量化回测到底卡在哪？换了本地数据之后我算明白了

做量化两年多了，策略写得越来越快，但回测速度反而成了瓶颈。不是策略复杂度的问题，是数据获取这个环节太拖后腿了。

之前用在线API做回测，5000多只A股跑一轮日线策略，光等数据返回就要二十多分钟。遇到QPS限制更烦，批量请求隔三差五被限流，回测跑到一半断掉又要从头来。后来试过自己搭爬虫，维护成本又上来了，接口一改就得改代码，异常数据处理也费劲。

前段时间发现了个叫ig50的本地股票数据引擎，思路比较直接——把数据直接落到你本地磁盘，JSON格式，想怎么读就怎么读。

关键是它覆盖得够全。沪深京A股73个数据集，沪深数据中心70个，加上基金行情和基金数据中心，总共217个。实时行情3秒落盘，L2五档盘口、逐笔交易、大单追踪这些深度数据也都有，以前在线API想拿都拿不到。

数据在本地之后回测速度完全不一样了。不限并发，多线程同时跑，5000多只股票3秒出结果。以前一天能验证三四个策略想法就不错了，现在一上午就能跑十几轮。

给个数据样例感受一下，这是日线不复权的K线：

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字段结构长期稳定的，不像在线API隔一阵子改接口。ig50部署一次之后24小时自动更新，不用盯着，也不用维护。

还有一点比较实在的，所有数据和回测都在本地完成，不需要注册账号，策略逻辑没有任何外部暴露。做私募的朋友应该最在意这个，数据安全是底线。

新用户可以免费试用一个月，我自己用下来体验不错，至少回测效率这块是实打实提升了。