候选池是怎么筛出来的：两段式结构
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选股机制候选池
StockEye 的选股不是「全市场直接排序」，而是先在候选池做宽网过滤、再由模型在池内重排。这篇讲清两段各做什么、为什么这样设计、以及池子宽窄为什么会改变结果。
第一段：宽网过滤出候选池
全 A 股 5000 多只，如果直接让模型对全部股票打分，成本高且信噪比差。所以第一步是 用一组可解释的硬条件把市场压缩到一个池子，大致围绕趋势位置、量能与流动性、 估值与市值区间、是否 ST / 停牌这几类。（每类具体用哪些字段、门槛设在多少，属于平台策略资产，不对外公开。）
这一步的特点：只看当天就能算出来的客观数据，不做预测。它的作用是「排除明显不该看的票」， 例如成交额过小、流动性太差、或者已经连板到没法参与的位置。
第二段：模型在池内排序
池子建好后，模型只在池内做相对排序——把池里这几百只票按「模型认为的次日到两日相对强弱」排队， 取前面几只。注意两个关键词：
- 相对：模型分高只代表「在这批候选里相对靠前」，不代表绝对会上涨。
- 池内：换一个池子，同一只票的名次可能完全不同——因为比较对象变了。
这也解释了一个常见疑问：为什么把筛选条件放宽以后，选出来的票反而「变差了」。 条件放宽 = 池子变大 = 比较对象变多，模型要在更宽的范围里排，结果自然会变。
为什么用两段而不是一段
三个原因：
- 成本：模型打分要对每只票构造几十个特征，全市场跑一晚上不现实；先过滤能砍掉 90% 的计算量。
- 可解释：第一段全是人能看懂的条件，客户可以自己判断「我设的条件是不是我想要的」。
- 可控：想收紧标准时，改第一段的门槛比改模型直观得多。
要清楚的边界：第一段的硬条件会「提前决定」很多结果。
如果池子里本来就没有强势股，模型再排也排不出来。所以池子宽窄、门槛高低，是比模型更值得关注的旋钮。
池子宽窄怎么选
经验做法：池子控制在几十到一两百只。太小（十几只）等于池子替你做了决策，模型排序失去意义； 太大（上千只）则等于回到全市场，第一段的过滤价值消失，还会拖慢计算。
如果你只想看「自己关心的那一类票」，正确用法是把条件写死在筛选里（例如只看某个市值区间、 某个换手区间），而不是把池子放到极大再指望模型帮你挑。
常见问题
Q：候选池是每天重新构建的吗？
A：是。第一段条件用的都是当日盘后数据（价格、成交、均线位置等公开行情），所以每个交易日收盘后池子都会变。
Q：为什么我放宽条件后选出的票变了？
A：因为池子变了，模型是在池内做相对排序——比较对象不同，名次自然不同。放宽条件不等于「多给几只选择」，而是「换了一批比较对象」。
说明：本文说明的是 StockEye 的规则与计算口径，用于帮助理解工具行为，不构成投资建议，也不承诺任何收益。历史数据与历史绩效不代表未来表现。