金融工程师在学习和工作中会使用到多种软件工具，这些工具涵盖了编程语言、数据分析、建模、可视化、数据库管理等方面。以下是一些常用的金融工程软件：

编程语言

Python：Python是金融工程师最常用的编程语言之一，拥有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和SciPy，以及专门用于金融领域的库如QuantLib和Pyfolio。

R：R语言是另一种常用的统计和数据分析语言，广泛应用于金融领域，具有强大的统计和机器学习库，如tidyverse和caret。

C++：C++是一种通用的高级编程语言，适用于处理大规模的金融数据和进行复杂的计算。

数据分析与可视化

MATLAB：MATLAB是一种数值计算和科学工程软件，广泛应用于金融模型的建立和分析，具有强大的矩阵计算和数据可视化功能。

Excel：Excel是金融行业最常用的电子表格软件之一，可以进行数据分析、建模和可视化，以及制作各种金融报表和图表。

Tableau：Tableau是一种数据可视化工具，可以帮助金融分析师将数据转化为直观的图表和仪表板。

数据库管理

SQL：SQL是结构化查询语言，用于管理和处理关系型数据库，在金融领域广泛应用于数据存储、查询和分析。

Bloomberg Terminal：Bloomberg Terminal是一种专业的金融数据和分析工具，提供实时市场数据、新闻、分析和交易功能。

Reuters Eikon：Reuters Eikon提供全面的金融数据和分析工具，包括市场数据、新闻、财务数据等。

建模与仿真

VBA：Excel VBA是一种基于Microsoft Excel的宏编程语言，适用于简单的金融数据处理和报表生成。

Mathematica：Mathematica是一种高级计算软件，适用于复杂的数学建模和仿真。

量化交易

Zipline：Zipline是一个Python库，用于构建和回测量化交易策略。

Quantopian：Quantopian是一个在线平台，提供数据科学和量化金融的编程环境。

其他工具

Financial CAD：如Financia-CAD for Excel，Financial CAD for Visual Basic and C等，用于金融产品和金融工具的设计和标准化。

选择合适的软件工具对于金融工程师来说非常重要，可以根据具体的工作需求和技能水平来选择合适的编程语言和工具。例如，初学者可以从Python和Excel开始，随着技能的提升，可以逐渐掌握R、MATLAB和C++等更高级的工具。