选股程序的编辑方法可以分为以下几个步骤：
确定选股策略
首先，你需要确定自己的选股策略，比如基本面分析、技术分析等。这将决定你后续选股程序的设计方向。
选择编程平台与环境
根据个人编程经验和需求，选择合适的编程语言和开发环境。常用的编程语言包括Python、R、Java等，而开发环境可以选择通达信、同花顺等股票软件。
编写选股算法
根据选股策略，设计选股算法。这包括选择合适的指标公式和股票基本面数据，并进行优化。例如，你可以使用技术指标如RSV、K1、D1等，或者基本面指标如市盈率、市净率等。
获取选股数据
编写选股源码之前，需要获取股票市场的数据。你可以选择使用开放的数据接口或者自行爬取数据。
设计指标公式
在通达信软件中，你可以通过“指标平台”添加新的选股程序，并在“源码编辑”页面编写源代码。在编辑过程中，需要注意使用正确的语法和函数，并进行测试和验证。
调试和测试
编写完选股源码后，进行调试和测试，确保代码的正确性和稳定性。可以使用单元测试、集成测试等方法来进行测试，并根据测试结果进行优化和改进。
优化和改进
根据测试结果和实际使用情况，对选股源码进行优化和改进，提高选股的准确性和效率。这可能涉及到调整指标公式的参数，或者改进选股算法。
实战应用
将程序部署到股票软件中，实时运行选股策略，生成选股建议。在实际应用中，可能需要不断调整和优化程序，以适应市场变化。
```python
import pandas as pd
def select_stocks（data）:
基本面分析示例：选择市盈率低的股票
low_pe_stocks = data[data['PE'] < 20]
使用pandas的DataFrame方法计算价格变动百分比
trend_up_stocks = data[data['Close'] > data['Close'].shift（1） * 1.05]
综合策略：结合基本面和技术分析的结果，选择符合条件的股票
selected_stocks = list（set（low_pe_stocks） & set（trend_up_stocks））
取交集得到最终选定的股票列表
return selected_stocks
假设我们已经收集到了股票数据，存储在dataframe中
data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）
selected_stocks = select_stocks（data）
print（selected_stocks）
```
通过以上步骤，你可以根据自己的需求和策略编写出合适的选股程序，并在实际应用中不断优化和改进。