金融生编程软件的选择主要取决于个人的需求和偏好。以下是几种在金融领域常用的编程软件及其特点：
Python
特点：Python是一种通用编程语言，在金融领域非常流行。它拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行数据分析、可视化和建模。Python的语法简洁易学，非常适合初学者。
适用人群：适合初学者和需要快速上手的用户，尤其是数据分析师、量化交易员和金融建模人员。
R
特点：R是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。它在金融领域也很受欢迎，因为有大量的金融统计分析包，如quantmod、PerformanceAnalytics和fPortfolio等。
适用人群：适合需要进行复杂统计分析和数据建模的专业人士，尤其是金融分析师和学者。
MATLAB
特点：MATLAB是一种高级的数值计算和科学编程语言，广泛应用于金融建模、投资策略分析、风险管理等领域。它提供了丰富的金融工具箱，包括用于金融数据处理、期权定价、投资组合优化等的函数和工具。
适用人群：适合需要进行高级数值计算和建模的专业人士，尤其是金融工程师和量化分析师。
SQL
特点：SQL（结构化查询语言）用于自动化处理Excel表格，在金融领域中常用于编写宏程序，实现数据处理、报表生成和模型建立等功能。
适用人群：适合需要处理大量数据并进行基本数据操作的用户，尤其是数据分析师和金融IT人员。
VBA
特点：VBA（Visual Basic for Applications）用于自动化处理Excel表格，在金融领域中常用于编写宏程序，实现数据处理、报表生成和模型建立等功能。
适用人群：适合需要自动化处理Excel表格的金融从业人员。
SAS
特点：SAS（Statistical Analysis System）用于统计分析，在金融领域中应用广泛。
适用人群：适合需要进行大规模数据统计分析的专业人士。
EViews
特点：EViews用于统计分析，常用于经济数据分析。
适用人群：适合需要进行经济数据分析和统计建模的专业人士。
Mathematica
特点：Mathematica用于数学计算和建模，在金融领域中也有一定的应用。
适用人群：适合需要进行复杂数学计算和建模的专业人士。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它的语法简洁易学，且拥有丰富的第三方库，能够快速上手并进行数据处理和建模。
进阶用户：可以根据具体需求选择R或MATLAB。如果需要更深入的统计分析和建模功能，R和MATLAB都是很好的选择。
数据分析师：Python和SQL是常用的工具，可以根据具体任务选择合适的工具。
金融工程师：MATLAB和Python是首选，因为它们提供了强大的数值计算和建模功能。
选择合适的编程软件可以大大提高金融工作的效率和准确性，建议根据个人需求和实际情况进行选择。