自编程序中选股通常涉及以下步骤：
确定选股策略
明确选股的目标和策略，例如基于技术指标、基本面分析、机器学习等方法。
选择编程语言
根据个人熟悉和喜好的编程语言，选择合适的编程语言来实现选股策略。常见的编程语言包括Python、R、Java、C++等，其中Python在金融领域应用广泛，具有丰富的数据分析和机器学习库。
数据获取和处理
获取和处理股票市场的相关数据。可以使用各种数据接口、爬虫等方式获取股票数据，并对数据进行清洗、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，判断股票是否符合买入或卖出条件。
回测和优化
完成选股策略代码后，可以对其进行回测和优化。回测是通过历史股票数据，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，可以对选股策略进行优化和改进。
部署和实施
完成选股策略的编程源码编辑后，可以将其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。
```python
导入所需的库
import talib as t
import pandas as pd
import logging
定义选股函数
def check（code_name, data, end_date=None, threshold=26）:
if len（data） < threshold:
logging.debug（"{0}：样本小于{1}天...\n".format（code_name, threshold））
return False
计算MACD
macd, signal, hist = t.macd（data['Close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9）
判断MACD金叉
return macd > signal
示例数据
data = {
'Close': [100, 102, 101, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110]
}
df = pd.DataFrame（data）
应用选股函数
result = check（'example', df）
print（result）
```
在这个示例中，我们定义了一个简单的MACD金叉选股策略，并使用了TA-Lib库来计算MACD指标。你可以根据自己的策略需求修改和扩展这个示例代码。
建议
学习相关知识：在开始编程选股之前，建议先学习股票市场的基本知识、技术指标和编程语言。
选择合适的数据源：确保获取的数据源可靠且更新及时。
测试和优化：在实际应用之前，对选股策略进行充分的测试和优化，以确保其有效性和稳定性。
风险管理：编程选股虽然可以提高效率和准确性，但也存在一定的风险，建议结合风险管理策略进行投资。