学习编程选股需要掌握以下技术和方法：
数据获取和处理
数据获取：使用编程语言（如Python、R）和各种数据接口、爬虫技术来自动获取股票市场的实时和历史数据。
数据清洗和处理：编程可以帮助去除异常值、填充缺失值、调整数据格式等，确保数据的准确性和一致性。
技术指标计算
常用技术指标：学习并计算常用的技术指标，如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、MACD等，以辅助判断股票的走势和价值。
自定义指标：编写自己的技术指标公式，如乖离率、KDJ等，以适应特定的选股策略。
策略制定
趋势跟踪：根据股票的历史价格数据，制定趋势跟踪策略，如均线上穿下穿策略。
动量策略：利用股票价格的短期波动来制定交易策略。
机器学习：构建和训练机器学习模型，通过分析大量历史数据，自动学习和发现股票市场的规律和模式。
策略回测和优化
回测框架：使用编程语言编写策略逻辑和条件，并通过历史股票数据进行回测，评估策略的盈利能力和风险水平。
参数优化：通过调整策略参数，优化策略的表现。
自动化执行
自动化交易系统：开发自动化交易系统，根据设定的规则和条件自动进行买入卖出操作，提高交易效率和准确性。
数据可视化
图表和图形：使用编程语言中的数据可视化工具（如Python的Matplotlib、R的ggplot2）创建交互式图表和图形，更好地展示股票市场的数据和趋势。
编程语言选择
Python：适合初学者，有丰富的数据分析和机器学习库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn），适合数据导入、清洗、处理和可视化。
R：专门为统计分析和数据可视化设计，有丰富的统计分析库和绘图工具（如ggplot2、dplyr、tidyverse），适合数据探索和策略开发。
其他语言：根据数据源和特定需求，还可以选择Java、C++、JavaScript等编程语言。
通过学习上述技术和方法，投资者可以更好地进行股票分析、策略制定和执行，从而提高选股的成功率和收益率。