除了Python之外，还有许多其他的工具在量化投资中得到广泛应用。以下是一些常用的工具：

1. R语言：R语言在数据分析和统计领域被广泛应用，也是量化投资中常用的工具之一。R语言具有丰富的统计和机器学习库，可以用于数据清洗、分析和可视化，以及构建预测模型。
2. MATLAB：MATLAB是一种用于工程和科学计算的编程语言，也适用于量化投资。MATLAB具有强大的矩阵计算和数值分析功能，可以用于构建复杂的量化交易策略。
3. JavaScript/Node.js：JavaScript是一种广泛使用的编程语言，特别适合Web开发。在量化投资领域，JavaScript可以用于构建和执行交易策略，以及实时数据分析和可视化。Node.js是一个基于JavaScript的服务器端开发平台，可以用于开发高效、可扩展的量化交易系统。
4. Julia语言：Julia是一种相对较新的编程语言，专为高性能数值计算而设计。它结合了Python的易用性和C++的性能，可以用于量化投资中的数据分析和模型构建。
5. Tableau/PowerBI：Tableau和PowerBI都是商业化的数据可视化工具，可以用于创建各种图表和仪表板，以帮助理解和分析金融市场数据。这些工具具有用户友好的界面和强大的数据处理能力，非常适合量化投资领域。
6. Apache Kafka：Apache Kafka是一种流处理平台，可以实时处理和传输数据。在量化投资中，Kafka可以用于捕获、传输和分析市场数据，以及构建实时交易系统。
7. TA-Lib技术分析库：TA-Lib是一个多平台的金融市场分析工具，涵盖200多个技术指标，包括股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MA(均线)、Bollinger band(布林带)、Stochastic等。对C/C++, Java, Perl, Python, .NET都有开源API。

这些工具在量化投资领域都扮演着重要的角色，根据实际需要可以选择适合的工具来进行数据处理、模型构建和策略回测等工作。