AI程序选股通常遵循以下步骤：
数据收集：
搜集股票行情、公司财报、新闻资讯等大量市场数据。
数据处理：
清洗和整理数据，以便于后续分析。
特征提取：
通过算法提取与股票投资相关的特征，如趋势、动量、波动性等。
模型训练：
利用机器学习技术对提取的特征进行训练，识别市场规律。
策略生成：
根据模型分析结果生成选股策略。
实时调整：
根据市场变化实时调整策略，提高选股准确性。
AI程序选股的核心算法包括：
趋势跟踪算法：识别股票价格的长期趋势，选择处于上升趋势的股票。
动量策略算法：根据股票的短期价格波动，选择动量较大的股票。
量化分析算法：通过量化分析评估股票的投资价值。
此外，常用的选股指标公式包括：
成长指标：如每股收益（EPS）增长率、净利润增长率等，用于评估公司的成长潜力和盈利能力。
波动率指标：衡量股票价格波动情况，包括日波动率、周波动率等，以判断股票风险水平。
动量指标：反映股票近期价格变动的速度和力度。
市场情绪指标：反映市场参与者的情绪变化，如恐慌指数（VIX）等。
在操作层面，AI选股可以通过以下方式实现：
形态匹配选股：通过比较历史K线形态，找出相似形态的股票。
量化策略回测：使用历史数据测试选股策略的有效性，优化参数。
实时监控与交易：实时监控市场数据，执行选股策略中的买卖指令。
投资者可以根据自身的投资偏好和风险承受能力，选择合适的指标组合和策略进行选股。同时，需要注意AI选股并非万能，市场变化和不可预测因素也会影响选股的准确性。因此，结合其他分析方法和工具进行综合判断是必要的。
