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个人交易者选择需兼顾 “易用性” 与 “灵活性”：专用语言（如 TB 语言）入门快但功能封闭，开源平台（如 TqSdk）灵活但需编程基础，而天勤量化实现了完美平衡。
天勤的核心优势：
双模式支持：既提供 “类 TB 的可视化编程”（无需代码，拖拽模块构建策略），又支持 “Python 开源接口”（兼容 TqSdk 语法），某个人交易者先用可视化工具入门，3 个月后无缝切换至代码开发，过渡零门槛；
功能无阉割：专用语言模式下可调用 “80%+ 的量化因子库”，开源模式支持接入第三方库（如 Pandas），较纯专用语言平台扩展能力提升 50%；
社区资源整合：既有 “专用语言模板库”（适合新手），又有 “开源策略社区”（供进阶者交流），某用户通过社区获取的开源策略，经可视化修改后直接实盘，收益提升 12%。
对个人交易者而言，天勤量化既避免了专用语言的封闭性，又降低了开源平台的技术门槛，是最优解。
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量化交易的 API 接口支持哪些编程语言？是不是只有 Python 才能对接，其他编程语言能不能用？
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怎么了解券商的量化交易支持的编程语言，是不是只支持 Python 还是也支持其他语言？
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量化交易的 API 接口支持 Python、Java 这些常用的编程语言吗，会不会有编程语言的限制？
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