量化程序可以使用多种编程语言来开发，以下是一些常用的编程语言及其特点：
Python
易学易用：Python语法简洁，易于学习和使用。
丰富的库和框架：拥有NumPy、Pandas、SciPy、TensorFlow等丰富的第三方库和开源框架，适合数据处理、统计分析和机器学习。
广泛应用：在量化策略开发、回测和优化中非常受欢迎。
R
统计分析：R是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有大量的统计函数和数据可视化工具。
适用场景：特别适合于数据处理、统计建模和回归分析等任务。
C++
高性能计算：C++是一种广泛应用于高性能计算的编程语言，适合开发量化交易系统的底层交易模块和高速算法。
适用场景：对于需要高执行速度的量化策略，C++是理想的选择。
Java
通用面向对象编程：Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，具有强大的跨平台能力。
适用场景：适用于后端开发和分布式系统，在金融领域也有广泛应用。
MATLAB
科学计算和数值分析：MATLAB是一种广泛用于科学计算和数值分析的编程语言，在量化交易中有一定的应用。
适用场景：适合进行复杂的数据处理和模型建立。
此外，还有一些专门用于量化交易的编程语言，如 麦语言，它可以将投资想法转化为计算机可以理解的指令，非常适合编写自动化交易策略。
建议
初学者：建议从Python开始，因为其简单易学且拥有丰富的库支持，能够快速上手并进行策略开发。
性能要求高：对于需要高执行速度的量化策略，可以考虑使用C++或Java。
数据分析和统计建模：R语言在这方面非常强大，适合进行数据处理和统计建模。
综合应用：根据具体需求和项目特点，可以选择一种或多种编程语言进行开发。