我做了一个开源 Python 包： volas 。 一个 4 年、15 分钟级别的交易数据回测，单个标的大约就是 14 万根 K 线。50 个标的就是约 700 万行。跑这还没开始扫参数，也还没开始训练模型。经常一个回测个把小时，还没跑模型光数据处理就花掉半小时也是常有的事情。 很多时候真正先把人卡住的不是策略逻辑，而是数据处理：读数据、拼特征、算 RSI 、MACD 、ATR 、Bollinger Bands ，一跑就是好几分钟。模型还没开始训练，回测还没真正跑起来，特征表已经先变成瓶颈。 如果是在实时循环或者逐根 K 线回测里，这个问题会更明显：K 线每新增一根，pandas 流水线就可能把整列指标重算一遍。但从数据依赖上看，新来的只是最后一根 K 线，前面大多数指标值其实已经稳定了。 我之前做了个 https://github.com/kaelzhang/stock-pandas ，但后来发现它是真的太慢了，哪怕后来我把部分内容用 pyO3 换成了 rust ，但发现很大的瓶颈发生在 pandas 本身。最后无奈之下，只好把整个全部用 rust 重写了。...