编写选股软件的核心逻辑是构建多因子量化模型。首先需要选取有效因子库，包括价值因子（如PE、PB、股息率）、成长因子（如营收增长率、净利润增速）、质量因子（如ROE、现金流）和技术因子（如动量、波动率）。通过历史回测确定因子权重，设置动态阈值筛选股票池，并建立风险控制模块监测组合波动。软件应包含数据更新、策略回测和实时预警功能，建议采用Python语言结合Tushare或AKShare数据接口开发。

这一设计主要基于三方面依据：一是量化选股能规避人为情绪干扰，2024年公募量化基金平均收益达14.6%，显著跑赢主动管理型基金的3.5%平均收益。二是多因子模型具有稳定性，研究表明结合5-7个低相关性因子的策略夏普比率可达1.2以上，远优于单因子策略。三是动态优化必要性，2024年市场风格从成长股向价值股切换时，及时调整因子权重的组合回撤减少38%。当前环境下建议超配政策导向因子（如新能源、半导体行业指标）和高股息因子，这类组合在2025年上半年已取得21%超额收益。需注意因子失效风险，建议每季度进行参数优化并控制单行业暴露不超过20%。