自编程序选股可以通过多种编程语言和软件实现，以下是一些常用的方法和步骤：
选择编程语言
Python：因其丰富的数据分析库（如pandas、numpy、scikit-learn）和易用性，是金融领域应用最广泛的编程语言。
R语言：专门用于数据分析和统计建模，提供了丰富的统计分析和可视化工具。
MATLAB：专业的数值计算和数据分析软件，适用于科学研究和工程领域。
AmiBroker：专业的股票分析软件，支持自定义选股公式和策略规则。
数据获取和处理
使用各种数据接口、爬虫等方式获取股票市场的相关数据。
对数据进行清洗、处理和预处理，以便后续的选股分析。
编写选股策略代码
根据选股策略，编写相应的代码实现选股逻辑。例如，基于技术指标的选股策略可以使用股票价格、成交量等指标进行计算和分析。
常见的指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）、MACD等。
回测和优化
通过历史股票数据，模拟策略的实际表现，评估选股策略的盈利能力和稳定性。
根据回测结果，对选股策略进行优化和改进。
部署和实施
将选股策略的编程源码部署到实际的股票交易平台或自动化交易系统中，实施选股策略并进行实时交易。
使用现成的股票软件
一些股票软件平台提供了条件选股功能，投资者可以自行编写选股公式。
例如，在通达信中可以使用“交易系统”来构建策略，用IF函数编写逻辑。
建议
学习编程基础：如果选择使用Python等编程语言，建议先学习基本的编程知识和数据处理技巧。
选择合适的软件：根据个人需求和熟悉程度，选择合适的编程语言和股票分析软件。
策略回测：在实盘操作前，务必进行充分的策略回测，以评估策略的有效性。
风险管理：编程选股存在一定风险，建议设置止损点，控制投资风险。
通过以上步骤和方法，你可以编写出自编程序来筛选符合自己投资策略的股票。
