Python与R语言相比哪个更适合金融开发，pythonr语言金融,大家好，我是金融专业学生

其实不是学R语言还是python的问题，而是先学R还是先学python的问题。既然你是金融专业学生，我建议你先学R，了解这个东西那些能做，那些不能做。能解决问题就凑合用，不能解决问题在寻求其他方案

还是选择R吧，R的包体系很成熟，推荐一个博客
http://blog.fens.me/series-r/

上面总结的很全面的，如果想解决问题的话，最好上stackexchange上，或者在统计之都cos.name上多求教，当然前提是先多google

对于学习金融工程，就要弄懂金融工程那些方面需要用到程序，用这些程序和算法是用来做什么？

语言本身没有什么可比性，不要用来纠结R语言好什么还是python语言好。只有码农才会在语言之间乱搞。

学习金融没有良好的编程基础，不知道你金融学习的基础扎实不扎实，研究统计套利，高频交易，期权定价理论，时间序列离散模型分析，数据挖掘方面学习的是否扎实？数学公式的推导应该懂一些吧。

没有金融基础编程语言纯属扯淡，因为很少有人理解市场的规则。

从程序角度理解，R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。Python有Python3和python2，这个对于初学者有点坑。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。代码比较简洁避免了python需要装一堆计量经济学的指标库。R的数据包更为完善。
python 你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib 等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的。

其实用什么语言不重要，重要的是你在市场里面能否一直赚钱？做金融的本质。市场会让让很多人看不清自己。

邓一硕老师已经为你写好大量R包例子，中文版哦！
R和Python同时都学一下没什么难度，都是直接复制粘贴的语言！

首先要说一点，没有编程经验真是学习一点新东西的好机会啊。像R这样的工具，不是那么一天两天就能掌握的。你的教授建议的很好，学一门编程语言对自身发展会有帮助:)

R的优点

不过，

如果你有兴趣，可以去Coursera上找Data Analysis的Specialization，四月开始持续好几个月的课程，从基础的R一直讲到制作复杂的数据分析网页程序。

如果你有需要，我可以给你提供一些R的学习资源，我自己也是在学习过程中。

关于Python，我没有太多的经验，只是偶尔用用，有没有金融分析的包不知道，就不乱说了。

Update:
在学习RShiny的时候，介绍到的一个做金融分析的包 Quantitative Financial Modelling & Trading Framework for R

R有很多现成的用于统计的模块。（Python也有不少，但是比起R少一点。）

Python的好处是用户比较多，有问题你求助的话，要方便一点。（你周围有人用R的话，另当别论。）

既然你不打算深究编程，R和Python其实差别不大。随便选一个就可以。

"我没有任何编程经验，也不打算深究编程"
——选 R 吧，免得别人把你当程序员。

我个人觉得还是python，金融领域用pandas比较合适，欢迎加入pandas交流群：297882961

作为同金融的学生，我推荐你学习python；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R的包虽然多，但是大部分包都只兼容一部分版本，如果你的项目稍大，各种包的兼容问题就出现了，仔细考虑下来R的优势其实是劣势。我自学python觉得很好上手，这里有我自己写的一个简单的入门贴：http://changbizi.net/archives/327.html欢迎来信交流