做策略研究，除了可以用Python外，还可以用R和MATLAB。R和Python一样，都是开源的，而MATLAB是收费的商业软件。开源的软件，好处是很多的，比如你可以知道源代码具体是如何工作的。

R和MATLAB一般在学校里面用的比较多，但是在企业里面，Python更为主流。

从量化资源来看，Python在量化投资领域里面是主流，Python的资源要远远比R和MATLAB多。

编程在量化投资的另一个应用是交易程序的开发，除了用C++以外，还有人用Java和C#。Java和C#的特点是开发起来没有C++那么复杂，因此开发周期会短点。如果对交易速度要求很高，或者数据量很大，那么C++是首先的编程语言。

国内不少交易API，也是用C++开发的，比如上期技术的CTP_API，如果用C++就能无缝对接。如果要用其它编程语言，要对API进行封装后才能使用，下次如果API升级了，要对封装后的API进行升级就比较麻烦。

综上所述，量化编程语言虽然有很多种，但主流是Python和C++。