金融工程学中常用的软件包括：

MATLAB：

这是最流行的数学软件，广泛应用于金融工程的计算、建模和分析。MATLAB提供了丰富的金融工具箱，适合进行高频交易和银行及对冲基金的量化分析。

R：

R语言是一种开源的统计软件，在数据处理、分析和可视化方面有很好的应用。它主要基于软件包进行分析，适合进行统计建模和数据分析。

Python：

Python是一种通用编程语言，在金融工程中常用于数据分析、机器学习和量化交易。常用的Python库包括Pandas、NumPy和Matplotlib等。

SAS：

SAS是一种商业统计软件，广泛应用于数据分析和统计建模。它在金融行业中常用于复杂的数据处理和高级分析。

Stata：

Stata是一种传统的统计软件，在统计数据分析方面有广泛应用。它易于上手，适合不想深入学习编程知识的用户。

VBA：

VBA是Excel的宏编程语言，适用于简单的金融建模和数据分析任务。

根据你的具体需求和背景，可以选择合适的软件进行学习和应用。例如，如果你打算从事高频交易，那么MATLAB和C++可能是必须掌握的；如果你更侧重于统计分析和数据分析，那么Python、R和SAS可能更适合你。