文档摘要

第 5 章 · 02 向量化计算：用 pandas 取代逐行循环 本节摘要：本节讲 Sequoia-X 策略层的第二块基石——pandas 向量化。Sequoia-X 的所有策略代码里都有一条硬约定：「严禁 iterrows」。这不是教条，而是性能需求——全市场 5000+ 只股票每只几百行数据，用 Python 循环 + 跑完一次策略要 30 秒；用 pandas 向量化只需要 0.5 秒，性能差 50100 倍。本节会先讲「为什么逐行循环这么慢」（Python 是解释型、每行有解释开销），再讲「pandas 向量化为什么这么快」（底层 NumPy 是 C 实现、整列一次性 SIMD 计算）；然后用一段可运行的对比代码，让你亲眼看到差距；

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作者与出处

原作者： 灏天文库

整理： 灏天文库整理

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