Python开发高频量化策略速度优化避坑指南

2026-03-27 15:34:47

前言

因为目前已经切换成Rust做交易系统了，并且使用我们的交易系统Http下单比Rust的ureq库快1ms，比Python的request库快3ms，所以分享一些我使用Python做高频策略所遇到的坑。

我们目前技术栈：

纯Golang交易系统和策略，系统延迟大概在80us左右
Rust交易系统加载Python策略，纯Rust系统延迟10us以内，一旦加载Python的策略就会增加50us。
Golang开发Web后台后端

为什么做策略要用Python？不纯Rust？因为很多做策略开发的研究员，学习Rust开发策略，原来Python一周就可以上线的策略，用Rust要至少一个月起步。而且Python很赚钱的策略，研究员去复现成Rust，结果还不如Python赚钱，因为写法不能完全复制，哈哈哈。

我本身是做黑客和Web全栈+Python爬虫做了好几年后面转量化。像我这样，技术特别强，策略也特别强，少之又少。（别问我为什么不继续黑客，我不想出国也不想包吃包住）

1 使用事件驱动而非轮询

一般的研究员，习惯用循环去查询当前最新价格，比如：

ounter(lineounter(lineounter(linewhile 1:	price = ....	time.sleep(0.001)

这个速度也不错，但是缺陷很明显，天然就比竞争对手慢1ms，并且大量消耗CPU

正确的做法，建立一个websocket订阅最新价格bbo，并且收到行情就执行一次策略：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(linedef trade(price):	策略codewebsocket("BTCUSDT", callback=trade)

2 不用多线程

很多Quant做交易系统和策略开发会习惯启动多线程去做一些事情，但是Python创建多线程所需要的系统耗时平均需要0.1ms！如果波动大，同时创建的多，耗时1ms也会经常出现，所以策略code里面不要用多线程。测试代码：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineimport threadingimport timedef NowTimeMs():    return int(time.time()*1_000_000)def worker(t):    print((NowTimeMs() - t) / 1000, 'ms')print('TEST')threads = []for i in range(100):    t = threading.Thread(target=worker, args=(NowTimeMs(),))    #t.setDaemon(True)    t.start()

测试结果：

3 不用loop.create_task()

这个比多线程还糟糕，行情多，在策略里面多次创建create_task任务，直接1秒之后再执行你的操作。。

4 少用字符串 + 号拼接

这个是Python的一个特性，用+号拼接会增加系统延迟，具体原因可以问chatgpt，应该用f"{}"，或者format

5 不要用print函数

没想到吧？这个也会增加你的系统耗时，平均一次10us，而且很多哦~ 如果有统计的需求，可以把要打印的内容append到数组里，最后策略运行结束再打印

测试代码：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineimport timedef NowTimeMs():    return int(time.time()*1_000_000)for i in range(10):    t = NowTimeMs()    for i in range(10):        print("啦啦啦啦啦啦")    print((NowTimeMs() - t) / 1000, 'ms')

测试结果：

6 不要用loguru

看过很多人的策略代码，都用loguru去记录日志，执行大概0.27ms一次吧

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom loguru import logger# 设置异步日志记录到文件logger.add("multiArbitrage1.log", rotation="10 MB", enqueue=True, backtrace=True, diagnose=True)import timedef NowTimeMs():    return int(time.time()*1_000_000)for i in range(10):    t = NowTimeMs()    for i in range(10):        # print("啦啦啦啦啦啦")        logger.debug(f'666666666')    print((NowTimeMs() - t) / 1000, 'ms')

测试结果：

7 用aiohttp

aiohttp天然就比request库快，所以用aiohttp库会更好，然后有websocket的下单api 都用websocket 当然我们也编写了一个用rust封装的http库，python调用去下单比request快个1-2ms

8 最后

事件驱动 + 协程 + aiohttp + Websocket下单

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3 不用loop.create_task()

4 少用字符串 + 号拼接

5 不要用print函数

6 不要用loguru

7 用aiohttp

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