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⑵ 用Python 做策略回测，耗时很长，有什么加速办法
1. 在动手优化之前，先profile看看，程序时间都花在哪些地方了:
python -m cProfile -o output.prof your_program
跑完之后，会生成一个output.profile文件。接下来需要对这个文件进行分析，这方面的工具我推荐SnakeViz，神器。安装非常简单，pip install snakeviz 即可。
snakeviz output.prof
运行之后，会打开一个浏览器窗口，好好看看，哪些函数耗时最多，耗时是因为调用次数太多呢，还是因为单次调用耗时长，明确优化重点；
2. 减少重复计算，缓存计算结果。看看 functools.lru_cache。
3. 能用list comprehension的地方，不要用for；能用numpy的地方，不要手写循环，不要用pandas；
4. 看你的回测，40w个tick的话，数据量不算大，应该是直接load到内存里的吧？
5. 还是慢的话，上Numba — Numba，就是安装麻烦一些，使用起来非常方便，速度提高一两个数量级没问题；
6. 如果你用的包PyPy都支持的话，试试pypy；
7. Cython、c mole，上面的都没效果的话，这个是最后的候选方案了。
⑶ python 打印出函数执行所用时间
使用timeit模块，先介绍下：
timeit 模块
timeit模块定义了接受两个参数的Timer类。两个参数都是字符串。 第一个参数是你要计时的语句或者函数。 传递给Timer的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句。 从内部讲，timeit构建起一个独立的虚拟环境， 手工地执行建立语句，然后手工地编译和执行被计时语句。
一旦有了Timer对象，最简单的事就是调用timeit()，它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数，默认为一百万次；返回所耗费的秒数。
Timer对象的另一个主要方法是repeat()， 它接受两个可选参数。 第一个参数是重复整个测试的次数，第二个参数是每个测试中调用被计时语句的次数。 两个参数都是可选的，它们的默认值分别是3和1000000。repeat()方法返回以秒记录的每个测试循环的耗时列表。Python有一个方便的min函数可以把输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模块来测试一个已存在的Python程序，而不需要修改代码。
再给你个例子，你就知道怎么做了。
#-*-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)