第一天
数据选股第一次实验，今晚做到差不多十点，根据成交量和股价斜度增量相乘来排序，寻找最大值的机构。结果排序前几名的票面结果都不太理想，后续加入跟踪持续观察结果。
第二天
今天调整了算法，结合成交量和当前股票价位对两个参数对未来股价的影响进行建模得出参数E为最近a天的出的数据
设 成交量增长斜度 为X, a天平均价位为D, 90天历史最高价最低价为 max，min
D = f(min,max)= (max -收盘价 ／ a ) / (max-min)
E = X * D
以E为逼近最优质参数排序。找出来的都是新股。。。
最后修改斜率为平均值，还是不行，今天先到这
E=X*D/a
原计划是想通过搜索数据找出庄家入场时交易量的增加，同时股价处于历史适中位置的关系来搜寻庄稼进货点，但是在庄家出货的半山腰同时也是交易量激增，股价适中位置，假设庄家缓慢进货，快速出货，搜索到的多半是出货的半山腰，此算法适用于买空。
宣布此公式原功能失败，再看书去
