三大量化回测平台深度横评：从新手到专业的实战指南
最近花了两周时间集中测试了市面上主流的量化回测平台，作为同时要兼顾带娃和代码的程序员，效率工具的选择实在太重要了。先说结论：聚宽适合入门，掘金适合进阶，Quicklib更适合专业团队。聚宽的文档确实对新手友好，内置的示例策略可以直接运行修改，但实盘时发现部分因子计算存在延迟。掘金的API设计更接近实盘环境，风控模块做得特别细致，不过学习曲线稍陡。Quicklib的C++底层在回测速度上优势明显，但对Python支持一般，需要一定的编译基础。
特别测试了三个平台在分钟级数据处理上的表现：在回测2018-2023年沪深300成分股时，聚宽用时47分钟，掘金32分钟，Quicklib仅需18分钟。但在策略复杂度较低时，这种差距并不明显。
建议刚入门的量化爱好者先从聚宽开始，等策略成熟后再考虑迁移到更专业的平台。毕竟在量化这条路上，找到适合自己的工具比盲目追求性能更重要。 老哥分析得很到位啊，我炒股十年了也深有体会。最近正好在找能快速回测分钟级数据的平台，Quicklib这个速度确实诱人，就是不知道他们团队接不接个人用户的定制需求？有了解渠道的朋友麻烦私信我一下，价格好商量。
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