加速歷史回測效率-向量在金融的應用

大家好！今天我們要來介紹一個在金融策略回測中相當重要的概念：向量化（Vectorization）。這個概念可以幫助我們優化迴圈算法，特別是在處理龐大的資料集時，對於部分可能需要逐筆計算的操作，效率的提升尤其明顯。在這篇部落格文章中，我們將透過一個實際案例來深入了解向量化的優勢。

什麼是向量化？

在金融策略回測中，我們經常需要對大量的資料進行計算和判斷，例如指標的計算、買賣信號的生成等等。傳統的做法是使用迴圈逐筆處理資料，然而隨著資料量增加，迴圈的效率逐漸變低，影響我們的策略開發速度。這時候，向量化就派上用場了。

向量化是一種將數學和邏輯操作應用到整個數組或數據框（DataFrame）中的技術。 這意味著我們可以一次對整個數據集進行操作，而不需要使用迴圈逐筆處理。這種方式可以極大地提升計算效率，特別是在處理大型資料集時效果更為顯著。

問題背景

假設我們要進行虛擬貨幣的交易策略回測，我們希望在每個時間點判斷最低價是否等於開盤價，並根據判斷結果生成買賣信號。我們將使用Python的Pandas和TA-Lib庫來實現這個功能。

迴圈寫法

讓我們先來看看使用迴圈的寫法：

from historical_data import get_klines_df
from binance.client import Client
from talib.abstract import SMA
import pandas as pd
import time

# 取得歷史資料
symbol = "BTCBUSD"
interval = "1m"
klines = get_klines_df(symbol, interval)

# 計算指標以及定義策略(迴圈寫法)
start_ts = time.time()
data = klines.copy()

for index, row in data.iterrows():
    if row['low'] == row['open']:
        data.loc[index, 'up'] = True
    else:
        data.loc[index, 'up'] = False

print(f"迴圈寫法共花費:{time.time() - start_ts}秒")

向量化寫法

現在，讓我們來看看使用向量化的寫法：

# 計算指標以及定義策略(向量化寫法)
start_ts = time.time()
data = klines.copy()

data['up'] = False
data.loc[data["low"] > data["open"], "up"] = True
print(f"向量化寫法共花費:{time.time() - start_ts}秒")

從上述程式碼可以看出，向量化寫法中我們使用了loc函數，通過一次操作就將整個數據集中需要的資訊進行了更新，而不需要逐筆遍歷。

效能比較

經過實測，使用迴圈的寫法花費了約8.95秒，而使用向量化的寫法只需約0.007秒。這個差距是相當明顯的，特別是在處理更大量的資料時，向量化的優勢更加突出。這對於快速迭代和優化交易策略來說是非常重要的。

總結

在金融策略回測中，向量化是一個能夠極大提升效率的技術。通過將操作應用到整個數據集中，我們可以避免使用迴圈逐筆處理，從而加速計算過程。這對於處理大型資料集和快速開發交易策略都有著重要意義。如果你也在進行金融策略回測，不妨試試向量化的寫法，相信你會感受到效率的明顯提升！

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