使用编程软件挑选股票的过程可以分为以下几个步骤：
数据收集
收集股票的历史价格、交易量、财务数据等。这些数据可以通过金融数据API获取。
指标分析
根据选股策略，设定特定的指标，如市盈率、每股收益增长、盈利能力等。通过对这些指标的分析，筛选出符合要求的股票。
策略模型构建
结合数据分析和指标筛选结果，构建选股模型。模型可以基于统计、机器学习或其他算法。
实时跟踪与调整
根据市场变化，定期更新数据并调整模型参数，保持选股策略的时效性。
选择编程语言与工具
选择熟悉或适合金融数据分析的编程语言，如Python，并选用如Pandas、NumPy等数据处理库。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
编写选股算法
根据选股策略，编写选股算法。例如，使用移动平均线交叉（MACD）策略进行选股。
模型训练与优化
根据历史数据训练模型，并通过回测等方式优化模型性能。
实施与监控
将优化后的公式应用到实际选股中，根据公式结果做出投资决策，并持续监控模型表现。
示例代码
```python
import pandas as pd
加载股票数据
data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）
计算MACD指标
data['MACD'] = data['MACD线'] - data['信号线']
根据MACD值进行选股
selected_stocks = data[data['MACD'] > threshold]
输出符合条件的股票
print（selected_stocks）
```
注意事项
编程选股需谨慎使用，股票市场有风险，投资需谨慎。
根据实际情况调整函数参数和策略逻辑。
定期更新数据和模型，以保持选股策略的有效性。
通过以上步骤和示例代码，你可以利用编程软件更有效地筛选出符合自己投资策略的股票。