程序化交易可以使用多种编程语言，以下是一些常见的选择：
Python
特点：Python是一种简单易学的编程语言，具有丰富的第三方库和工具，广泛应用于数据分析和科学计算领域。在程序化交易中，Python可以使用各种开源库来实现交易策略的开发和执行，如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyAlgoTrade和Zipline等。
适用场景：Python适合各种类型的程序化交易，包括数据分析、策略开发和高频交易等。由于其易用性和强大的库支持，Python在程序化交易领域非常受欢迎。
C++
特点：C++是一种高性能的编程语言，适用于对速度和效率要求较高的程序化交易系统。C++可以直接操作内存和硬件，适合处理大量数据和进行高频交易。
适用场景：C++适合那些需要极致性能和高频交易的场景，例如日内交易和算法交易等。
R
特点：R是一种统计分析语言，也被广泛用于程序化交易。它具有丰富的统计和数据分析功能，可以用于开发复杂的交易模型和策略。
适用场景：R适合那些需要复杂统计分析和数据建模的程序化交易策略。
麦语言
特点：麦语言（MetaTrader）是一种专门用于交易开发的编程语言，具有灵活性和高效性。它通常与交易平台（如MetaTrader）结合使用，适合快速开发和测试交易策略。
适用场景：麦语言适合那些需要快速开发和部署交易策略的交易者和机构。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它简单易用，且有丰富的社区支持和资源。
性能要求高：如果需要处理大量数据或进行高频交易，可以考虑使用C++。
复杂模型：对于需要复杂统计分析和数据建模的交易策略，R是一个很好的选择。
快速开发：如果需要快速开发和测试交易策略，可以考虑使用麦语言。
根据你的具体需求和背景，可以选择最适合你的编程语言来开发程序化交易系统。