在量化交易领域，选择合适的编程软件和工具对于策略的开发、回测和执行至关重要。以下是一些被广泛认可的量化交易软件和编程工具：
Python
优点：简单易学，开源免费，拥有丰富的第三方库如NumPy、Pandas和Matplotlib，适合数据处理、统计分析和可视化。此外，Python还有许多专门用于量化交易的库，如Zipline、PyAlgoTrade、PyFolio等。
推荐：对于初学者和大多数量化交易者来说，Python是首选语言。
R
优点：具有丰富的统计分析功能，适合进行量化交易策略的开发和研究。R语言也有一些专门用于量化交易的扩展包，如quantmod和PerformanceAnalytics等。
推荐：适合那些需要进行复杂数据分析和统计建模的交易者。
MATLAB
优点：具有直观的编程界面和强大的数学计算能力，适合进行量化建模和回测等任务。MATLAB还有一些专门用于金融领域的工具箱，如Financial Toolbox和Econometrics Toolbox等。
推荐：适合需要高性能计算和复杂模型建立的交易者。
C++
优点：高效且强大，适合开发对速度要求较高的量化交易策略。C++具有较低的延迟和较高的执行速度，但学习曲线较陡峭。
推荐：适合有高性能计算需求的交易者，尤其是高频交易策略。
Java
优点：广泛应用于企业级应用开发，适合开发量化交易系统和交易平台。Java具有跨平台的特点，并且有丰富的开发工具和库，如Spring、Hibernate等。
推荐：适合开发大型量化交易系统和高频交易策略。
Quantopian
优点：基于Python的量化交易平台，提供了丰富的金融数据和算法库，适合开发和回测量化交易策略。
推荐：适合喜欢使用Python且希望快速开发和回测策略的交易者。
QuantConnect
优点：开源的量化交易平台，支持多种编程语言，包括Python和C，提供了强大的回测和实盘交易功能。
推荐：适合喜欢开源平台和多语言支持的交易者。
MetaTrader
优点：广泛使用的外汇和股票交易平台，提供了丰富的技术指标和图表分析工具，适合进行量化交易。
推荐：适合喜欢使用图表和技术指标的交易者。
Amibroker
优点：专业的技术分析软件，提供了强大的回测和优化功能，适合进行股票和期货的量化交易。
推荐：适合需要深度技术分析和策略优化的交易者。
TradeStation
优点：功能强大的交易平台，提供了丰富的技术分析工具和自动化交易功能，适合进行股票、期货和期权的量化交易。
推荐：适合需要高度自定义和自动化交易策略的交易者。
QMT（Quantitative Market Technology）
优点：支持Python、C++、VBA和Python等多种语言，可以完成策略-回测-实盘三位一体，真正为交易而生。
推荐：适合需要多语言支持和高度自定义的交易者。
P-T（Precision Trading）
优点：支持Python，可以完成策略-回测-实盘三位一体，适合交易者进行自动买入或卖出操作。
推荐：适合需要自动交易和多种语言支持的交易者。
选择合适的量化交易软件和编程工具应根据个人的需求、编程经验和交易策略来决定。对于初学者和大多数量化交易者来说，Python是一个很好的起点，因为它易学易用且资源丰富。对于需要高性能计算和复杂模型建立的交易者，可以考虑使用R、MATLAB或C++。对于喜欢开源平台和多语言支持的交易者，Quantopian和QuantConnect是不错的选择。