高频回测核心是构建贴近实盘的逻辑闭环：需高精度tick/100ms级数据、事件驱动引擎、动态滑点与委托队列模拟、嵌入式风控；时间精度决定策略生死，忽略微观结构建模则结果不可信。
用Python做高频交易回测，核心不是堆砌代码，而是构建“贴近实盘”的逻辑闭环：数据要够细（至少tick或100ms级）、信号生成要低延迟、订单执行要模拟滑点与委托队列、风控得嵌入每笔成交。高频回测和中低频最大区别在于——时间精度决定策略生死，跳过微观结构建模，回测结果基本不可信。
高频策略对数据质量极度敏感。不能用日线、分钟线，必须用原始逐笔成交（tick）或十档盘口（Level2）数据。
别用pandas.shift()或for循环遍历K线——高频下价格跳变频繁，必须按真实事件流推进：每个tick进来，立即判断是否触发信号、是否可下单、订单是否成交。
高频策略容量小、换手快，下单本身就会扰动价格。忽略滑点=高估收益。
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夏普比率、胜率这些通用指标仍要看，但高频更关注微观表现：
基本上就这些。高频回测不复杂但容易忽略细节——数据不准、执行不真、评估不细，三个漏一个，结论就失真。跑通一次完整tick级回测，比跑一百次日线回测更有价值。
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