金融程序员通常需要学习以下几种编程语言：
Python：
Python是一种易于学习且功能强大的编程语言，广泛应用于金融行业。它提供了许多用于处理数据和进行数据分析的库和工具，如Pandas、NumPy和Matplotlib，使其成为金融数据分析和量化交易的首选语言。
R语言：
R语言也是一种流行的数据分析和统计建模语言，被广泛应用于金融领域。它提供了丰富的统计和机器学习函数库，如quantmod、PerformanceAnalytics和PortfolioAnalytics，方便金融数据分析师进行数据探索、统计建模和风险分析。
SQL：
SQL（结构化查询语言）是一种用于管理和操作关系数据库的语言。金融机构通常有大量的数据需要存储和管理，因此熟悉SQL可以帮助金融专业人士有效地从数据库中提取和处理数据。
C++：
C++是一种面向对象的编程语言，被广泛应用于金融行业的高频交易和算法交易中。高频交易需要快速执行和处理大量的交易数据，因此对于金融程序员来说，熟悉C++可以帮助他们开发快速和高效的交易系统。
Java：
Java是一种常用的编程语言，具有广泛的应用领域。在金融领域，金融机构通常使用Java来构建和维护大型的金融系统，例如交易平台、风险管理系统和资金清算系统。
MATLAB：
MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的编程语言，也常用于金融领域的建模和分析。它具有丰富的数值计算和矩阵运算功能，并且有着强大的金融工具箱，使得金融计算更加高效。
建议
初学者：建议从Python开始学习，因为它的语法简洁易学，且拥有丰富的金融相关库，适合快速入门和实际应用。
中高级程序员：可以根据具体需求选择R、C++或Java进行深入学习，以提高在特定领域的专业能力。
数据库管理员：SQL是必须掌握的技能，有助于高效地管理和操作金融数据库。
通过学习这些编程语言，金融程序员可以更好地应对金融数据分析和处理的需求，提高工作效率和准确性。