事件驅動 vs 向量化回測：架構比較
2026-02-05
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兩種回測哲學
構建教育研究用的回測系統時，首要的架構決策是使用事件驅動還是向量化方法。每種方法都有明顯的優勢和權衡。
向量化回測
向量化回測使用矩陣運算同時處理整個數據陣列。其優勢包括速度快（通常比循環代碼快100-1000倍）、簡潔性和可讀性。局限性包括前視偏差風險、簡化的執行模型和有限的狀態管理。
事件驅動回測
事件驅動回測按時間順序逐個事件處理數據，模擬即時交易的順序性質。其優勢包括真實的模擬、複雜策略支持和易於轉向實盤交易。局限性包括執行速度較慢和代碼更複雜。
何時使用各方法
向量化適合快速原型設計和信號研究；事件驅動適合需要真實表現估計和複雜執行邏輯的場景。
混合方法
許多研究者使用混合方法：先用向量化工具快速原型，再用事件驅動引擎驗證。
免責聲明：本指南僅供教育目的。過去的回測表現不能預測未來結果。
本報告所載資訊僅供教育用途，不應被視為投資建議。歷史回測結果僅作為統計數據提供，不保證未來表現。
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