Скорость ядра бэктестинга, управляемого событиями

В настоящее время я разрабатываю механизм обратного тестирования, управляемый событиями, в Python. Я хотел бы иметь представление о том, насколько быстрым должен быть высокоскоростной механизм обратного тестирования, особенно в Python. Прямо сейчас я могу воспроизвести один год данных 1-минутного бара примерно за 10 часов. Можно ли сказать, что скорость сейчас приемлема?

Я знаю, что на Github есть какой-то движок для обратного тестирования с открытым исходным кодом, например Pipline. Я действительно не знаю, управляется ли он событиями, потому что я не играл с ним раньше.

У кого-нибудь есть хорошее представление о том, насколько быстрым должен быть механизм тестирования на основе событий хорошего качества? Спасибо большое за вашу помощь.


python finance back-testing
person SimonZ    schedule 24.08.2016    source источник
comment
Почему бы просто не использовать pandas (даже если это будет векторизовано, а не управляемо событиями). Есть ли веская причина создавать новый движок с нуля? Что касается вопроса.. Он слишком широк, единственный способ измерить скорость - это сравнить его с другими альтернативами (такими как панды или конвейер).   -  person Imanol Luengo    schedule 24.08.2016
comment
Спасибо за ответ. Причина использования среды, управляемой событиями, заключается в том, что вы можете легко переключаться с моделирования на производство. Панды великолепны. Я использовал множество функций Pandas в своем движке, чтобы ускорить процесс.   -  person SimonZ    schedule 25.08.2016

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Это ужасно медленно. Я запускаю ретроспективное тестирование на 350 000+ минимальных барах, включая несколько генераций сигналов, оптимизацию портфеля, ребалансировку и алгоритм приоритета исполнения, примерно за 40 минут. Чистый питон, без панд, джитов и цитонов.

ИМО, это будет во многом зависеть от уровня сложности и сложности многих ваших движущихся частей.

person Samuel Utomo    schedule 21.04.2018
comment
Это звучит невероятно реалистично. В тот момент, когда есть подключение к базе данных и обучение в реальном времени (машинное обучение), это время взрывается. Люди должны быть реалистами. Результаты обычно приходят медленнее, чем обычные векторизованные бэктесты. - person Kivo360; 03.09.2019