Python在回测系统中受到青睐的原因主要包括以下几点：
强大的科学计算社区：
Python拥有一个庞大且活跃的科学计算社区，提供了丰富的库和工具，尤其在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化方面表现出色。
数据处理能力：
Python的库如pandas不断改良，使其成为数据处理任务的一大替代方案，能够高效地处理和分析大量数据。
通用编程能力：
Python不仅在科学计算和统计分析方面表现出色，而且在通用编程方面也非常强大，可以构建以数据为中心的应用程序。
金融应用广泛：
在金融领域，Python的应用非常广泛，可以开发各种金融和衍生品分析软件，包括策略回测。
回测效率：
Python的动态语言特性使得代码结构清晰简单，库丰富且成熟稳定，能够快速地进行策略回测，节省时间和成本。
避免实际交易损失：
通过回测系统，可以在不进行实际交易的情况下测试和优化交易策略，从而避免在真实市场中可能遭受的损失。
灵活性：
Python允许用户调整参数和尝试各种创造性想法，系统会展示在过往一段时间内，如果执行这些策略可能获得的收益率和最大回撤。
综上所述，Python因其强大的数据处理能力、广泛的金融应用领域、高效的回测性能以及社区支持等特点，成为回测系统的优选语言