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关于期货量化策略回测效率的问题，确实困扰过不少刚入门的朋友。我在早期使用天勤量化时也遇到过类似瓶颈，后来通过优化方法提升了5倍以上的回测速度。这里分享几个实战验证过的技巧：
1、数据预处理是关键
建议先将tick数据转为1分钟或5分钟级缓存。天勤的get_history()函数调用高频数据时，用resolution参数压缩数据粒度能显著降低内存占用。比如：
{ df = api.get_history(symbol='rb2401', resolution='5min', start_date='20230101') }
2、善用并行计算模块
天勤支持多进程回测。将策略按品种或时间段拆分，用Python的multiprocessing模块并行执行。注意设置合理的chunk_size避免内存溢出。
3、参数优化有技巧
网格搜索时建议先用大跨度粗调（如MA参数按20、50、100测试），锁定优势区间后再微调。可以配合天勤的optimize()函数实现半自动扫描。
4、避免常见坑点
回测时务必设置滑点和手续费（天勤的set_slippage()函数）。有学员曾因忽略这个细节导致实盘与回测偏差30%。
对了，近期我整理了《量化回测加速实战手册》，包含天勤/VNPY平台的专属优化方案，以及验证过的多周期并行回测模板。需要的话可以点赞加微信，发你完整资料包。现在加微信还能领取我实盘在用的3套趋势策略源码，帮你少走弯路。
1、数据预处理是关键
建议先将tick数据转为1分钟或5分钟级缓存。天勤的get_history()函数调用高频数据时，用resolution参数压缩数据粒度能显著降低内存占用。比如：
{ df = api.get_history(symbol='rb2401', resolution='5min', start_date='20230101') }
2、善用并行计算模块
天勤支持多进程回测。将策略按品种或时间段拆分，用Python的multiprocessing模块并行执行。注意设置合理的chunk_size避免内存溢出。
3、参数优化有技巧
网格搜索时建议先用大跨度粗调（如MA参数按20、50、100测试），锁定优势区间后再微调。可以配合天勤的optimize()函数实现半自动扫描。
4、避免常见坑点
回测时务必设置滑点和手续费（天勤的set_slippage()函数）。有学员曾因忽略这个细节导致实盘与回测偏差30%。
对了，近期我整理了《量化回测加速实战手册》，包含天勤/VNPY平台的专属优化方案，以及验证过的多周期并行回测模板。需要的话可以点赞加微信，发你完整资料包。现在加微信还能领取我实盘在用的3套趋势策略源码，帮你少走弯路。
发布于2025-6-27 08:45 北京
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