在量化研究领域，有多个软件工具可供选择，具体哪个工具好用取决于研究者的需求和偏好。以下是几个被广泛推荐的量化研究软件：
SPSS
全称：Statistical Product and Service Solutions
特点：最常用的量化研究数据处理工具，操作简单，适合本科生和硕士生从事简单的定量研究。但输出的结果较为冗杂，需要研究者进行筛选，且是付费使用。
Excel
特点：虽然容易被忽视，但Excel在量化研究中非常强大，可以进行高级统计分析，功能甚至比SPSS更强大且实用。适合处理基础性和部分高级数据。
SAS
全称：Statistical Analysis System
特点：一种综合性的高级数据分析软件，涉及回归分析、方差分析、属性数据分析等8个大类的分析。功能全面，但学习曲线较陡峭。
STATA
特点：数据分析、数据管理及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。功能包括数值变量资料的一般分析、分类资料的一般分析等，并支持专业绘图。
R
特点：强大而灵活的开源编程语言和统计计算及图形环境，是统计方法学研究的首选工具。拥有丰富的统计分析包，如quantmod和PerformanceAnalytics。
SPSS Modeler
特点：先进的数据挖掘和预测分析工具，可以进行复杂的数据分析和建模。
QMT
特点：智能量化交易工具，集成了行情显示、策略回测和实盘交易等功能。支持多种金融产品交易，并提供自定义指标监控和多级股票池功能。
迅投QMT
特点：专为量化交易设计，支持多种账户类型，提供行情显示、投资研究、策略编写和自动交易等功能。在国内量化交易软件市场中占据领先地位。
掘金量化
特点：本地运行的量化软件，语法逻辑类似QMT，界面更友好。但合作券商较少，交易速度相对较慢。
ptrade
特点：策略在云端运行，降低了编程难度。附带多种工具，适合少编程的场景。但大部分券商只给机构使用，且Python版本较老。
建议
初学者：可以从Excel和SPSS开始，因为它们操作简单且功能强大。
中高级研究者：可以根据具体需求选择SAS、STATA、R、SPSS Modeler等更专业的工具。
量化交易者：QMT和迅投QMT是很好的选择，它们提供了全面的交易功能和强大的数据分析能力。
根据以上信息，选择合适的工具可以大大提高量化研究的效率和效果。
