如果是做定價模型的，可能最經常用的是matlab，因為語言簡單，擴展包優良。對於不需要對時間有要求的衍生品定價，最為適合。
如果是做高頻交易，最常用的是C++，因為速度快。有很多的高頻公司，都有自己寫的底層包，並為此花了大量的人力和物力去維護。
如果是寫盈利模型的，會更多的選擇R。R裏面有很多前沿的統計模型包。對於統計分析和時間序列處理非常強大。但是擴展包沒有matlab的穩定。
對於Python 而言，更像是壹種全能的編程需要。無論是網絡抓包，統計分析，還是數值分析，都有還算不錯的方案。但是，在專業領域方面，還是弱於上邊提到的語言。
其實在不同的金融公司，有著不同的語言使用傳統，有的喜歡C++，有的喜歡C#，有的喜歡Java。但是對於壹個成熟的公司而言，需要對這些語言都提供良好的支持。畢竟壹個好的trader是十分難得的，難道就因為使用語言的不同就拒絕能讓他發財的人才麽？
其實，軟件只是壹個載體，思想才是最核心的。我工作的地方，大家都用VBA。交易的時候，滿屏的Excel。只要能完成工作，誰管妳用什麽語言。