Python策略回测加速技巧

在使用Python进行策略回测时，有时候会遇到耗时较长的情况，这可能会对开发和优化策略的效率产生负面影响。幸运的是，有几种方法可以加速Python策略回测的执行速度。本文将介绍一些常用的加速技巧，并提供相应的源代码示例。

1. 使用向量化操作：使用Python的NumPy库进行向量化操作可以极大地提高计算效率。通过将循环操作转换为数组操作，可以减少Python解释器的负担并提高执行速度。以下是一个简单的示例，演示了如何使用NumPy进行向量化操作：

import numpy as np

# 示例策略函数
def strategy(data):
    # 进行策略逻辑计算
    # ...

# 模拟股票价格数据
data = np.random.rand