量化交易有哪些指标可以用于分析呢？主要有技术面和基本面可以用于分析！
来看一下技术面和基本面有什么区别？
技术面更关注具体的价格，比如每天的开盘价。收盘价。以及和开盘价/收盘价/最低价/最高价相关的K线，以及基于收盘价计算出来的均线。
基本面更关注企业本身 以及大的市场环境的变换，因为外在的经济会影响企业的效益 进而影响股价，比如疫情的出现，股市立即就有暴跌，这就是因为市场的外在环境变化，大多数企业的 效益都会受到影响，连着股价也受到影响，所以敏感的人都会抛售股票这类风险较大的市场。
这就是我们需要首先确定的地方，我们要按照什么样类型的数据去做交易的策略。
使用python量化交易接口主要有哪些策略呢？
从量化分析目的的角度出发，来看下量化交易还有哪些不同的策略。
择时策略：
以赚钱为目的，看“均线”指标。
低买高卖，便宜的时候买入，贵的时候卖出、
选股策略：
基于公司的盈利能力（净利润，现金流），以及和股价结合来看的性价比 来判断是不是一家值得投资的公司。
板块轮动策略：
通过观察不同行业和个股的周期性，利用行业指数的涨跌幅，来找到买入卖出的节奏。
分享个Python3 例子：
| 1. # -*- coding: utf-8 -*- |
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| 2. |
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| 3. """ |
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| 4. |
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| 5. 此 DLL 接口为 32 位,用 python 解释器调用此接口的时候必须要用 python32 位解释器 |
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| 6. |
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| 7. 1.用 32 位系统的直接安装 32 位 python 解释器 |
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| 8. 2.用 64 位系统的要设置兼容 32 位 python 解释器 |
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| 9. |
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