怎么用Java语言写一个智能选股的程序

要写一个智能选股的程序，可以考虑以下几个步骤：

1. 收集数据：从各种渠道获取股票相关的数据，包括历史价格、财务数据、新闻等等。

2. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值、缺失值等等。

3. 特征工程：从预处理后的数据中提取有用的特征，比如均线、MACD、RSI等等。

4. 模型训练：选择合适的机器学习算法，比如决策树、随机森林、神经网络等等，对提取出来的特征进行训练。

5. 模型评估和优化：对训练出来的模型进行评估和优化，比如交叉验证、网格搜索等等。

6. 预测和选股：使用训练好的模型对新的数据进行预测，选出符合条件的股票。

Java语言可以使用各种机器学习框架来实现上述步骤，比如Weka、TensorFlow等等。具体实现方式可以根据具体需求进行选择和调整。