金融专业需要掌握的软件可分为以下几类，根据应用领域和技能需求进行分点总结：

一、核心分析工具

Excel

基础工具，用于数据整理、财务建模、投资组合分析及风险管理。

提供丰富的函数库（如VBA）支持自动化处理和报表生成。

Python

通用编程语言，擅长数据科学、机器学习及金融数据分析。

核心库包括Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）、Matplotlib（可视化）及Scikit-learn（机器学习）。

R

开源统计软件，专注于数据分析、可视化及金融建模。

拥有quantmod（量化分析）、PerformanceAnalytics（绩效评估）等专业包。

MATLAB

专业数值计算平台，适用于金融工程、衍生品定价及算法交易。

提供丰富的金融工具箱（如金融工具、优化算法）。

二、专业领域扩展

数据库与数据查询

SQL：

用于管理金融数据库（如Wind、Resset），提取和处理海量数据。

Wind金融终端：集成股票、基金等实时数据，支持财务分析和交易策略开发。

统计与建模

SAS：

适合学术研究及复杂统计模型（如时间序列分析）。

SPSS：社会科学统计分析工具，也适用于金融数据分析。

技术分析工具

通达信软件：

国内主流金融终端，提供实时行情、技术指标及选股策略。

EViews：经济数据统计分析平台，适合宏观经济建模。

三、其他实用工具

VBA：Excel宏编程语言，用于自动化报表生成和数据分析。

Financial Calculator：金融计算器，适合实务操作中的快速计算（如现值、敏感性分析）。

编程语言（C++）：适用于高频交易系统开发及算法优化。

四、学习建议

基础阶段：

掌握Excel和Python，利用其丰富的库进行数据处理与分析。

进阶阶段：

学习R或MATLAB，深入金融建模与量化分析。

实践结合：

通过Wind、通达信等平台进行实战演练，提升应用能力。

注：不同院校或行业可能对软件要求有所差异，建议根据具体方向（如投资、风险管理、量化等）选择重点工具。