金融工程领域通常采用以下编程语言：

Python：

因其简洁易学、开发效率高以及丰富的金融计算库（如NumPy、Pandas和SciPy）而广受金融工程师青睐。Python支持多种编程范式，包括面向对象、指令式、函数式和过程式编程，适合快速原型开发和数据处理。

C++：

以其高性能计算和底层系统编程能力在金融工程中占据重要地位，尤其适用于高频交易和算法交易。C++具有精细的内存管理能力和高效执行速率，适合开发极速的交易执行系统和复杂的金融算法。

Java：

因其跨平台特性和强大的网络功能，在金融工程中用于开发分布式计算和高并发的金融应用，如电子交易平台和实时数据处理系统。Java的稳定性和成熟的生态系统也是其在金融工程中受欢迎的原因之一。

R：

专门用于统计分析和数据可视化，在金融分析领域，特别是在市场分析、投资组合优化和信用风险建模时，R语言的作用显著。R拥有丰富的金融统计包和建模库，如quantmod、PerformanceAnalytics和rugarch等。

MATLAB：

用于数值计算和科学工程，广泛应用于金融工程中的建模和仿真。MATLAB具有强大的数值计算和金融建模功能，适用于金融衍生品定价、投资组合优化和风险管理等任务。

总的来说，金融工程师可以根据项目需求、团队技能和预期应用场景选择合适的编程语言。Python和R在数据处理和统计分析方面表现优异，C++在高性能计算和底层系统编程方面具有优势，而Java则适合构建跨平台的金融应用。