谢男神
@Jianchi Chen妖，他老人家不屑一顾，就得我等出马维护世界和平。
首先明确范围，金融专业的学生，想用编程也是写论文搞项目或者实际工作中的时候处理数据，做做回归，画画图什么的。那么，虽然是要编程，也不能按照程序员来要求，开发级别的语言C++ JAVA C#什么的一律pass，至于LISP haskell就更别扯了。 这类语言连quant都不爱用，用也是被逼的，毕竟是一个大公司的螺丝钉，要做成开发级别的。
还有一类我个人特别不喜欢，也没有深入学习，就是SPSS STATA eviews一类的产品，我个人感觉主要用户是社会科学的研究人员还有一些市场调查的从业人员，我不好评价。这类产品重分析，重报告，但是不需要比较强的编程能力，当然也没那么灵活。而且应该可以认为没有什么科学计算的功能。如果有人喜欢，可以多说说，我个人不是很了解这几款产品，所以我也不推荐。
还有一个另类就是SAS，我单独来说。SAS的产品线其实很大，他又像SPSS那样直接输出分析报告，又像SQL那样去操作数据库，也稍微有点编程的味道，总体说来是个强大的商业软件。商业银行的风险管理部和制药厂的统计研究部用的比较多，一来是有官方认证，而来这两类机构的模型相对来说已经比较成熟，更重要的是不断更新数据库，产生报告来分析，而且又土豪多金，更喜欢用现成的解决方案。对于研发新的统计模型来说，感觉SAS没有R方便。而且你要考虑到另外一点就是去哪里搞SAS，做科研项目的话恐怕不能用盗版。如果你们老师喜好SAS，又要做模型，你可以尝试下SAS IML，操作风格比较像MATLAB，更有助于矩阵操作。
然后来说说R MATLAB和python这几个大家都推荐的语言。其中我最推荐R。python是个好语言，但是他的初衷也毕竟不是科学计算，思维也更偏向于程序员。当你用R和MATLAB的时候，作为一个金融专业的学生，你是没必要考虑int double float的区别，也没必要去设计一个class理解什么是hash table的。相反，R和MATLAB这种被大家认为不怎么优雅的语言，在做计算和统计分析的时候却像说话一样直白。在R和MATLAB中我为什么更推荐R呢？一是MATLAB的版权问题了，虽然国内的情况大家都懂得，但是不代表所有人都没有这样的顾虑。二是R是专注于统计分析和数据分析的语言，而MATLAB是理工科学子的最爱，是搞科学计算的。MATLAB主打的数据格式是数值型的matrix，而R里最常见的是data.frame，每一列是一个变量，可以为数值型，日期型，字符型等等。MATLAB虽然近几年推出了一个table类型，但是实际应用的时候总是要切换成matrix或者cell，搞得很烦（当然可能我不够熟练）。三就是包的丰富程度，这点我觉得R占绝对优势，尤其是金融时间序列分析常用的ARIMA和GARCH模型，R包（比如rugarch)简直丰富的令人发指。
关于matlab在金融上的应用，我倒是很想听听反方
@李海涛的意见。
最后不得不说说EXCEL，这特么才是我最推荐的。如果你做的不是什么复杂的金融统计模型， 更多的是描述统计和数据处理，那么EXCEL就够用了。即使会R和MATLAB，我日常中也是离不开EXCEL。excel可不是一个数据储存的软件，他交互式图表，最大优势就是所见即所得。那要是画个条形图 饼图啥的就别麻烦matlab这种大家伙了。觉得excel不够用那是功夫不到家，如果能熟练使用excel函数，用加藤鹰般的手速操作（熟悉快捷键），再会点VBA来提升办公效率（不用到VBA开发级别），你做项目肯定飞速，自己对比过，在金融系做研究的时候，别人三个月干的活我一天完成。（段子： 我们公司财务部的一群大妈每个季度底要查账，拿着excel表对着计算器噼里啪啦得干一个礼拜，后来来了个实习生写了段VBA，教会大妈之后，只有一个人搞一天就能弄完。大妈们高兴了大半年，后来就一怒之下把这个excel模板给删除了， 以为觉得自己没有存在的意义了。）
推荐结果：R + EXCEL
推荐路径：
R： 下载
RStudio ， 然后我就不知道看啥书了。。。R in nutshell , the art of R programming, R in action都有中文版。。。哦好像R in action是quant写的，应该偏向金融点。 这里面我只看过the art of R programming. 反正入个语法的门，其他靠实践就可以。
Excel: 泡
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