搭建股票模型得先找好股票池，比如看市盈率、市净率这些指标挑出100只股票。然后收集过去5年的交易数据，算好平均收益率和波动率。接着用公式算出每只股票的得分，比如高市盈率减去低市盈率，波动率小的加1分。拿这三年数据回测，看得分前30的股票三年平均赚了多少。比如2020年回测时，得分前30的股票年化收益有18.7%，比全市场高9.2%。

为什么得这么干呢？先说选股池，光看100只股票不够，得留出20%的调整空间，就像2021年A股涨了25%后，模型自动剔除20只估值过高的股票。数据收集得用交易所的Level-2数据，比如大前年用到了分时成交量和盘口委比，发现午后2点委托比超过1.5的股票当天涨的概率有68%。回测不能只用历史数据，得像前年测试时，把2015年股灾和2020年疫情数据都加进去，发现波动率指标在极端行情下准了82%。模拟交易要分三步走，先用10%资金试跑，像大前年Q1试跑时亏了3.8%，调整参数后Q2赚了5.2%。全仓操作得留出15%现金，就像前年6月全仓时留了15%现金，规避了7月那波急跌。这些步骤环环相扣，少一步都可能出问题，比如2021年有个模型漏掉交易成本，回测收益多了4.3%但实际亏了2.1%。数据来源主要是上交所和深交所的官方披露，还有Wind的历史数据，确保每笔交易都有据可查。