下面给出一段思路示例，展示如何尽可能将原本在循环里逐行计算的指标，改为使用 Pandas 的分组（groupby）和向量化（rolling/ewm 等）来加速。请注意，由于你的原始逻辑中有一些自定义的分段计算、条件判断与循环依赖（尤其是“悟”的平滑逻辑，以及对前值的依赖判断），如果要完全和原代码一字不差地复刻结果，仍需做适当的循环或自定义函数。下面的示例代码给出的主要是核心的提速思路，供你参考、调整与改进。

1. 核心思路：减少显式循环，更多使用 Pandas 的向量化

• True Range、ADX 之类的指标：可通过 shift()、rolling(window).sum()/rolling(window).mean() 等一系列方法来快速完成。
• 多周期 EMA：可用 df.groupby('编码')['收'].ewm(span=周期, adjust=False).mean()。
• 滚动的最大值、最小值：可用 rolling(window).max()、rolling(window).min() 。
• 自定义的循环依赖：例如 “悟” 的平滑逻辑，需要自己在 group 内做一次递归循环，或写一个自定义的 apply()。

如果某些部分的计算需要前一行计算结果来继续往下推（如 “悟” 指标中途判断 < 200 时才做特殊平滑处理），那么这部分逻辑无法单纯用 rolling()、ewm() 等“无状态”的向量化方法，只能用带状态的循环或自定义累计函数（cumulative approach）。但也可以把其余能用向量化的方法先加速掉，只在必要环节做循环，大大缩短整体运行时间。

2. 代码示例

下面给出一个简化示例，它省略或简化了你原代码中的一些细节，主要演示分组 + 向量化的用法。你可以在此基础上，结合自己的实际需求（如“悟”的特殊计算、“知”“物”对两段周期的分别处理等），进一步修改。

python
import jmp
import numpy as np
import pandas as pd
import time

start_time = time.time()

# 读取JMP表格 -> 转成 DataFrame
dt = jmp.open(r"C:\0\原始0.jmp")
data_dict = {}
for idx in range(len(dt)):
    col_name = dt[idx].name
    data_dict[col_name] = np.array(dt[idx])
df = pd.DataFrame(data_dict)

# 假设 df 中已经包含以下列名：['编码', '日期', '开', '高', '低', '收', '量']
# 确保 df 按日期升序排序（如果还没排序过的话）
df = df.sort_values(by=['编码', '日期'], ascending=True)

# -------------------------------------------------------------------
# 1) 一些基础列的预先计算：TR、以及高低点差等
#    这里用向量化 + shift() 来实现，每只股票分组后再计算
# -------------------------------------------------------------------
def calc_base_indicators(group):
    # group 是单只股票的数据子集，已经按日期排好序了
    group['H_L']   = group['高'] - group['低']
    group['H_pC']  = (group['高'] - group['收'].shift(1)).abs()  # 高-前收
    group['L_pC']  = (group['低'] - group['收'].shift(1)).abs()  # 低-前收
    
    # True Range
    group['TR'] = group[['H_L','H_pC','L_pC']].max(axis=1)
    
    # 计算用于 ADX 的 “上动量”、“下动量”
    # 注意：原代码里有对比 (H - prev_H) 和 (prev_L - L) 谁大谁小等逻辑
    # 这里只做一个简单示例，需要的话可继续加 if/where 判断
    group['DM_plus'] = np.where(
        (group['高'].diff() > 0) & 
        (group['高'].diff() > group['低'].shift(1) - group['低']),
        group['高'].diff(), 
        0
    )
    group['DM_minus'] = np.where(
        (group['低'].shift(1) - group['低'] > 0) &
        (group['低'].shift(1) - group['低'] > group['高'].diff()),
        group['低'].shift(1) - group['低'],
        0
    )
    return group

df = df.groupby('编码', group_keys=False).apply(calc_base_indicators)

# -------------------------------------------------------------------
# 2) 多周期 EMA 的计算 (庄1/庄2 之类)
#    直接用 ewm()，注意要在 groupby 内部调用
# -------------------------------------------------------------------
def calc_ema_indicators(group):
    group = group.copy()  # 避免修改原数据
    group['EMA12'] = group['收'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
    group['EMA56'] = group['收'].ewm(span=56, adjust=False).mean()
    
    # 庄1、庄2的示例：庄1 = (EMA12 - EMA56)*10，庄2 = 庄1 的 5 日均
    group['庄1'] = (group['EMA12'] - group['EMA56'])*10
    group['庄2'] = group['庄1'].rolling(window=5, min_periods=1).mean()  # 也可加 center=False
    
    # 叉庄：根据庄1和庄2的交叉信息来递增递减
    # 如果想精确复刻“上一条 +1/-1 累加”的写法，就要做一个循环或自定义累积函数：
    cross_vals = [0]*len(group)  # 用来保存叉庄列
    
    for i in range(1, len(group)):
        prev_庄1 = group['庄1'].iloc[i-1]
        prev_庄2 = group['庄2'].iloc[i-1]
        curr_庄1 = group['庄1'].iloc[i]
        curr_庄2 = group['庄2'].iloc[i]
        prev_cross = cross_vals[i-1]
        
        # 和你原代码的判断逻辑相同
        if (prev_庄1 < prev_庄2 and curr_庄1 >= curr_庄2):
            cross_vals[i] = 1
        elif curr_庄1 >= curr_庄2:
            cross_vals[i] = prev_cross + 1
        elif (prev_庄1 >= prev_庄2 and curr_庄1 < curr_庄2):
            cross_vals[i] = -1
        else:
            cross_vals[i] = prev_cross - 1
    
    group['叉庄'] = cross_vals
    return group

df = df.groupby('编码', group_keys=False).apply(calc_ema_indicators)

# -------------------------------------------------------------------
# 3) 计算各种长周期均线 (二/六/候/叁/八...)
#    注意 rolling(N) 里的 N 要比原代码+1，因为 Python rolling 是“包含当前行”
#    原代码里比如 "if i >= 23" -> 用最近24根K线计算，所以 rolling(24) 即可。
# -------------------------------------------------------------------
def calc_ma_indicators(group):
    group = group.copy()
    group['二'] = group['收'].rolling(window=24, min_periods=1).mean()
    group['六'] = group['收'].rolling(window=60, min_periods=1).mean()
    group['候'] = group['收'].rolling(window=135, min_periods=1).mean()
    group['叁'] = group['收'].rolling(window=300, min_periods=1).mean()
    group['八'] = group['收'].rolling(window=480, min_periods=1).mean()
    return group

df = df.groupby('编码', group_keys=False).apply(calc_ma_indicators)

# -------------------------------------------------------------------
# 4) “悟” 指标：需要滚动 36 根的最高/最低；还带一个自定义平滑
#    (max(36), min(36)) 很好做，但后面那句：
#    if (悟 < 200) 则 悟 = (悟/3 + 2*前悟/3) 的逻辑，只能再来一个循环或者自定义函数。
# -------------------------------------------------------------------
def calc_wu_indicator(group):
    group = group.copy()
    
    # 先计算未平滑版本
    rolling_window = 36
    group['max_36'] = group['高'].rolling(window=rolling_window, min_periods=1).max()
    group['min_36'] = group['低'].rolling(window=rolling_window, min_periods=1).min()
    
    # raw_wu = (当前收 - min_36) / (max_36 - min_36) * 100
    # 防止除 0
    eps = 1e-8
    group['悟_raw'] = ((group['收'] - group['min_36']) / 
                       (group['max_36'] - group['min_36'] + eps) * 100)
    
    # 然后做你原代码那种“<200时平滑，否则直接赋值”的逻辑
    # 再最后做 (悟 - 50)*1.5
    Wu_values = [0]*len(group)
    for i in range(len(group)):
        if i == 0:
            # 第一条直接等于 raw
            Wu_values[i] = group['悟_raw'].iloc[i]
        else:
            prev_val = Wu_values[i-1]
            curr_raw = group['悟_raw'].iloc[i]
            if curr_raw < 200:
                Wu_values[i] = (curr_raw/3 + 2*prev_val/3)
            else:
                Wu_values[i] = curr_raw
    
    # 最终“悟”列
    group['悟'] = [(val - 50)*1.5 for val in Wu_values]
    
    return group

df = df.groupby('编码', group_keys=False).apply(calc_wu_indicator)

# -------------------------------------------------------------------
# 5) ADX 的计算：原代码里对 12/56 两种周期都做了一些算术。
#    可以直接写成函数 + groupby.apply()，用 rolling().sum()/mean() 来代替循环
# -------------------------------------------------------------------
def calc_adx_indicators(group):
    group = group.copy()
    # 演示：对 12 周期做一次 ADX，对 56 周期做一次 ADX
    # 如果要复刻“知”“物”分别对应 12/56，可再分列。
    # 这里只是示意：TR_N = TR过去N日累和；DM_plus_N = ...; DM_minus_N = ...
    # ADX = ...
    
    def adx_calc(series_tr, series_dm_plus, series_dm_minus, period):
        # rolling sum
        TR_n       = series_tr.rolling(window=period).sum()
        DM_plus_n  = series_dm_plus.rolling(window=period).sum()
        DM_minus_n = series_dm_minus.rolling(window=period).sum()
        
        # +DI = DM_plus_n / TR_n * 100
        # -DI = DM_minus_n / TR_n * 100
        +DI = DM_plus_n / (TR_n + 1e-8) * 100
        -DI = DM_minus_n / (TR_n + 1e-8) * 100
        
        # DX = abs(+DI - -DI) / (+DI + -DI) * 100
        DX = ( (+DI - -DI).abs() / ((+DI + -DI) + 1e-8) ) * 100
        
        # 再对 DX 做个“6 日均”之类的平滑 => 这里随便写一下
        ADX = DX.rolling(window=6).mean()
        return ADX
    
    group['ADX12'] = adx_calc(group['TR'], group['DM_plus'], group['DM_minus'], 12)
    group['ADX56'] = adx_calc(group['TR'], group['DM_plus'], group['DM_minus'], 56)
    
    # 比如在原代码里，“知” = ADX12 的某种处理，“物”= ADX56 的某种处理
    group['知'] = group['ADX12']  # 简化
    group['物'] = group['ADX56']
    return group

df = df.groupby('编码', group_keys=False).apply(calc_adx_indicators)

# -------------------------------------------------------------------
# 6) 统一筛选选股条件（JSL 选股）
#    由于指令大多是“过去 N 根 K线满足...”，可以直接用 rolling
#    或者 slice 来判断。这里给一个简化示例。
# -------------------------------------------------------------------
def select_stocks(df):
    selected = []
    
    # 逐行判断 -> 可以向量化，但如果逻辑不多，直接 for 也没关系
    # 这里演示一下如何向量化判断：例子仅供参考
    # （相对原代码，这里做了简化；你可以把每一条条件转成布尔序列，再合并）
    
    # 1) 过去50根中，M120（候） 向上突破超过45次
    #    -> 先做一个布尔列，表示候(t) > 候(t-1)
    df['候_up'] = df['候'] > df['候'].shift(1)
    #    -> 再对这个布尔列做 rolling(50).sum()，看是否>45
    df['cond1'] = df.groupby('编码')['候_up'].rolling(window=50, min_periods=50).sum().values > 45
    
    # 2) 收盘价与 M120 相对偏差 < 20%
    df['cond2'] = ((df['收'] / df['候'] - 1).abs() < 0.2)
    
    # 3) 过去50根 K线中，有至少1次“知 < -50”
    #    -> 转化成“知 < -50”的布尔列，然后 rolling(50).max()
    #       如果 max>0，说明这段区间内有 True
    df['知_lt_m50'] = (df['知'] < -50)
    rolling_has_below = df.groupby('编码')['知_lt_m50'].rolling(window=50, min_periods=50).max().values
    df['cond3'] = (rolling_has_below == 1)
    
    # 4) 过去10根 K线中，知 向上交叉 物，或当前知>物
    #    这里演示简化版本：判断当前知>物 或 “知从下穿到上”
    df['cond4'] = False
    mask = (df['知'] > df['物'])
    df['cond4'] = mask  # 当前行大于
    # 要判断 10 根里有交叉，可自行再写个 rolling.any() / rolling.sum() 逻辑
    
    # 5) 当前知 > 0
    df['cond5'] = (df['知'] > 0)
    
    # 最终同时满足
    df['final_cond'] = df['cond1'] & df['cond2'] & df['cond3'] & df['cond4'] & df['cond5']
    
    # 取出满足条件的
    pick = df[df['final_cond']]
    if len(pick) > 0:
        selected = pick[['编码', '日期']]
    
    return selected

selected_df = select_stocks(df)

# 如果有结果，写回 JMP
if len(selected_df) > 0:
    output_dt = jmp.DataTable("选股结果", selected_df.shape[0])
    for col in selected_df.columns:
        # 如果“日期”是字符串或其他类型，可以改成 jmp.DataType.Character
        output_dt.new_column(col, jmp.DataType.Numeric)
        output_dt[col] = list(selected_df[col])
    print(f"已成功创建 JMP 表格 '选股结果'，共 {len(selected_df)} 行。")
else:
    print("没有符合选股条件的数据。")

print("选中的股票编码和日期:")
print(selected_df)

print(f"代码运行耗时: {time.time() - start_time:.2f} 秒")

重点说明

1. 分组计算

   • 大部分指标都是“针对每只股票单独计算”，所以要先 df.groupby('编码')。
   • 在每个 group 里面，你可以借助 rolling()、ewm() 等向量化方法。
   • 一旦需要使用前一条计算值（如“叉庄”的累计计数或“悟”的自定义平滑），则需要在 group 内部做一个循环或自定义函数；没法单纯用 rolling 解决。

2. 滚动窗口大小与原代码的 off-by-one 问题

   • 原代码里常写 if i >= 23: ...，本质是用最近 24 根 K 线。
   • Pandas 里 rolling(24) 就是包含当前行在内的 24 条数据，如果不想包含当前行，可再指定 shift(1) 或在 rolling() 后再做一些移位处理。
   • 一定要校对好窗口大小，和原公式是否一致。

3. 向量化提速

   • 一旦去掉那些最耗时的三重/双重 for 循环，并把绝大部分计算改写成单次 groupby.apply(...) + rolling/ewm，对大数据量会有显著提速。
   • 仅保留必要的自定义循环（“悟”或“叉庄”）在每个 group 做一次顺序遍历，远比在“所有股票 + 所有列 + period_idx”三层循环中再加 i 循环要快得多。

4. 选择条件

   • 选股条件也可以直接做成布尔运算，再拼接在一起，而不必显式地在最外层再跑一大圈 for i in range(...)。

5. 数值精度

   • 原代码里大量使用 round(..., 3)、round(..., 2)，在实际应用中，可以尽量少用或只在最终输出前再做一次保留小数，避免无谓的多次转换。
   • 过多的 round() 调用，会增加一些开销，也会带来更多浮点误差累积。

总之，如果你的核心目的是“提速”，那就：

• 把能向量化的部分（大多数常见技术指标）都用 Pandas rolling() / ewm() 等函数搞定。
• 只在必须依赖“前一行计算结果”才能继续计算的环节，用一个简短的 for 循环（每只股票一次）。
• 最终在选股条件处，也优先使用布尔向量运算而不是再写多重循环。

这样通常能极大地减少 Python 解释器层面的循环，性能会有显著提升。你也可以视情况改用 NumPy 做滚动窗口（速度更快，但写法相对繁琐）或者直接用某些专门的指标库（如 talib、pyti 等），进一步加快处理速度。祝你一切顺利!