在编写股票软件时，选择合适的编程语言和工具非常重要。以下是一些建议的编程语言和软件，它们在股票分析和交易方面表现出色：
Python
优势：Python是一种通用编程语言，广泛用于数据分析和科学计算。它拥有丰富的库和工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Ta-Lib，这些库可以帮助你处理和分析股票数据，进行数据可视化，以及开发交易策略。
推荐库：
Pandas：用于数据处理和分析。
NumPy：用于数值计算。
Matplotlib：用于数据可视化。
PyAlgoTrade或Zipline：专门用于股票交易策略的开发和回测。
R语言
优势：R语言是另一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有丰富的库和工具，如quantmod和TTR，适合进行量化投资和策略回测。
推荐库：
quantmod：提供金融数据分析和工具。
TTR：提供统计分析和交易工具。
MATLAB
优势：MATLAB是一种功能强大的数值计算和科学工程软件，适合进行复杂的数学模型建立和回测。它具有友好的界面和易学的语法，使得编写股票程序变得更加简单。
TradeStation
优势：TradeStation是一种专门用于股票和期权交易的软件平台，提供了强大的交易执行和分析工具，适合进行高频交易和自动化交易。它支持多种编程语言，包括C++、Java和Python。
TWS （Interactive Brokers Trader Workstation）
优势：TWS是一款由美国交互券商Interactive Brokers开发的交易终端软件，支持多种编程语言的接口，如C++、Java、Python等，可以方便地进行自动化交易。它具有丰富的功能和强大的性能，适合高频交易和大规模策略应用。
AmiBroker
优势：AmiBroker是一款来自澳大利亚的独立软件，支持多种数据源和交易接口，并提供了自己的AFL编程语言，可以轻松地开发和调试交易策略。它的回测和优化功能也十分强大，适合个人投资者和专业交易员。
Quantopian
优势：Quantopian是一款基于Python的开发环境，专门用于量化交易策略的研究和开发。它提供了大量的金融数据和工具，并且有一个庞大的社区，可以进行交流和分享。使用Quantopian，你可以通过编写Python脚本来开发和测试自己的交易策略。
Jupyter Notebook
优势：Jupyter Notebook是一个交互式的编程环境，支持多种编程语言，包括Python和R，可以用于快速原型开发和数据可视化。它非常适合在编写和测试股票交易策略时进行迭代和可视化。
TradingView
优势：TradingView是一款专业的股票和期货交易平台，提供实时行情、技术指标和图表分析工具。它支持自定义指标和脚本，可以通过编程接口进行自动化交易和策略实现。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它易于学习且拥有广泛的社区支持。Pandas和NumPy等库可以帮助你快速入门。
中级用户：可以尝试使用R语言进行更复杂的统计建模和策略回测。
高级用户：可以考虑使用MATLAB或TradeStation进行更高级的交易策略开发和自动化。
手机应用：对于需要随时随地进行股票交易的投资者，可以选择腾讯证券、雪球、大智慧和超级股票等提供编程接口的手机应用。
选择合适的编程工具和软件，可以大大提高股票软件的开发效率和效果。希望这些建议对你有所帮助。