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智能选股策略是利用人工智能技术和大数据分析，结合股票市场的历史数据、财务数据、行业数据等多种信息，来辅助投资者进行股票选择的策略。以下是几种常见的智能选股策略：
1. 基于技术指标选股：通过分析股票的价格走势、成交量等技术指标，找出具备较好技术形态的股票。这种策略通常使用机器学习和数据挖掘技术，通过对大量历史数据的分析，生成预测模型来辅助选股。
2. 基于财务数据选股：通过分析公司的财务报表数据，如营业收入、利润、资产负债表等指标，找出具备较好财务状况的公司股票。这种策略通常使用数据挖掘和统计分析技术，对财务数据进行分析和排名，从中选取具备较好财务指标的股票。
3. 基于市场情绪选股：通过分析市场的情绪指标，如投资者情绪、市场热点等，来判断股票市场的走势。这种策略通常使用自然语言处理和情感分析技术，对新闻报道、社交媒体等数据进行情感分析，从中找出市场情绪的转折点，用于选股的判断。
4. 基于机器学习算法选股：通过利用机器学习算法对历史股票数据进行训练和学习，构建股票选股模型，预测股票的涨跌走势，并根据预测结果选择合适的股票。这种策略通常使用回归模型、分类模型等机器学习算法，并结合大量历史数据，构建模型进行选择。
需要注意的是，智能选股策略虽然可以辅助投资者进行选股，但并不代表完全可靠，仍需要投资者自行研究和判断。此外，股票投资存在风险，投资者应当根据自身的风险承受能力和投资目标谨慎进行投资。