数据收集和特征工程

首先，需要收集大量的历史股票数据，包括股价、成交量、财务报表等。然后,通过特征工程从原始数据中提取有用的信息，构建对股票价格有影响的特征,如市盈率、市净率、股息率等。

模型训练

利用机器学习算法对历史数据进行模型训练。常用的机器学习算法包括随机森林、支持向量机(SVM)、深度学习等。这些算法通过对历史数据的分析，建立股票收益预测模型。

预测与选股

将训练好的模型应用于当前市场数据，预测股票未来的价格走势，并选出具有较高收益潜力的个股。此外,还可以通过智能盯盘策略，从市场几千只股票中选择出短期大概率上涨的个股。

策略优化

根据市场变化和模型表现，不断调整和优化选股策略。例如，可以通过因子分析策略选股，利用机器学习管法从市场上找出具有较高收益游力的个股。

人工智能平台

一些平台如BigQuant提供了可视化模块和人工智能策略生成器，用户可以通过简单的操作就能编写和运行AI量化策略，大大降低了量化的门槛。