在编程领域，人工智能（AI）选股是一个复杂但有趣的话题。它涉及到机器学习、数据处理和金融知识等多个方面。由于这是一个非常专业且复杂的主题，下面提供一个简单的Python示例，使用线性回归模型预测股票价格。请注意，这只是一个基础示例，并不能保证实际收益。

python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import yfinance as yf

获取股票数据
ticker = AAPL
data = yf.download(ticker, start=20150101, end=20200101)

特征选择
data['OpenClose'] = data.Open data.Close
data['HighLow'] = data.High data.Low
X = data[['OpenClose', 'HighLow']]
Y = data['Close']

划分训练集与测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.9, random_state=0)

线性回归模型
linear_regressor = LinearRegression()
linear_regressor.fit(X_train, Y_train)

预测
y_pred = linear_regressor.predict(X_test)

评估
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_test, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_test, y_pred)))

这个例子中，我们从雅虎财经获取了苹果公司的历史股价数据，然后使用线性回归模型来预测收盘价。注意，这只是一个基础的示例，真实的股票预测需要更复杂的模型和更多的特征。

此外，值得注意的是，股票市场受到许多不可预测的因素影响，因此任何基于历史数据的模型都可能无法准确预测未来的价格。