金融专业学生需要学习的编程软件包括：

Python

特点：语法简单易懂，开发效率高，拥有丰富的数据分析库如Pandas和NumPy，以及强大的机器学习库如PyTorch、Scikit-learn和TensorFlow。

应用：金融数据清洗、整理和分析，预测模型构建，市场趋势预测，交易信号挖掘等。

R

特点：专注于统计分析和图形表示，拥有大量金融相关的包如quantmod、PerformanceAnalytics和PortfolioAnalytics。

应用：金融数据分析、投资组合优化、风险管理、统计建模和数据可视化等。

MATLAB

特点：强大的数值计算软件，提供丰富的金融工具箱，适用于模拟、数据分析和算法开发。

应用：金融模型建立、金融衍生品定价、风险管理和投资组合优化等。

SQL

特点：用于管理和操作关系型数据库。

应用：金融数据查询和处理，数据分析和报表生成等。

Excel VBA

特点：用于自动化处理Excel表格。

应用：数据处理、报表生成和模型建立等。

C++

特点：高性能编程语言，适用于复杂金融模型和策略的实现。

应用：金融高频交易和算法交易，金融软件开发和高频交易等。

Stata

特点：传统的统计软件，适合不想学编程的同学。

应用：统计数据分析。

Bloomberg Terminal

特点：专业的金融数据终端，提供全面的金融市场数据和分析工具。

应用：金融数据查询、分析和可视化等。

建议：

Python和 R是金融专业学生的首选，因为它们易学易用，有庞大的社区支持和丰富的金融库。

MATLAB适合需要进行复杂数值计算和金融建模的学生。

SQL对于需要处理大量金融数据的学生的必备技能。

Excel VBA对于需要自动化处理Excel表格的学生。

C++适合对性能要求较高或有软件开发经验的学生，用于实现高性能的金融模型和交易策略。

Stata适合不想深入学习编程的学生，用于统计数据分析。

Bloomberg Terminal适合需要全面金融市场数据和分析工具的学生。