（一）模型优化： 对小市值，核心是赚取交易的价差，群里有很多大神开始逐步搭建“机器学习”是一个方法，另外还可以对朴素的模型进行不断迭代。 本次选用**成交额最小的作为指标**（当然也是参考前期的优质指标），当成交额由小变大时候，则个股的波动肯定是增强了。 （二）优化方法 为了防止退市：在4-1日~4月30日期间，增加了财务选股的模型（归母净利润大于0）； 同时对于买入的筛选标的，需要与所持仓的标的进行近5日的涨跌幅比较，倾向于买入涨幅较小的公司（防止短线追高）。 （三）模型结果： 从前期的年化收益70%上升到86%，整体还是优化较为理想的。同时最大回撤基本来自2024年1月期间，并不影响策略的最大回撤。