投资专业适合学习的编程语言包括：

Python

特点：简单易学的语言，具有丰富的数据分析和机器学习库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。

应用：数据处理、数据可视化、算法开发和策略回测等。

R语言

特点：专门用于数据分析和统计建模，拥有丰富的统计学和机器学习库，如ggplot2、dplyr和caret。

应用：数据分析和统计建模、回归分析、时间序列分析和金融建模等。

SQL

特点：用于数据库管理和查询的语言。

应用：数据提取、查询和分析，与数据仓库、经纪商和其他金融机构进行数据交互和数据处理。

Excel和VBA

特点：Excel是一种常用的数据处理和分析工具，VBA是一种用于自动化Excel操作的编程语言。

应用：高效地处理数据、进行财务建模和自动化报告生成。

MATLAB

特点：用于科学计算和数据可视化的编程语言，拥有丰富的数学函数库和工具箱，如金融工具箱和优化工具箱。

应用：金融建模和分析、量化投资、风险管理和算法开发等。

建议

初学者：可以从Python开始，因为它语法简洁，易于上手，并且有丰富的库和社区支持。

有一定基础的投资者：可以同时学习R语言和SQL，以增强数据分析和统计建模的能力。

需要深入金融建模的投资者：可以学习MATLAB，它提供了更多的数学和统计分析功能。

掌握这些编程语言将有助于投资专业人员在数据驱动的投资决策中更加高效和精准。