Python量化交易学习笔记（17）——多只股票同时策略回测
假设我们现在有策略A，在股票a的历史数据上进行回测后，发现能够取得稳定收益。但是我们有很长时间要等待股票a达到买入条件后，才能进行买入。这是对时间成本的严重浪费。
策略A可以在股票a上获得良好的收益，但是可能无法在股票b，c……上取得良好表现。
我们可以尝试做这样的改进：在股票a，b，c……的历史数据上分别进行策略回测，找到一个能够稳定收益策略B，来避免时间成本浪费的问题。但是这样仍然存在问题，在等待股票a出现买点的时候，股票b，c……的买点可能也没有出现。因此对所有股票依次做单独的策略回测，不足以验证策略的优劣。
鉴于以上问题，我们在验证策略时，需要对多只甚至全部的股票同时进行回测。本文基于
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