文章核心观点 - 文章介绍了两种股票筛选模式：“堆量模式”和“欧马模式”，并提供了通过调整特定技术指标参数来优化选股范围的具体方法 [1][2][6] 两种股票筛选模式的底层逻辑与特征 - “堆量模式”以情绪溢出和资金流动性溢出为底层逻辑，其筛选出的股票盘子普遍偏小 [1][2] - “欧马模式”以产业锚定和业绩成长性溢出为底层逻辑，其筛选出的股票盘子往往从三四百亿市值开始启动，但两种模式存在交叉，具体需看指标特征的显露和演绎 [2] - 小盘股中存在典型的欧马模式案例 [3] - 中大盘股中同样存在典型的堆量模式案例，例如中国卫星和中国卫通 [4] 扩大“堆量模式”选股范围的技术调整方法 - 通过调整OVS指标中的一个参数，可以扩大堆量股的搜索范围并增强对股票盘子大小的适应性 [6] - 该参数值越大，适应范围越广，例如将参数调整为13后，可以回溯筛选出中国卫星、中国卫通、航天电子、北斗星通等股票 [7] - 在调大参数后，可以同时降低对OV3输出值的阈值要求，但最低建议不低于25 [8] - 调大参数会影响后续的G点判断，因此需要相应提高G点公式中的PV3阈值 [8] - 通过调整G点公式中波动率部分的代码，可以更精细地捕捉如航天电子这类股票的买入时点 [8]