要写好期货编程，可以选择以下几种编程语言：
Python
易学易用：Python语法简洁，易于理解和学习，适合初学者。
丰富的库：拥有Pandas、NumPy等科学计算库，便于数据分析和处理。
量化交易框架：如Zipline和Backtrader，可快速搭建期货交易系统。
可视化库：如Matplotlib，方便对交易数据和策略结果进行可视化展示。
C++
高效执行：C++以其高效的执行速度著称，适合编写高频交易策略。
底层控制：C++具有接近底层的控制力，方便与期货交易API进行交互。
内存管理：能够精细管理内存，减少资源消耗。
Java
跨平台性：Java具有良好的跨平台性，适合开发大型交易系统。
面向对象编程：Java的面向对象编程结构使得代码易于维护和扩展。
多线程支持：有助于同时处理多个交易任务，提高交易效率。
R
统计建模：R语言主要用于数据分析和统计建模，适合期货市场的数据处理和策略研究。
丰富的统计库：如quantmod和Blotter，方便进行数据处理和模型建立。
MATLAB
数学建模：MATLAB在数学建模方面非常强大，适合处理期货交易中的复杂数学计算。
金融工具箱：提供了丰富的金融函数，便于构建和测试期货交易策略。
建议
初学者：建议从Python开始，因其简洁易学且有丰富的库和社区支持。
中高级开发者：可以根据具体需求选择C++或Java，以提高系统性能和可维护性。
数据分析和策略研究：R和MATLAB在统计建模和数据分析方面具有优势，适合进行深度研究和策略开发。
在实际应用中，也可以采用多语言协作的方式，例如用Python进行数据初步处理和分析，用C++进行核心算法的高效执行，再用Java构建跨平台的交易框架，以充分发挥每种语言的优势。