用 Python 做策略回测，耗时很长，有什么加速办法？

1. 用 Python 做策略回测，耗时很长，有什么加速办法？

一个好的计算逻辑是很重要的啊，比如你去计算一个式子的时候，你去分析千百遍也不如你有一个好的运算方法。计算的时候一定要准备好计算方法，别的计算方法一定要统一规划。

用状态机去写策略也很重要，很多人用C#来写程序，根据不同的时间来采取回测。一个回测是需要耗时几秒钟的，帮根治就是的时间都是从数据库中来载入数据。
窗口计算方法窗口计算方法和整个遍历计算不太一样，需要转换，talib是一种遍历方法，你可以一次算完存储后再使用，但没有窗口计算法高效，因为窗口计算法可以根据条件来判断计算还是不计算。窗口函数计算方法，可以用于实时分秒策略，来了一个tick

用python 做策略回测的时候，耗时是非常的长的，通常一个小时只能处理几十万条数据。
用tick的时候不要用pandas目前的时候我们用向量回测参数。
还有一些小的技巧比如尽量去减少重复的计算，缓存你之前算多的结果，能用list的时候不要用for来引用，还要循环的时候不要去手写，基本上是不需要什么样的开发工作的在你用py的时候
使用计算机的时候能用计算机交易，这样能够克服你的暴躁的情绪。构建属于自己交易的水准，还有一些措施就是你要去看那些引导文档，不要自己去摸索。要有自己的专业的知识。