量化分析常用编程工具为Python和R语言。
量化分析涉及大量的数据处理、模型建立和数据分析工作，因此需要一个强大的编程工具来支持。Python和R语言是量化分析中广泛使用的两种编程语言。
Python的优势：
Python是一种免费、开源的编程语言，它具有丰富的库和框架，非常适合进行数据处理和数据分析工作。在量化领域，Python的常用库如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等，可以方便地进行数据处理、数学建模和结果可视化。此外，Python还可以与多种其他工具和语言无缝集成，使得它在量化分析中具有很高的灵活性。
R语言的优势：
R语言在统计领域有着广泛的应用，非常适合进行数据分析、数据挖掘和机器学习等工作。R语言具有强大的统计功能，其内置了大量的统计模型和算法，可以满足量化分析师的需求。此外，R语言还提供了丰富的可视化工具包，可以方便地进行数据可视化工作。
总结：
无论是Python还是R语言，都是非常适合进行量化分析的编程语言。选择哪种语言主要取决于个人喜好、项目需求和团队的技术栈。在实际应用中，也可以根据项目的具体需求，结合使用两种语言，以充分发挥各自的优势。同时，为了更好地进行量化分析，还需要掌握相关的数学、统计学和计算机基础知识。