编写自动挑选软件通常涉及以下几个步骤：

需求分析

确定软件需要完成的任务和目标。

分析数据来源和格式。

定义筛选条件和逻辑。

数据准备

收集和整理所需的数据。

将数据存储在适当的数据库或文件中，如Excel、CSV等。

编写筛选逻辑

根据需求分析，编写筛选条件。

使用编程语言（如Python、JavaScript等）实现筛选逻辑。

可以利用现有的库和框架来简化开发过程。

测试和验证

对编写的筛选逻辑进行测试，确保其正确性和效率。

验证筛选结果是否符合预期。

优化和迭代

根据测试结果进行优化，提高软件的稳定性和性能。

根据用户反馈进行迭代，改进软件的功能和用户体验。

```python

import pandas as pd

读取股票数据

data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）

定义筛选条件

profit_margin_threshold = 0.1 利润率高于行业平均水平

pe_ratio_threshold = 15 市盈率低于行业平均水平

筛选出符合条件的股票

filtered_data = data[（data['profit_margin'] > profit_margin_threshold） & （data['pe_ratio'] < pe_ratio_threshold）]

输出筛选结果

print（filtered_data）

```

在这个示例中，我们使用了Pandas库来读取和处理股票数据，并根据利润率和市盈率两个财务指标筛选出符合条件的股票。

建议

学习相关编程语言和库：选择合适的编程语言（如Python、JavaScript等），并学习相关的数据处理和筛选库（如Pandas、NumPy等）。

理解数据结构和算法：熟悉常用的数据结构和算法，有助于编写高效和可靠的筛选逻辑。

测试和验证：在开发过程中，不断进行测试和验证，确保筛选逻辑的正确性和稳定性。

持续优化：根据实际应用效果，持续优化和迭代，提高软件的性能和用户体验。