金融學專業，需要學習哪些軟體/編程語言？

12-29

作為一名國內倒數211學校的金融學專業生，新學期剛開了計算方法課。第一節課被老師洗腦參與建模的必要性，但同時提到了MATLAB等本科生必學的數學應用軟體。因為班裡有一些理工生，老師對商科生所需要學習的軟體並無涉及。現在比較想知道的就是今後作為一名金融從業者，需要掌握哪些軟體或編程語言？
鞠躬致謝。
二次編輯：
感謝各位大神的解答，真心接受各位的建議。希望再邀請的大神們也能夠知無不言，但願你們的答案能為我和關注類似問題的人們帶來寶貴的幫助。
再次感謝你們！

瀉藥。大號答不了，小號來答。（以下只是粗略介紹，想學什麼自己選）

1：數學建模工具，這個當然首推matlab了。

2：數據文件的處理：這要看你處理什麼樣的數據了。cobol、fortran……一直到ruby、python這些都常常被用於處理數據文件。

3：用戶界面：自己寫工具的話，有時候還是需要用戶界面的：比如統計圖表。這個有很多語言可以做。但是這是個專業的大坑，不要隨便跳！一不小心從金融轉行成碼農了怎麼辦？所以數據量不大的話，excel足矣。

4：微軟的VS全家桶：為什麼要提到它呢？就是因為無須去理解許多深奧的概念，就能做軟體了。比如可能你想要的是根據一些數據生成統計圖表，對市面上現成的軟體又不太滿意，那VS就很實用了。

5：關係型資料庫。數據比較多，又不滿足於excel的功能，那麼關係型資料庫就可能用得上了。office組件之一的access也可以用，但是mysql用起來更靈活，sql server和oracle你肯定用不上。

語言

做api,dll，演算法時好用，編譯成二進位，速度快

c++

有各種演算法庫，系統級開發語言，編譯成二進位，速度快

開發crud首先，開發web,可以用於回測交易系統開發，虛擬機語言，windows下速度比java快

java

框架多，對大數據框架支持好，可用於回測交易系統，虛擬機語言,linux下生態系統比c#強。

python

互聯網平台多，有各類演算法庫，交易框架可直接使用。腳本虛擬機語言。

matlab

商業語言，高校用得多，各種智能演算法公開資料多，學術論文多。腳本虛擬機語言。

統計語言，內置N多統計概率等功能，論文和演算法較多。腳本虛擬機語言。

javascript

在web上用得多，可用於node.js服務端，有圖表數據顯示組件，有typescript,webassembly等新技術。腳本虛擬機語言。

互聯網的c語言，偏向網路與協程，並發性能高，多用於產品後台開發。直譯二進位，速度快。

數據處理軟體

MB級

用excel,pandas,sqlite,access

GB級

用mysql,oracle,sql server,postgresql

TB級

用mongodb，greenplum

PB級

用hadoop,spark

EB級

自己想辦法。

偏內存快速數據處理分析開源軟體

redis

mongodb

python pandas dataframe

sqlite memory

hdf5

mysql memory engine

h2 memory

memcache

cassandra

greenplum

apache ignite

apache storm

apache beam

apache spark

c++，python

或者qt

瀉藥，python R matlab，python可以看我的教程，個人主頁有，硬廣一波

不知道行業整體的情況。只講一些聽說過的事情。

國外有做量化交易的公司用Matlab做計算，Excel做前端。

已經有一些Python在金融行業應用的書籍。比如：Python for Finance: Analyze Big Financial Data https://www.amazon.com/Python-Finance-Analyze-Financial-Data/dp/1491945281/ref=sr_1_1?ie=UTF8qid=1489749444sr=8-1keywords=python+financial

Python for Finance https://www.amazon.com/Python-Finance-Yuxing-Yan/dp/1783284374/ref=sr_1_2?ie=UTF8qid=1489749444sr=8-2keywords=python+financial

Financial Modelling in Python https://www.amazon.com/Financial-Modelling-Python-Shayne-Fletcher/dp/0470987847/ref=sr_1_6?ie=UTF8qid=1489749444sr=8-6keywords=python+financial

國內有與量化交易相關的Python包，TuShare, PyAlgoTrade, vnpy等。

看上去，Python的應用還比較廣，可以考慮。

先貼個題：EXCEL執行效率低，但確是最好的商用表格處理軟體，絕大多數行情服務商都提供了插件支持。R在圖形化上是一把好手。Matlab用於數值處理是最全面的。就業後，單位購買的行情服務和分析軟體，天知道，還是重新學吧。

我個人還是持同樣觀點：語言不重要。能寫出來邏輯嚴謹的偽代碼，交給更為專業的軟體工程師就可以了。老闆給你的工資，是購買你的金融教育背景和對市場的理解。老闆給他的工資，是購買他在編碼技能上的專業性和他對計算技術的深厚經驗。你們合起來創造的價值應至少大於合計取籌數目*3.5，因為運營、辦公成本和你的個人保險。就是這樣高。確有都能幹的，招募這種通才的成本，太高了。而且招人不成反被拒也沒意思。

看你課本唄，課本用啥你學啥就好了。

你又不打算當程序員，以後就算從事投行自營業務做策略，你也不是實現的（那個是金融程序員的活），所以學C++的話，太耽誤時間了。直接學個MATLAB好了，專註於數量計算的，而且大學裡面商科大家都喜歡這個（至少我看到好幾個學姐的簡歷上面寫了熟練運用MATLAB建模）。

excel+VBA

先把MATLAB學好，建模非常重要，MATLAB是最合適的工具了。

如果是需要輔助，把Python學一下，其它不用管了。

我數學專業的，我有不少同學是從事金融的，他們掌握的編程不多，也最多一門Python，但像MATLAB,mathemetica,maple這些數學類工具用得很溜。

謝邀。以前很喜歡編程，感覺太酷了，但是發現自己根本沒那個天賦，現在還是個程序文盲。我覺得以後做量化的話，程序是其次，開發策略才是最重要的吧。

VBA! VBA! VBA!

其他R，c++這些，對於不致力於在投行做碼農的從業者來說，都沒有excel VBA更實用了。VBA學的好很有用！

Eviews:

業界用的少，卻是計量經濟學必學的工具，處理一些理論的數據，例如槓桿，各類係數等，不費心。

Python :

簡單爬蟲，可用於網頁中數據抓取，小型建模，特別是學生時代喜歡搞搞自己感興趣的東西，p是一個極方便的工具。

好找工作。

R : 數據分析，這個我還不太熟悉，先留個坑

MATLAB:

建模必備，特別是在矩陣計算方面，有python他們所不及的長處，數據多時處理慢，但不要小看

excel.VBA:

excel函數一定要懂，但我很少用，嫌麻煩。

VBA寫起來也比較長，但在資料庫系統中，不會這個真是捉襟見肘，會用時，效率很高。

excel+VBA+matlab

我自己stata加matlab，你也可以換成stata 加python。聽你的意思你是金融學碩士在讀，不學stata你能畢業？金融學不是金融工程

當然是R 和 Python

Matlab 、python 、R都可以，關鍵是至少要精通一門，哪怕只是excel，你要能熟到用它畫高達的境界，也牛逼啊

Mathematica + Python。做期貨的話CTP是C++的，但是可以自己封裝你熟悉的語言。

相信我，PPT最重要的語言了

本人本科金融學大三。

1.如果說想要畢業直接工作，那麼大可不必學這些軟體。可以多練練excel(vlookup，iferror等函數，要求高一點學一下vba，作為金融本科畢業的管理崗位就夠了），ppt和做視頻也是非常好的技能，ppt當然是指很好看的商業化的ppt，不是老師上課那種課件。

2.如果說你對金融工程感興趣，那麼這些軟體是必須的！做模型非常依賴軟體。美賽國賽也是如此

Eviews或者R或者Spss或者Matlab.幾者在數據處理上的優勢和特點各不相同，可以根據需要自行選擇，個人感覺Eviews是最容易上手的了。基本上，金融專業跟數據是戀愛關係，這裡面一定要會一個，不然本科畢業論文寫不了的，然後要畢不了業的，來自一隻211大學金融專業大四論文狗的忠告。其他的，就是基本的office了，最好在工作之前能達到熟練的程度吧，這也是前輩跟我說的對以後工作很有用。