金融专业常用的建模软件可分为以下几类，根据应用场景和需求进行选择：
一、核心金融建模工具
Excel - 功能全面，支持复杂公式、数据透视表和VBA编程，适合基础建模和自动化任务。
- 优势：开源免费，普及度高，适合非专业程序员使用。
Matlab
- 专业数值计算平台，提供丰富的金融工具箱（如金融工具分析、优化算法等），适合高复杂度建模。
- 适用场景：投资组合优化、风险分析、衍生品定价等。
Python
- 开源且生态丰富，通过量化库（如NumPy、pandas、scikit-learn）和金融专用库（如QuantLib、PyESG），可实现灵活建模。
- 优势：社区活跃，支持自定义扩展，适合快速开发和原型设计。
二、专业领域扩展工具
R语言
- 专注于统计分析和可视化，搭配quantmod、PerformanceAnalytics等包，适合宏观经济分析、事件研究等。
- 优势：免费且学术资源丰富，适合学术研究及高级量化分析。
QuantLib
- 开源金融量化库，支持C++和Python封装，涵盖衍生品定价、风险管理等，适合复杂金融模型开发。
三、辅助分析工具
SPSS/Eviews
- 适合数据分析和统计建模，SPSS普及度高，Eviews擅长时间序列分析。
- 适用场景：市场趋势分析、经济指标建模等。
Stata
- 界面友好，适合初学者，提供数据管理和统计分析功能。
四、其他工具
PingCode： 敏捷开发工具，辅助金融项目管理和流程优化。 Worktile
总结建议
基础学习：优先掌握Excel VBA和Python，利用其易用性和资源丰富性。
专业需求：根据具体领域（如衍生品定价选Matlab，ESG分析选PyESG）选择工具。
行业规范：投行等机构通常要求掌握Matlab或Python，建议结合岗位需求学习。