哪种编程语言更好？4种语言在数据分析领域的优缺点比较系统应用开发，主要用于搭建IT基础设施，如数据库、交易平台等。Matlab和R主要用于业务层面的研究工作。C++和Java主要用于系统构建。业务研究和系统建设的区别还是很明显的。每种语言适应的场景不同，不然没必要那么多语言。例如，如果你用Matlab建立一个交易系统，它的速度会慢得让人难以忍受。如果你用C++或者Java来做数据分析，那它的效率肯定很低。至于Python，它的优势在于作为一种胶水语言，它的适用性非常广泛。也就是说，Python可以同时完成数据分析和系统构建，在性能和效率上有着非常好的平衡。使用Python不仅可以编写复杂的机器学习模型，还可以搭建一个支持亿级访问量的网站系统，或者搭建一个微秒级的程序化交易系统。它什么都能做，而且做得很好，这也是Python能够迅速流行起来的核心原因之一。下面将对上面提到的一些常用语言做一个简单的介绍。01Matlab到目前为止，在国内的定量研究领域，Matlab的使用率应该是最高的。此数据来自Wind。在它们的量化接口中，Matlab的使用率最高，其次是Python。但Python是增长最快的。作为商业软件，Matlab非常强大和可靠。许多第一批的科学计算和数据分析使用了Matlab。量化投资刚出现在国内的时候，Python和R的社区生态还没有现在这么完善，所以很多量化投资行业的人更习惯使用Matlab。如果不考虑授权费的问题，那么Matlab确实是一个非常好用的数据分析甚至量化投资分析的工具。毕竟有强大的公司支持Matlab的开发，性能和工具包都可以得到保证。但是，与Python相比，Matlab除了成本问题之外还有很多缺陷，而且是无法弥补的缺陷。尤其是涉及到系统级的开发，比如交易系统、爬虫系统等。在这些领域，Matlab不仅缺乏相应的库，而且速度非常慢，很难在业界得到广泛应用。02RR是一个开源的数据分析软件。其实R就是为辅助统计和数据分析而生的。由于R在研究机构和高校中的流行，这些机构反过来开发了大量相应的开源项目，这也使得R的各种统计函数和功能让人眼花缭乱。R的很多常用的统计函数都经过大量实践检验，非常完善和成熟，比如时间序列分析、经典统计模型、贝叶斯统计、机器学习等。R也有一些量化相关的库，比如作为量子模型。当然，R也有它的缺点。例如，R仍然不能处理大量数据。由于R主要由统计领域的人完成，因此底层数据管理不是R的强项。总的来说，R的统计和数据分析相关功能非常强大，比较适合做研究，不适合开发大型系统。03C++C++最大的优点就是性能强，速度极快。几乎所有需要高性能的科学计算函数都是基于C++或Fortran开发的。比如Python的底层其实是用C语言实现的。由于速度快，C++在高频交易领域也有着得天独厚的地位。但是在日常的数据分析和研究中使用C++其实是很不方便的。因为C++语言是低级的，所以对程序员的要求很高。同样的功能，开发难度要大很多，调试起来也比较麻烦。所以，除非是在对性能要求极高的地方，一般不建议使用C++进行开发。04PythonPython语法非常易学易懂，容易快速上手。很多人在刚开始学习编程的时候，往往会选择从Python入手。和Matlab、R一样，Python也是一种脚本语言，写完就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦。对于需要快速开发和验证的程序，可以节省大量的编码和调试时间。Python也是一门面向对象的语言，但是它的面向对象并不像C++那样强调概念，而是更注重实用性。它可以用最简单的方法让程序员享受到面向对象的好处。这也是Python能够像Java和C#一样吸引众多支持者的原因之一。Python虽然是脚本语言，但是速度并不是很慢，尤其是一些库经过优化后（接口直接基于C语言编写），速度并不比纯C语言慢多少。在这方面，它远远优于R和Matlab。Python是一门功能丰富的语言，拥有强大的基础类库和大量的第三方扩展生态系统。Python几乎在每个领域都有对应的开源项目，所以我们不用重新发明轮子。使用Scrapy，我们可以编写一个网络爬虫系统来爬取网络相关的数据；使用各种数据库接口，我们可以规范数据存储和读取；使用PyAlgoTrader，我们可以构建策略回测系统和自动交易系统。Python还有许多优秀的量化、数据分析和机器学习(ML)工具，例如NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-Learn和Maplotlib。尽管Python在机器学习和通用数据分析方面表现出色，但仍然存在不足。比如它在一些传统领域的表现不是很好，包括很多传统的统计模型，时间序列分析等。Python不如Matlab和R。总之，我们可以用Python来构建一个完整的量化投资产品线。当然，不可否认的是，有些语言在某些环节上也比Python有优势，比如R的统计库，Matlab的科学计算，SAS的可靠性，C++构建的高速交易系统。但是，这些优势只是95分和90分的区别。除了少数极端的业务场景，Python其实可以完成大部分工作。在量化投资领域，大部分需求都可以用Python完成，可以为团队节省大量时间。毕竟，在不同的语言之间切换也是一件非常耗费精力的事情。05其他语言除了上面介绍的语言之外，其实还有很多其他的语言也用在了量化投资领域。比如Java、C#、Scala等，这些语言也有其相应的优势和特点。不过与上面介绍的语言相比，这些语言的国内用户还是比较少的。对于初学者，建议选择Python语言。
