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怎样优化VeighNa策略回测的执行速度？

2025-09-10

1.3 K

性能优化方案

针对回测慢的问题，可通过以下方法提升效率：

数据预处理：
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
硬件加速：
• 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）

进阶方案：