Plotlyのローソク足描画が遅いのでBokehを採用した話

ローソク足チャートをPlotlyで書くと、少ないコード量でインタラクティブなグラフができて、素晴らしいのですが、10年分のデータくらいで我慢できないくらい描画が遅くなっていました。
Backtesting.pyで出力するグラフだと全然固まらないのでいいなーと思っていたら、内部でBokehを使っていたので、bokehでローソク足を書いてみました。
コード量は多くなるのですが、作りたいグラフを作れたので、Bokehもいいぞって思いました。

以下のローソク足は、pandasのDataFrameでデータを渡しており、dateで指定したところに帯をつけます。

from bokeh.plotting import figure, save, output_file
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, CustomJS
from bokeh.models import BooleanFilter, HoverTool, Span
from bokeh.events import DoubleTap

def make_one_chart(df, date):
    source = ColumnDataSource(data=df)

    # 陽線と陰線はそれぞれに色の異なる四角を描画するため
    # どちらもデータをフィルターしたViewを用意する
    inc = df.Close >= df.Open
    view_inc = CDSView(source=source, filters=[BooleanFilter(inc)])
    dec = df.Open > df.Close
    view_dec = CDSView(source=source, filters=[BooleanFilter(dec)])
    w = 12 * 60 * 60 * 1000  # half day in ms

    TOOLS = "pan,box_zoom,ywheel_zoom,crosshair"

    p = figure(
        height=200,
        x_axis_type="datetime",
        tools=TOOLS,
    )
    p.grid.grid_line_alpha = 0.3

    # 一番下のレイヤーなので最初に記述
    p.add_layout(
        Span(
            location=date,
            dimension='height',
            line_color='red',
            line_dash='solid',
            line_alpha=0.1,
            line_width=10,
        )
    )

    p.segment(
        'Date', 'High', 'Date', 'Low',
        color="black", source=source, line_width=2,
    )
    p.vbar(
        'Date', w, 'Open', 'Close',
        fill_color="red", line_color="black",
        source=source, view=view_inc
    )
    p.vbar(
        'Date', w, 'Open', 'Close',
        fill_color="blue", line_color="black",
        source=source, view=view_dec
    )

    # 出来高用のグラフ
    p2 = figure(
        height=100,
        x_axis_type="datetime",
        max_width=600,
        x_range=p.x_range,
        tools=p.tools,
    )
    p2.vbar(x='Date', top='Volume', width=1, fill_color='black', source=source)
    p2.js_on_event(DoubleTap, CustomJS(args=dict(p=p), code='p.reset.emit()'))

    return column(p, p2)

おおよそこんな感じの記述でトップのようなグラフができます。（ホバー情報は少し調整している）
なかなか書きやすくていい感じです。

上記関数を以下のように使います。

from backtesting.test import GOOG
from datetime import datetime as dt

GOOG.index.name = 'Date'
date = dt(2013, 2, 28)
p = make_one_chart(GOOG, date)
output_file('google.html')
save(p)