量化程序可以使用多种编程语言来编写，具体选择哪种语言取决于开发者的需求、熟悉程度以及项目的具体需求。以下是几种常用的编程语言及其在量化交易中的应用：
Python
易学易用：Python语法简洁清晰，拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，非常适合数据处理、统计分析和可视化。
丰富的量化交易库：Python有许多专门用于量化交易的库，如Zipline、Backtrader、PyAlgoTrade等，这些库可以帮助开发者进行策略回测和实盘交易。
社区支持：Python的开源社区非常活跃，有许多成熟的量化交易框架和库，便于快速开发和部署策略。
R
统计分析：R语言专注于统计分析和数据可视化，拥有丰富的统计函数和包，如quantmod、PerformanceAnalytics等，适合量化分析和策略开发。
数据可视化：R语言具有强大的数据可视化能力，可以使用库如ggplot进行数据可视化，并通过Jupyter Notebook等工具进行交互式开发。
C++
高性能：C++是一种编译型语言，执行速度非常快，适合开发对速度要求较高的量化交易系统和高频交易策略。
低延迟：C++可以直接与交易所的API进行交互，实现实时交易和高频交易，具有低延迟的特点。
多线程支持：C++支持多线程编程，可以更好地利用多核处理器的优势，提高系统性能。
Java
跨平台：Java具有良好的跨平台性和可扩展性，适合开发大型的分布式交易系统。
丰富的开发工具：Java有大量的开发工具和框架，如Spring、Hibernate等，可以加速系统开发。
金融应用：Java在金融领域有广泛的应用，许多交易所和金融机构使用Java开发交易系统和算法交易策略。
MATLAB
科学计算：MATLAB是一种专门用于科学计算和数值分析的编程语言，提供了丰富的数学和统计函数库，适合量化交易策略的研究和开发。
策略代码：MATLAB社区上有大量的策略代码，适合初学者上手和学习。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它易学易用，并且有大量的资源和社区支持。Python的量化交易库如Zipline和Backtrader可以帮助你快速进行策略开发和回测。
中高级开发者：如果需要开发高性能的量化交易系统或高频交易策略，可以考虑使用C++或Java。C++可以提供更高的执行速度和更低的延迟，而Java则具有良好的跨平台性和丰富的开发工具。
数据分析和可视化：R语言非常适合进行数据分析和可视化，拥有丰富的统计函数和可视化库，适合策略研究和开发。
根据以上信息，你可以根据自己的需求和熟悉程度选择最适合的编程语言来编写量化程序。