数据分析：智能炒股软件需要从海量的股票数据中筛选出符合投资者需求的股票。这需要软件通过数据分析，结合历史股票行情数据、公司基本面数据、财务数据、新闻信息等多方面因素，运用算法进行筛选和分析，为投资者提供准确的股票选股建议。
技术分析：智能炒股软件还可以基于技术分析方法，预测股票走势，并为投资者提供相应的建议。技术分析方法包括K线分析、均线分析、趋势线分析等等。
基本面分析：智能炒股的基本面数据入手，的财务状况、盈利能力、资产负债情况等等，的发展潜力和投资价值。
大数据分析：智能炒股软件还可以通过大数据分析，对多个因素进行关联分析，比如宏观经济指标、行业趋势、政策变化等等，从而判断股票的走势和投资机会。
行业分析：智能炒股软件可以对不同行业的股票进行分析和比较，从而找到相对优质的股票投资标的。比如，可以通过比较的基本面和财务数据，找到具有竞争力。
相关性分析：智能炒股软件还可以对不同股票之间的相关性进行分析，找到具有高度相关性的股票组合，以降低投资组合的风险。
人工智能算法：智能炒股软件可以利用人工智能算法，比如深度学习算法、神经网络算法等等，进行股票预测和选股建议，提高预测精度和选股效果。
风险控制：智能炒股软件在选股时应该考虑风险控制的因素，比如投资组合的分散度、仓位控制、股票市值等等，以降低投资风险。
市场情绪分析：智能炒股软件还可以通过对市场情绪的分析，判断市场的热点和趋势，从而找到投资机会。比如，可以通过分析热门股票的搜索量、社交媒体上的讨论等等，来判断市场情绪和趋势。
用户反馈和评价：智能炒股软件的选股方法还应该考虑用户反馈和评价，不断改进和优化算法和分析方法，提高选股的准确性和实用性。
事件驱动：智能炒股软件可以通过事件驱动的方式，来选股。比如，公告、新闻报道、政策变化等事件的分析，来预测股票的表现和走势，从而进行选股。
历史数据回溯：智能炒股软件还可以通过历史数据回溯的方式，来选股。比如，可以通过回溯股票的历史数据，分析股票的走势和表现，找到符合预期的股票投资标的。
机器学习算法：智能炒股软件可以利用机器学习算法，来进行股票预测和选股建议。比如，可以使用支持向量机算法、随机森林算法等，来对股票的走势和表现进行预测和分析，提高选股的准确性。
数据可视化：智能炒股软件还应该提供数据可视化的功能，让投资者可以更直观地了解股票的走势和表现，从而更好地进行选股和投资决策。
交易策略：智能炒股软件应该提供多种交易策略，以满足不同投资者的需求。比如，可以提供趋势跟踪策略、均值回归策略、多因子选股策略等等。
实时数据更新：智能炒股软件的选股方法应该基于实时数据更新，以反映市场的最新变化和趋势。同时，智能炒股软件还应该提供实时的股票报价、成交量、涨跌幅等数据，以便投资者及时了解市场情况。
个性化推荐：智能炒股软件的选股方法应该考虑投资者的个性化需求和偏好，提供个性化的股票推荐和投资建议。比如，可以通过对投资者的投资偏好、风险偏好、投资目标等方面的分析，来推荐适合的股票投资标的。
行业和板块分析：智能炒股软件还应该考虑行业和板块的因素，对股票进行分析和选股。比如，可以对某一行业或板块中的股票进行比较和分析，找到表现较好的股票。