译者：布加迪
三种语言在投资项目中的作用
借助投资管理标准，组织始终能够在大大小小的投资项目中获得最佳回报。组织逐渐引入了不同的工具和方法。现在，了解编程对大型组织来说似乎显得很重要。
SQL帮助将整个数据库存储在用户计算机上的单个文件中，并执行处理数据库的必要功能，比如创建和连接数据库、查看表、执行快速数据查询、创建和执行SQL查询和回滚变更等。常常需要处理大量数据以制定交易策略，这就是使用数据库的原因。如果使用数据库，投资公司就能制定出能够盈利的交易策略。
Python语言有相应的机器学习、流程自动化以及数据分析和可视化库可使用。借助Python集成模块，这些高级语言功能现在就可以运用到该平台上。在量化金融中，Python常用于处理和分析庞大数据集即金融大数据。Pandas之类的统计库使数据可视化变得更容易，允许以复杂的方式进行计算。
MQL编程语言是适合算法交易的一种选择，因为它在语法和计算速度方面尽可能接近C++。这使得它不仅限于处理简单的交易任务，还可以创建复杂程度不一的分析系统。制定交易策略需要处理大量数据。使用可靠又快速的MQL程序作为交易算法不再足够有效。除了对众多交易工具执行无数测试和优化外，交易者还需要保存和管理结果。他们还需要进行分析，决定下一步该做什么。
一种将新数据集成到资产管理中的大有前途的方法可以发现金融时序数据中的模式，并利用这些模式做出更合理的投资决策。可以说，今天投资管理方面发生了比过去更多的变化。随着指数基金越来越受欢迎，主动管理面临压力。新的“智能贝塔版”产品让组织能够以低成本试用众多主动策略。交易所交易基金遍地开花。在过去的一二十年，市场和法规发生了显著变化，对投资管理而言通常很重要的数据和技术以更快的速度出现。
使用技术和数字化转型也有助于费用管理。投资管理公司在改变对待数字化转型的方式，以节省成本。金融机构还使用Python构建支付解决方案和网上银行平台。从事加密货币交易的企业需要工具来分析加密货币市场数据，以获得洞察力、做出预测。如果开发人员采用Python数据科学技术，可以恢复加密货币价格并加以分析，或者反映金融数据。处理加密货币的Web应用程序大多数使用Python进行分析。金融业带来了诸多挑战。角逐市场需要开发出安全、实用、完全符合国家和国际法规的产品。
系统性投资模式以三种方式演变
通过执行和高频交易算法，更好地发送和接收提交的指令或订单，找到时机方面的优势。
借助市场扫描程序，通过