很多刚接触量化交易的朋友，会把流程理解成"条件写好、筛出股票、直接买入"。但真正运行时，这容易把发现机会与执行交易混在一起。筛选频率、买入时机、持仓范围和风险处置各有节奏，更稳妥的做法，是在选股器与策略单之间设置一层清晰边界------股票池。
在水母量化中，选股器主要回答"关注谁"，按照技术指标或行情条件筛选标的；股票池像中转站，承接筛选结果并界定下一环节的监控范围；策略单再对池内标的持续判断，解决"何时触发、执行什么动作"。三者串联后，选股结果不必立刻变成交易指令，而是先进入可查看、可调整、可复用的容器。
这种分层有三个直接价值。来源池、候选池、持仓池可以承担不同角色，标的处于哪个阶段一目了然；同一候选池可以连接不同策略单，触发后还可投递到下一级股票池，衔接止盈、止损等管理逻辑；出现问题时，也能逐层判断究竟是没有被选中、未进入监控范围，还是交易条件尚未触发。
股票池也是自动化流程的重要风险边界。水母量化支持"触发不交易"，让策略只完成信号筛选与投递，不实际下单；开启"触发失败不投递"后，因资金或可用数量等原因导致订单创建失败的标的，不会继续进入后续环节。特殊行情下，还可集中暂停买入或卖出策略。自动化并非交出控制权，而是把控制规则提前写清楚。
例如先建立观察池与候选池，让选股器定时从观察池中筛选标的并送入候选池；策略单只监控候选池，满足条件后再执行，并把结果交给后续管理模块。这样，"选什么、何时交易、交易后怎么管"各司其职，流程像搭积木一样可视、可拆、可调整。
量化策略的成熟，不只在于公式复杂，更在于流程边界清晰。水母量化通过股票池、选股器和策略单的模块化组合，把抽象逻辑转化为可管理的工作流。本文仅作软件功能科普与流程示例，不构成投资建议；实盘前请充分测试，并结合自身风险承受能力设置规则。