6个方法解决Python策略回测耗时问题

Posted 2023-01-13 黑马程序员官方

对于 Python 做策略回测而言，可以使用以下几种加速方法：

1. 使用 Cython 或 Numba 对关键算法进行优化，可以提升程序的运行速度。
2. 使用 pandas 的并行计算功能，如 concurrent.futures 或 dask。
3. 使用 Cython 集成 numba ,这样可以同时使用多线程和单线程进行优化
4. 使用 Dask 也可以考虑 。
5. 使用 multi-threading 或 multi-processing 进行并行计算
6. 如果你策略回测的复杂程度不高，可以尝试使用 C++ 或 C# 等语言来重写策略程序，因为这些语言的运行速度通常比 Python 快得多。

具体的实现方式可能会有所不同，具体使用哪种方法可能需要根据实际情况来考虑。

以下是一个简单的 Python 策略回测代码示例，该策略是基于移动平均线的趋势策略。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
data['MA5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
data['MA10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()

# 初始化持仓、账户余额等信息
position = 0
balance = 100000

# 遍历数据进行回测
for i in range(len(data)):
    # 当短期均线上穿长期均线时买入
    if data['MA5'][i] > data['MA10'][i] and position <= 0:
        position += int(balance / data['Close'][i])
        balance -= position * data['Close'][i]
    # 当短期均线下穿长期均线时卖出
    elif data['MA5'][i] < data['MA10'][i] and position > 0:
        balance += position * data['Close'][i]
        position = 0
    # 打印每天的账户余额
    print(balance)

你可以根据上述的方法，使用 Cython 优化两个移动平均线的计算，使用 pandas 的并行计算功能进行优化。或者使用多线程进行优化。

另外需要大家注意的是：对策略进行优化前，请确保策略本身是正确且稳健的，因为优化程序性能并不能保证策略一定能够取得好的收益。

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