程序化交易可以使用多种编程语言，以下是一些常用的编程语言及其特点：
Python
易学易用：Python语法简洁，易于学习和使用，适合初学者入门。
丰富的库：Python有大量的第三方库和工具，如NumPy、Pandas和Matplotlib，可以方便地进行数据分析和可视化。此外，还有许多专门用于金融交易的库，如PyAlgoTrade和Zipline。
广泛的社区支持：Python有庞大的社区和大量的教程资源，便于学习和解决问题。
跨平台：Python可以在不同的操作系统上运行，具有很好的跨平台特性。
C++
高效执行：C++直接编译成机器码，执行效率非常高，适合对速度要求极高的场景，如高频交易。
底层操作：C++可以直接操作内存等底层资源，在程序化交易系统的开发中能够更好地优化系统性能。
广泛的应用：许多交易平台和算法交易公司使用C++来编写高频交易系统和算法交易策略。
Java
跨平台：Java具有跨平台的特性，可以在不同的操作系统上运行。
丰富的库和框架：Java有丰富的库和框架，如Spring和Hibernate，适合构建大型和稳定的交易系统。
广泛应用：许多交易平台和金融机构使用Java来开发交易系统。
R
数据分析和统计建模：R是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，适合开发高度定制化的交易策略和模型。
丰富的库：R有许多强大的统计和机器学习库，如quantmod和caret，可以方便地进行金融数据分析和建模。
学术和量化交易领域：R在学术界和量化交易领域广泛使用。
MATLAB
数值计算和科学工程：MATLAB是一种用于数值计算和科学工程的高级编程语言，在金融领域有广泛的应用，可以进行金融数据分析、建模和策略回测。
金融工具箱：MATLAB有许多金融工具箱，如Financial Toolbox和Trading Toolbox，可以帮助开发者进行程序化交易。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它易学易用，并且有丰富的库和社区支持。
高频交易：如果对执行速度有极高要求，可以考虑使用C++。
大型系统：Java适合构建大型和稳定的交易系统，具有很好的跨平台特性。
数据分析和建模：R和MATLAB在数据分析和统计建模方面非常强大，适合开发高度定制化的交易策略和模型。
根据具体需求和背景，可以选择最适合的编程语言来开发程序化交易系统。