数据拟合功能 MATLAB具有强大数据分析拟合能力，常用的拟合工具箱CFTOOL 数值积分微分运算 MATLAB内部有现成的一些常用的数值计算方法，例如牛顿法、高斯法等，同时MATLAB也可以进行符号运算，进行符号积分以及微分运算。MATLAB还可以进行仿真实验，以及图像处理等等专业功能。
深度学习：MATLAB提供了深度学习工具箱，可以用于构建、训练和部署深度学习模型，用于图像识别、语音识别等任务。信号处理与通讯：MATLAB提供了信号处理工具箱，可以进行信号的滤波、频谱分析、通信系统的建模和仿真等。金融建模和分析：MATLAB提供了金融工具箱，可以用于金融市场的建模、风险分析、投资组合优化等。
MATLAB是一款主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境的软件。MATLAB软件的简介：MATLAB由美国mathworks公司所发布，主要应用方面是数值计算、可视化程序设计、交互式程序设计等高科技计算环境。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。
matlab是可以用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域的软件。MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
用matlab在金融方面可以做如下：1）固定收益的计算 2）利率期限结构的计算 3）衍生品的计算 4）投资组合的设定 其中包括奇异期权、蒙特卡洛模拟、数值分析等等，主要还是金融工程的东西接触的多一点。
再加入一点金融知识就可以知道，MATLAB可以用在序列数据分析，固定收益债券计算，资产组合计算，金融衍生品计算，数据可视化等等。当然身为一个工科生，MATLAB在我眼里只不过是工具而已。工具是用来“用”的，而不是用来“学”的。
MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如矩阵运算、数值分析算法， MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言—— M 语言，利用 M 语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。
MATLAB主要用于数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程，是一款商业数学软件。MATLAB是matrix和laboratory两个词词根的组合，意为矩阵工厂。
MATLAB软件的简介：MATLAB由美国mathworks公司所发布，主要应用方面是数值计算、可视化程序设计、交互式程序设计等高科技计算环境。
matlab和R各有各的长处和优点，R比较适合于进行统计、计量和数据的处理，matlab比较适合于矩阵的计算和处理，如果说需要金融方面的数据处理的话，二者皆可。
所以，Matlab适合矩阵计算，数学运算方面专用，尤其是信号处理。而 R语言适合统计分析和绘图。也就是说，R语言做统计分析更给力，本人就是这样例子。
matlab的文档写的更好。matlab的UI比R更漂亮，不过Rstudio差不多弥补了R的这个不足。
个人觉得还是都会比较好。技多不压身。量化投资用Matlab 和 C++，一个建模一个执行，足够了。实在不爱用Matlab的话，R和Python也行。选择python推荐可以阅读：《量化投资：以python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。