パフォーマンス最適化プログラム
针对回测慢的问题，可通过以下方法提升效率：
- データ前処理::
1. 将CSV历史数据预先导入MongoDB/MySQL
2. 建立时间戳索引db.bar_data.create_index([("datetime", ASCENDING)]) - 分批回测::
• 使用optimize()函数时设置合理的步长
• 按年/季度分片测试后合并结果 - ハードウェアアクセラレーション::
• 启用多进程模式（需修改backtesting.py)
• 使用GPU加速库如Numba修饰策略核心函数 - 代码级优化::
• 避免在循环内执行数据库查询
• 用NumPy替代原生Python列表运算
• 禁用实时图表输出（设置output=False)
アドバンスメント・プログラム：
- 使用分布式回测组件vnpy_portfoliostrategy
- 租用云服务器提升单机性能（推荐16核+32GB配置）
この答えは記事から得たものである。VeighNa：中国で人気のオープンソース定量取引フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 怎样优化VeighNa策略回测的执行速度？
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