单只标的的策略跑一年回测只要几秒，加到五十只就变成几分钟，加到几百只可能直接卡死。多数时候不是电脑不行，而是代码里有几处重复劳动。

一、每根K线遍历全市场

最常见的写法是：每根K线，对每只标的都取一次历史数据、算一次指标、判断一次信号。数据请求的次数等于K线数乘以标的数，规模一上来就爆炸。

正确做法是先把数据一次性取全，转成内存里的结构，之后所有计算都在内存里做，不再触发请求。

二、指标重复计算

同一只标的的均线，在判断买入时算一次，判断卖出时又算一次。计算量翻倍不说，还可能因为取数时点不同导致两次结果不一致。

处理方式是每根K线只算一次，把结果缓存起来复用。

三、用循环代替向量化

逐行遍历做计算，在Python里很慢。把整个序列转成数组，用向量化运算一次算完，速度往往差几十倍。

指标计算、信号生成、收益统计，这三块都可以向量化。只有涉及逐笔状态变化的逻辑，才需要循环。

四、日志和打印

回测里每根K线打印一行，几十万行输出会拖慢几个数量级。回测阶段把日志级别调到只输出警告，实盘再打开详细信息。

五、数据结构的选用

频繁按标的查找，用字典而不是列表遍历。需要按时间对齐，用索引好的结构，不要每次线性搜索。

六、合理的分层

把策略拆成三层：数据层负责一次性取数和清洗；计算层负责向量化算指标；决策层负责逐笔判断。分层之后，慢的部分一眼就能看出来，优化也有明确目标。

七、先测量再优化

不要凭感觉改代码。在几个关键位置打时间戳，看看到底是哪一段慢。经验上，八成的时间花在两成代码上，而那两成往往是数据请求和重复计算。

八、一个容易忽略的循环

策略写好后如果频繁重启，每次重启都要重新加载历史数据。如果加载逻辑写得不够紧凑，启动一次要几十秒，一天重启几次就会错过开盘。

建议把启动流程分两步：先加载最少的必要数据快速进入可运行状态，再在后台补全历史数据。这样即使中途重启，也能在几十秒内恢复工作。

回测速度不是面子问题。迭代一次要等半小时，你就不会愿意做足够的测试，最后吃亏的还是策略质量。

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