金融领域需要学习的软件程序主要包括以下几种：
统计分析软件
SPSS：用于经济数据的统计和预测分析。
SAS：用于高级统计分析，在金融行业中也有广泛应用。
Stata：作为传统统计软件之一，在统计数据分析方面应用广泛，适合初学者。
EViews：主要用于经济数据的统计和预测分析。
模拟数据软件
MATLAB：用于金融建模和算法开发，具有强大的数学函数库和数据可视化工具。
R：用于数据分析和统计建模，拥有大量的金融分析和建模包。
编程语言
Python：用于数据分析、量化交易、风险管理和数据科学，常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。
R：专为统计分析和图形表示设计，拥有大量包和函数，适合进行统计分析、时间序列分析以及金融市场的模型模拟。
其他工具
Excel：结合VBA编程技术，用于财务分析模板制作、衍生品定价、压力测试和情景分析等。
VBA：运行在Microsoft Office软件上的编程语言，可以与Excel等电子表格软件结合使用，进行金融建模和分析。
SQL：用于管理和查询关系型数据库，在金融数据处理中也很重要。
Bloomberg Terminal、 Thomson Reuters Eikon、 FactSet：专业的金融工具和平台，提供丰富的金融数据和分析工具，用于市场研究、投资决策和风险管理。
建议
Python和 R是金融领域最常用的编程语言，建议重点学习和掌握。
MATLAB适合进行复杂的金融模型计算和算法开发，也值得学习。
Excel及其VBA编程技术在日常金融数据处理和建模中非常实用，建议熟练掌握。
SQL作为数据库管理工具，在处理大量金融数据时也非常重要，建议学习。
根据具体需求和职业发展方向，可以选择性地深入学习其他专业软件，如 Bloomberg Terminal等。