我們在設計量化交易系統時有一個非常重要的效能指標，即“內部響應時間”。該指標為從系統收到資訊（比如價格資料）到發出委託的時間間隔。該指標只和量化交易系統內部處理資料的效能相關，和交易所、經紀商、天氣或其他任何外部環境都無關聯（也就是純粹是您自己程式設計水平的問題）。
如果一個投資者的交易系統有更短的內部響應時間，那麼在其他條件相同的情況下，他就能更快地發出委託，更快地成交。如果眾多投資者採用相同或比較相似的策略（多虧了我們的科普工作，現在您也知道專業機構的策略思路了），那麼速度最快的那個投資者就會佔據最有利的地位，不但能夠第一個入場成交，還能先人一步去止盈止損。
由於目前國內主要期貨交易所的行情一般是500毫秒（1毫秒為千分之一秒）一個切片，我們的交易一般也就在毫秒級別完成。
如何去衡量策略程式碼的執行速度呢？
神通廣大的Python可以實現的方式有很多，比如timeit函式。
還記得我們曾經介紹過如何用真格量化跑tick策略麼，當時用的是Numpy裡的array來處理一系列tick資料。這是否是最快的方法呢？我們可以用timeit來測測速度。
比如我們拿一個2×1000的陣列來模仿針對tick資料的佇列操作，即用一個佇列儲存5行資料，每行兩個整數，有新的一行資料時就對這個佇列進行先入先出的更新：
我們選來進行速度競賽的選手包括Numpy、Pandas和Deque（還有其他的選手您可以自己試試），看看誰跑得更快。
測試結果如下：
Deque :
0.00146322382114秒
Pandas :
2.10415453728秒
Numpy Array :
0.00657957320599秒
跑得最快的Deque居然只用1。46毫秒就完成了操作，Numpy用了6。58毫秒，而Pandas用了驚人（慢得驚人）的2。1秒！
在這個佇列操作上，Deque的速度是Pandas的1438倍，Numpy的速度是Pandas的320倍。
我們可以說，如果您不加考慮就使用Pandas來頻繁處理佇列資料，那很可能就輸在了起跑線上。您的策略程式“內部響應”時間就已經將您排除在高頻交易的朋友圈之外了。
如果您還在抱怨程式跑不快，不妨用timeit檢查一下到底是哪個地方掉了鏈子。
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