tbquant支持Python语言编辑，它提供了丰富的金融数据接口和量化交易功能，方便开发者使用Python进行策略开发和回测等工作。
TBQuant 支持以下语言进行编辑：
| 编程语言 | 特点 | 适用场景 |
| Python | 语法简洁，学习曲线低，拥有丰富的库和社区资源，适合数据处理、策略开发、回测优化等，其面向对象和函数式编程的特性，使代码可读性和可维护性较高。 | 广泛应用于量化分析的各个环节，如利用 NumPy、Pandas 等库进行数据处理，Matplotlib 进行可视化分析，Scikitlearn 构建机器学习模型，还可通过 Backtrader 和 Zipline 等回测框架进行策略验证。 |
| C++ | 性能高，适合复杂计算，能实现低延迟的交易策略，但学习曲线较陡峭，适合有经验的开发者。 | 主要用于高频交易策略的开发，在对执行速度和延迟要求极高的场景中表现出色。 |
| Java | 跨平台性强，适合大型项目开发，稳定性好，可用于策略部署和系统集成。 | 常被大型金融机构和复杂交易系统用于确保系统的可靠性和扩展性。 |
| R | 具有强大的统计分析功能和数据可视化能力，适合数据分析和模型构建。 | 对于需要深入数据分析和挖掘数据背后信息的量化分析师，R 提供了丰富的统计函数和图形工具。 |
| 简语言（TBQuant3 简语言版） | 操作习惯与 TBQuant3 一致，升级了跨周期运行机制，支持自定义指数生成和量化配套功能。 | 适用于熟悉 TBQuant3 的用户，方便他们在不同的版本之间进行切换和策略迁移。 |
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