Python
优势：Python是一种通用编程语言，广泛用于数据分析和机器学习，拥有丰富的库和工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Scikit-Learn等，非常适合进行股票编程和策略开发。
应用：Python可以用于获取股票数据、构建模型、进行数据可视化、编写交易策略等。
R
优势：R语言是另一种流行的编程语言，专门用于统计分析和数据可视化，拥有丰富的金融和股票数据分析包，如quantmod和TTR。
应用：R语言适用于数据清洗、模型建立、回测和交易执行等方面。
MATLAB
优势：MATLAB是一款专业的数据分析和科学计算软件，提供了许多强大的工具和函数来处理和分析股票数据，具有友好的界面和易学的语法。
应用：MATLAB适用于数据处理、金融建模和回测策略等任务。
MetaTrader
优势：MetaTrader是专门为外汇交易和股票交易设计的平台，提供了一个强大的编程环境，可以使用MQL4或MQL5编写自定义的交易算法。
应用：MetaTrader适合需要编写自定义交易策略的交易者。
TradeStation
优势：TradeStation是一种专门用于股票、期货和外汇交易的软件，其EasyLanguage编程语言非常适合编写交易策略。
应用：TradeStation适合需要编写复杂交易策略和进行自动化交易的投资者。
NinjaTrader
优势：NinjaTrader是另一个流行的交易软件，提供了一个强大的编程框架，可以用于开发自定义的交易指标、策略和自动化交易。
应用：NinjaTrader适合需要高度定制化交易系统的交易者。
AmiBroker
优势：AmiBroker是一种专注于技术分析的交易软件，支持AmiBroker Formula Language （AFL）编程语言，可以用来编写自定义的交易策略和指标。
应用：AmiBroker适合需要编写自定义技术指标和策略的交易者。
Excel
优势：Excel是一种功能强大的电子表格软件，可以通过其宏功能和公式语言实现股票数据的获取、计算指标、绘制图表等。
应用：Excel适合进行简单的统计分析和可视化，适合初学者和需要快速实现基本交易功能的用户。
建议
选择合适的股票编程软件取决于个人的编程经验和需求。对于初学者和需要快速实现基本交易功能的用户，Excel可能是一个不错的选择。对于有一定编程基础且需要更强大功能和灵活性的用户，Python、R或MATLAB可能更适合。对于需要编写复杂交易策略和进行自动化交易的用户，MetaTrader、TradeStation或NinjaTrader可能更合适。