1樓：
看到這個問題頗有感慨....來分享一下想法吧
當時立志做quant的時候也跟你一樣在糾結程式語言的選擇問題。選哪個最實用？選哪個學最符合市場需求？
本質上其實是在追求捷徑。天真以為只要精通一門程式語言就可以入足這個領域，天真的以為別人精通所有語言才做quant而我只會一門就做多省事兒啊。
而現在老闆給我乙個任務，我會用matlab做一次，再用R試一試，比較兩個結果是否一致來檢查code。你要知道Matlab和R雖然編起來都是以向量和矩陣的思維在編，但各種現有的toolbox還是有差別的，因此出來結果也不會完全一致。編Garch的時候matlab的mfe toolbox和R的rugarch出來估計引數他就是不完全一樣，那你只會乙個的話怎麼辦？
就算會兩門語言，信哪個？怎麼向老闆交代？
今天有可能老闆突然告訴你公司要削減財政支出，要開始把matlab所有的code轉移到Python。沒學過python的你有一晚上時間熟悉這門語言（不需要精通），第二天就要開始編了，然後接下來遇到問題再不斷學習。
所以不好意思，真的沒有捷徑。R和Matlab都要會。沒見過圈子裡哪個做quant的只會matlab不會R，只會C++不會Python。
就算不會，一句話：學。從小到大經歷過這麼多考試，還怕多學一門麼。
程式語言從來就是不互斥的。很多Python的Numpy其實大多都是用C開發的。你用VBA也可以直接引用Matlab的函式再把矩陣放到到excel裡。
只有認認真真通過C++的memory allocation懂得了程式設計的大忌才會有習慣在編matlab的時候也注意到記憶體洩露。
所以你R是20%那就先從R編吧。你覺得matlab更有興趣就matlab開始吧。反正都得會，沒有捷徑。
2樓：驀風星吟
先學數學，包括基礎的數學分析和高等代數，然後是經典的數理統計，其中還要穿插著一些實變函式和泛函分析，再然後應該是一些隨機過程（如Brownian Motion, Poisson process, Markov chain等等）和隨機微分方程（如基礎的BS方程），當然之後還要學習數值計算的東西。最後還是非常有必要淺嚐一下C/C++的，了解思想很重要！！！
搞定並熟練精通以上的話，Matlab還是R還是Python，相比都已然不是問題了，兩者隨意，反正上手都不慢，想要精通直接取決於具體的使用次數！
3樓：樂樂
要根據你的發展方向是趨勢追蹤、統計套利還是高頻交易，還是多因子模型。matlab速度快，R統計分析結果可靠。最好都學，再加上python和C++
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