一、 先开户：QMT 不是官网直装

走支持量化的券商​ → 客户经理加「量化白名单」→ A 股实盘 ≥6 个月、风险测评 C4/C5、资产达标（10 万 / 30–50 万 / 100 万+）→ APP 提交程序化交易权限 → 邮箱收券商定制 exe​ → Win10/11 纯英文路径安装。

二、 股票池三种搭法

1️⃣ 手动板块池​

行情 → 我的 → 新建板块（如“买入池”）→ 输代码加股，或从同花顺导 TXT 再“监视剪贴板”粘进 QMT。

2️⃣ 指数/板块成分池​

# coding:gbk
def init(C):
    C.set_universe(C.get_stock_list_in_sector('沪深300'))
    # 或 C.get_sector('000300.SH', timetag) 取历史成分，防幸存者偏差
    适合宽基增强、行业轮动。
    3️⃣ 本地文件池​
ContextInfo.load_stk_list('D:/data/','stk_pool.txt') → set_universe(...)
    代码带 .SH/.SZ，末尾别漏逗号，适合盘前人工初选 + 策略调用。

三、 动态选股核心套路

• 基础过滤先写死：剔 ST/*ST/退、剔停牌、剔次新、日均成交额/流通市值设下限，避免回测漂亮实盘买不进。
  
• 指标筛选：PE、PB、营收增速、动量、换手率 → get_market_data_ex 取 close/suspendFlag，get_full_tick 取盘中快照。
  
• 定时重算：run_time 盘后重跑（如每日 15:30 / 每月初），别 30 秒狂换池，容易触发柜台风控。
  
• 复权口径统一：回测前复权、实盘也前复权；混用口径信号会歪。
  

四、 静态池 vs 动态轮动池

五、⚙️ 实盘前必做

• 数据管理补 K 线 / 财务 / Tick
  
• 先仿真跑 1–2 周，看废单、漏单、停牌处理
  
• 单票仓位、日亏上限、连续报错停策略写进代码
  
• 动态池结果先打日志，人工抽看几只再下单
  

股票池质量决定策略上限：选股烂，择时再牛也救不回来。

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打电话给我，说下资金量+会不会 Python，直接定你用板块池、指数池还是全市场扫描。

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