以前、以下のRustで実装した高速なバックテストエンジンをPythonから使う記事を書きました。

Rustを採用することでコアロジックは爆速になったものの、本格的なBot運用や大規模なパラメータチューニングに投入しようとすると、新たなボトルネックが見えてきました。

Pythonへのデータ転送が重い: Rustで計算しても、結果をPythonのリストや辞書に変換するコストが高い（数百万件のトレード履歴など）。
メモリが足りない: ティック単位で数年分のバックテストを行うと、全約定履歴を保持するためメモリが枯渇する。
パラメータ模索に時間がかかる: 1つのバックテストは速くても、パラメータを1000通り試すには直列実行だと遅すぎる。

これらを解決するために、Apache ArrowによるZero-Copy転送、O(1)メモリモード、Rayonによる並列化 を実装し、さらなる性能向上を実現しました。本記事ではその技術的な改善点を紹介します。

GitHub: https://github.com/takurot/crypto-rs-backtester

改善の3本柱

1. Zero-Copy Result Export (Apache Arrow / Polars)

Rustで作ったデータをPython (PolarsやPandas) で分析したい場合、通常は以下のようなコピーが発生します。

Rustの構造体 (Vec<TradeFill>)
Pythonのオブジェクト (list of dict) へ変換 (重い！)
Polars/PandasがそれをパースしてDataFrameを作成

数百万件のトレードが発生する高頻度取引のバックテストでは、この「結果の受け渡し」だけで数秒〜数十秒フリーズすることがありました。

今回の改善では、Apache Arrow (pyarrow) を全面的に採用しました。
Rust側で arrow クレートを使って一度だけカラムを組み立て、そのポインタをPython側に渡すことで、Python側への受け渡し時に追加コピーを行わず（Zero-Copy） Polars DataFrameを構築できます（Rust内でのビルドコストは1回だけ発生）。

Rust側 (イメージ):

// ArrowのBuilderを使ってカラムごとにデータを詰める
let mut price_builder = Int64Builder::with_capacity(n);
for t in &self.trades {
    price_builder.append_value(t.price);
}
// ArrayDataに変換してPythonへ渡す
let price_array = price_builder.finish();
d.set_item("price", price_array.to_data().to_pyarrow(py)?)?;

Python側:

# 一瞬でDataFrame化完了
df = pl.DataFrame(result.trades_df())

これにより、RustとPythonの境界コストが極小化され、分析サイクルが劇的に高速化しました。
ArrowバッファはRust側でArc保持しているため、Pythonで参照中に解放される心配もありません。

2. メモリ使用量を O(1) に抑える `SummaryOnly` モード

長期のティックデータのバックテストを行う際、全ての約定（Fill）や注文イベントをメモリに残していると、簡単に数十GBのRAMを消費してしまいます。
しかし、パラメータチューニングの段階では「最終的なシャープレシオやドローダウンだけ知りたい」というケースが大半です。

そこで、TradeLogMode を導入し、メモリ管理を柔軟にしました。

All: 全履歴を保持（詳細分析用）
SummaryOnly: 履歴は一切保存せず、統計量（累積損益、勝数、負数、最大ドローダウン用データなど）のみをインクリメンタルに更新。
RingBuffer(N): 最新N件のみ保持（直近のデバッグ用）

特に SummaryOnly モードでは、データ量がどれだけ増えてもメモリ使用量は O(1)（一定） に保たれます。これにより、スペックの限られたマシンでも、数年分の高解像度データを使ったバックテストが可能になりました。
制約として、個別トレードの後追いやヒストグラム/分布系の指標は取れないため、詳細分析が必要な場合は All か RingBuffer を使い分けます。

3. Rayon による並列パラメータスイープ (`run_many`)

Pythonの multiprocessing は手軽ですが、プロセスごとのデータコピーやIPCのオーバーヘッドがあります。
今回は Rust 側の並列化ライブラリ Rayon を活用し、run_many API を実装しました。

データの共有: 巨大な価格データ（Polars LazyFrameなどから変換）は、Rust側でパースされた後、読み取り専用として全スレッドで共有されます（コピー不要）。
GILの解放: 計算中は PythonのGIL（Global Interpreter Lock）を解放し、全CPUコアを使ってバックテスト並列実行します。

# Python側からはリストを渡すだけ
strategies = [MyStrategy(param=x) for x in range(100)]
results = bt.run_many(strategies)

これにより、Pythonスクリプトの書きやすさを維持したまま、ネイティブ並みの並列性能を引き出せるようになりました。
run_many に渡すストラテジは Send + Sync を満たす必要があり、結果の並びは入力順で返す設計です（副作用を持つ共有状態は避ける想定）。

性能等の結果

最新のベンチマーク（M1 Max MacBook Pro等で実施）では、以下のようなパフォーマンスが出ています。

計測条件
- macOS 14 / MacBook Pro 14" (M1 Max 10C CPU, 32GB RAM)
- Rust 1.82.0 (stable) releaseビルド, cargo bench -p backtester-core --bench bench_core
- Python 3.11 + pytest -m bench -q（FFI経由のバッチ実行）
- 入力: Tick/Order 合計 100万イベント, シングルシンボル, デフォルト設定
スループット: 100万イベント（Tick/Order）の処理が 約 205ms（bench_engine_e2e_batch_4x250k 中央値 206ms, サンプル30）
Python呼び出しオーバーヘッド: 256 ticks × 1000回バッチコールで 0.413 ms → 約 1.6 ns / tick（pytest -m bench -s の測定値）
メモリスケーラビリティ: SummaryOnly モードにより、数億件のデータに対してもメモリ枯渇なしで実行可能
再現コマンド
- Rust: cargo bench -p backtester-core --bench bench_core -- --sample-size 30
- Python: python -m pytest -m bench -q

まとめ

「Rustで書けば速い」のは確かですが、実運用レベルで使いやすくするためには、Pythonとのインターフェース部分（データ転送やメモリ管理）の最適化が不可欠です。

Zero-Copy でデータ転送をなくす
インクリメンタル計算 でメモリを節約する
Rust側で並列化 してCPUを使い切る

これらの施策により、crypto-rs-backtester は「速いだけ」のおもちゃではなく、大規模なリサーチに耐えうるツールへと進化しました。

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改善の3本柱

1. Zero-Copy Result Export (Apache Arrow / Polars)

2. メモリ使用量を O(1) に抑える SummaryOnly モード

3. Rayon による並列パラメータスイープ (run_many)

性能等の結果

まとめ

2. メモリ使用量を O(1) に抑える `SummaryOnly` モード

3. Rayon による並列パラメータスイープ (`run_many`)