目前 AI 技术在生成选股软件方面还面临诸多挑战和限制，尚未有成熟且直接可用的通用方法。但一般来说，要通过 AI 生成选股软件，可能需要以下步骤：
- 数据收集：收集大量的股票市场数据，包括历史价格、成交量、财务报表等。
- 特征工程：从收集的数据中提取有意义的特征，例如技术指标、基本面指标等。
- 选择算法：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的 AI 算法，如机器学习中的决策树、随机森林、神经网络等，或者深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。
- 训练模型：使用历史数据对选定的算法进行训练，以学习股票价格的模式和规律。
- 模型评估：使用测试数据评估训练好的模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。
- 优化调整：根据评估结果对模型进行优化和调整，例如调整参数、增加数据量、改进特征工程等。
- 集成和部署：将训练好的模型集成到软件中，并进行部署和测试。
需要注意的是，股票市场是复杂多变的，AI 生成的选股软件并不能保证绝对的准确性和盈利性，投资决策仍需要综合多方面的因素进行考虑。