一句话：为"大规模参数扫描"而生的向量化回测引擎——用 NumPy 把回测并行化，几十万组参数几分钟跑完，是传统逐笔回测的几百倍。
能帮你干什么
- 超大规模参数扫描：几万~百万组参数网格并行
- 向量化指标计算：NumPy 批算夏普 / 回撤 / 换手
- 组合分析：多资产组合、再平衡
- 与 pandas 无缝：直接吃 DataFrame
适合谁
- 做策略参数寻优、需要"扫一大片"的量化研究员
- 用 pandas 做数据、想要比 backtrader 快很多的速度
- 学术上需要批量统计回测结果的场景
关键数据
| 项目 | 情况 |
|---|---|
| 仓库 | polakowo/vectorbt |
| 星标 | ~9.3 千（2026-10 实测） |
| 语言 | Python (NumPy) |
| 协议 | 商业 + 开源双授权 |
| 特点 | 向量化 / 并行 / 参数扫描 |
上手 / 配置
pip 装 → 把 OHLCV 读成 DataFrame → 一行代码起网格回测 → 看夏普 / 回撤矩阵挑参。