前言
建议金融数据分析使用 Python 结合 SQL。
首先，Python 和 R 都适合做金融数据分析，但 Python 在市场欢迎度、易学程度、库生态丰富度、接口拓展性等方面表现更好，学习性价比更高。
其次，SQL 和 Python、R 定位并不相同，它是数据库查询语言，并非编程语言，是从事数据工作必备技能，金融分析也不例外。
1、Python 实现金融量化的小案例
Python 以简单易学著称，尤其是写一些金融量化的小脚本，非常高效。
很多量化平台都支持 Python，比如聚宽、万得、米框等，你可以用几十行 Python 代码便可以搭建一个简单的量化程序。
比如说均值回归策略，也就是市场价格会回归到长期均值，用这个理论去自动买卖股票。
2、使用 Jupyter notebook 实现金融分析可视化
一般我们在 Pycharm 等 IDE 编辑器中写代码，但在金融分析中，往往会用 Jupyter notebook 来分析数据，并展示成果。
Jupyter notebook 是 Python 中一个基于浏览器的交互式代码平台，可以非常方便的记笔记、渲染 Markdown、写代码、运行代码、展示代码结果、展示可视化作品。
比如说，我们可以基于 matplotlib 来绘制 K 线图，在 Jupyter notebook 上进行展示。
用 pandas 读取分析数据，Jupyter notebook 可以很好的呈现数据表，和 excel 差不多。
3、Python 适合写金融算法
在金融分析中，常会涉及到算法的编写，比如线性、非线性、隐含波动率、马尔科夫、平滑转换、欧式期权等，还有各种金融计算公式，像利率、期权、定价等。
Python 作为高级编程语言，拥有面向对象等特性，很好地支持算法编写，同时 Python 拥有 numpy、scipy、statsmodels、pandas 等数据分析库，极大地方便模型搭建。
比如期权隐含波动率算法。
4、Python 可以连接很多金融数据源
做金融分析离不开数据，像股票、债券、基金、商品、指数、外汇、期权等，现在有很多主流金融数据源都有 Python 接口，比如 tushare、wind、ifind、choice 等。
因此 Python 和其他语言相比，接入数据的多元性更胜一筹。
5、Python 有众多金融分析第三方库
由于很多金融从业者使用 Python，使得 Python 生态诞生了很多强大的金融分析库，比如量化技术分析框架 Ta-lib、金融模型框架 Quanlib、量化图表框架 portfolio 等。
Python 在金融领域越来越全面，这也是其他语言所没有的。
总结
综上所述，对于金融数据分析，Python 凭借其强大的生态和易用性成为主流选择，配合 SQL 处理数据，R 语言可作为特定统计场景的补充。
