量化交易常用的编程语言主要包括以下几种：

Python
Python因其简洁的语法、强大的数据处理库（如Pandas、NumPy）和丰富的量化交易框架（如Zipline、PyAlgoTrade）而成为量化交易领域最受欢迎的语言之一。其广泛的社区支持和易用性使得它适合初学者和有经验的开发者。

R语言
R语言在统计分析和数据可视化方面表现出色，拥有丰富的统计库（如quantmod、PerformanceAnalytics），适合量化策略的研究和开发。然而，其执行效率相对较低，可能不如Python和C++在高频交易中适用。

C++
C++以其高性能和底层控制能力而闻名，适合开发需要高速执行的量化交易策略，尤其是高频交易系统。虽然学习曲线较陡峭，但其在处理大量数据和低延迟交易方面的优势显著。

Java
Java具有良好的跨平台性和企业级应用支持，适合构建大规模的量化交易系统。它拥有丰富的金融库（如JQuantLib、TA-Lib），但在数值计算方面可能不如C++和Python。

MATLAB
MATLAB在科学计算和数值分析方面具有优势，拥有金融工具箱，适合量化交易策略的开发和测试。然而，其商业许可成本较高，可能限制了其在量化交易中的广泛应用。

Julia
Julia是一种新兴的语言，结合了高性能和易用性，适合数值计算和科学计算。它在量化交易领域逐渐受到关注，特别是在需要高性能计算的环境中。

综上所述，Python和R语言因其易用性和丰富的库支持，成为量化交易领域最受欢迎的编程语言。而C++和Java则更适合对性能要求极高的高频交易系统。MATLAB和Julia也在特定领域展现出潜力。选择哪种编程语言取决于个人的需求、偏好和项目要求。