파이썬 생태계에서 어떤 방식으로 주가 정보를 빠르고 효율적으로 시뮬레이션할 수 있는지를 소개합니다. 벡테스팅은 전략의 유효성을 검증하기 위해 필요한 과정이지만 데이터의 time-frequency가 정밀해지고 전략의 복잡도가 높을수록 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. 효율적이고 정확한 벡테스팅은 단순히 연산 시간만을 빠르게 할 뿐만 아니라 더 나은 전략을 빠르게 운용하고 수익성을 강화하는 도구라고 생각합니다. 이 세션에서는 - daily OHLC ~ tick의 IO 속도 개선 - for loop 대비 pandas vectorization의 연산 시간 비교 - 벡테스팅 패키지 구조 - Ray를 통한 분산 벡테스팅 - Ray Cluster를 활용한 트레이딩 전략 최적화 에 대한 제 경험을 공유하고자 합니다.