会编程的人在金融领域有多种应用和机会，以下是一些主要的方式：
金融数据分析
通过编程，可以收集和处理大量金融数据，并进行统计分析、建模和预测。可以利用编程语言和工具如Python、R等来处理金融市场数据、宏观经济数据等，从而辅助决策和投资。
金融交易系统开发
编程可以用于开发金融交易系统，包括股票交易平台、外汇交易平台等。可以通过编程实现自动化交易、量化交易等策略，提高交易效率和准确性。
金融风险管理
通过编程可以开发风险管理模型，对金融市场进行风险监控和预警。可以利用编程来模拟和测试不同的风险情景，评估投资组合的风险暴露，并制定相应的风险管理策略。
金融科技产品和服务开发
编程可以用于开发金融科技产品和服务，如在线支付系统、P2P借贷平台、区块链技术等。可以利用编程能力来创造新的金融产品和服务，提升金融行业的效率和便利性。
金融数据可视化
通过编程可以把复杂的金融数据转化为可视化的图表和报表，以更直观和易于理解的方式展示数据。可以利用编程工具来创建交互式数据可视化界面，帮助决策者更好地理解和分析数据。
量化金融
编程在量化金融领域有着重要的作用。量化金融是通过数学和统计方法来分析金融市场，构建模型并进行交易决策的一种方法。编程可以帮助金融学家实现量化金融中的各种算法和模型，例如股票价格预测、风险管理、组合优化等。
金融工程
金融工程是将金融学和工程学相结合，运用数学、统计学和计算机科学的方法来解决金融问题的学科。编程是金融工程师必备的技能之一，可以帮助他们构建金融模型、设计金融产品和开发金融软件。
人工智能和机器学习在金融中的应用
编程为金融机构提供了实现人工智能和机器学习的工具和平台。通过编程，金融专业人员可以构建和训练机器学习模型，用于预测股票价格、风险评估、信用评级等。
区块链技术
编程在区块链技术的开发和应用中起着核心作用。通过编程语言如Solidity等，金融机构可以开发智能合约、构建去中心化的金融系统。
金融兼职和创业
金融编程技能还可以帮助人们在金融领域找到兼职赚钱的机会，例如开发量化交易策略、数据分析和建模、金融软件开发和金融数据挖掘等。
建议
学习Python等编程语言：Python因其简洁的语法和丰富的金融库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）在金融领域非常受欢迎。
掌握数据处理和分析工具：学习如何使用Pandas进行数据清洗和分析，以及使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。
了解量化交易和风险管理模型：通过编程实现交易算法和风险评估模型，提高交易效率和准确性。
关注金融科技的发展：了解区块链、人工智能等新兴技术在金融领域的应用，不断更新自己的知识和技能。
通过结合编程和金融知识，可以在金融领域中发挥巨大的作用，实现更高的职业效率和创业机会。