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⑵ 用Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法
1. 在動手優化之前，先profile看看，程序時間都花在哪些地方了:
python -m cProfile -o output.prof your_program
跑完之後，會生成一個output.profile文件。接下來需要對這個文件進行分析，這方面的工具我推薦SnakeViz，神器。安裝非常簡單，pip install snakeviz 即可。
snakeviz output.prof
運行之後，會打開一個瀏覽器窗口，好好看看，哪些函數耗時最多，耗時是因為調用次數太多呢，還是因為單次調用耗時長，明確優化重點；
2. 減少重復計算，緩存計算結果。看看 functools.lru_cache。
3. 能用list comprehension的地方，不要用for；能用numpy的地方，不要手寫循環，不要用pandas；
4. 看你的回測，40w個tick的話，數據量不算大，應該是直接load到內存里的吧？
5. 還是慢的話，上Numba — Numba，就是安裝麻煩一些，使用起來非常方便，速度提高一兩個數量級沒問題；
6. 如果你用的包PyPy都支持的話，試試pypy；
7. Cython、c mole，上面的都沒效果的話，這個是最後的候選方案了。
⑶ python 列印出函數執行所用時間
使用timeit模塊，先介紹下：
timeit 模塊
timeit模塊定義了接受兩個參數的Timer類。兩個參數都是字元串。 第一個參數是你要計時的語句或者函數。 傳遞給Timer的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。 從內部講，timeit構建起一個獨立的虛擬環境， 手工地執行建立語句，然後手工地編譯和執行被計時語句。
一旦有了Timer對象，最簡單的事就是調用timeit()，它接受一個參數為每個測試中調用被計時語句的次數，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數。
Timer對象的另一個主要方法是repeat()， 它接受兩個可選參數。 第一個參數是重復整個測試的次數，第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。 兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是3和1000000。repeat()方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。Python有一個方便的min函數可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))
你可以在命令行使用timeit模塊來測試一個已存在的Python程序，而不需要修改代碼。
再給你個例子，你就知道怎麼做了。
#-*-coding:utf-8-*-
#!/bin/envpython
deftest1():
n=0
foriinrange(101):
n+=i
returnn
deftest2():
returnsum(range(101))
deftest3():
returnsum(xforxinrange(101))
if__name__=='__main__':
fromtimeitimportTimer
t1=Timer("test1()","from__main__importtest1")
t2=Timer("test2()","from__main__importtest2")
t3=Timer("test3()","from__main__importtest3")
printt1.timeit(1000000)
printt2.timeit(1000000)
printt3.timeit(1000000)
printt1.repeat(3,1000000)
printt2.repeat(3,1000000)
printt3.repeat(3,1000000)