QMT 的回测速度非常快，对于追求效率的量化交易者来说，它在国内同类软件中处于第一梯队。

关于“能多快完成全市场策略回测”这个问题，并没有一个绝对的标准答案，因为具体耗时取决于你的策略复杂度、回测周期长短、数据频率（Tick/分钟/日线）以及电脑硬件配置。不过，我们可以通过一些实际测试数据来直观感受它的速度：

⏱️ 1. 常规全市场回测：分钟级到秒级

在默认或常规优化的设置下，QMT 处理全市场（全A股）的历史数据回测，通常能将耗时控制在几分钟到几十分钟内。

例如，在包含全A股10年数据（2013-2023）的多因子选股策略测试中，经过基础优化后，回测耗时大约在 23分钟 左右。
对于一些逻辑相对简单的策略，依托其本地全内存回测引擎，甚至可以实现几十秒内完成秒级高效回测。

2. 深度优化后的极限速度：提速数倍

如果你具备一定的编程和调优能力，QMT 的回测速度还有巨大的提升空间。通过开启特定的性能引擎，回测速度可以飙升 300% 到 500%：

开启内存映射数据库（use_mmap）：将数据直接缓存在内存中，避免频繁的硬盘读取。实测在1000只股票10年的数据回测中，耗时可以从 48分钟 缩短至 9分钟。
使用向量化计算库：替代传统的循环计算。例如计算 MACD 指标，传统库可能耗时 6.8秒，而 QMT 的向量化计算仅需 0.072秒，加速比高达 94倍。
多核并行计算：QMT 支持多核 CPU 并行计算，能够充分利用电脑性能，大幅提升复杂策略的遍历效率。

影响回测速度的关键因素

QMT 的回测是在你的本地电脑上运行的，因此它的最终速度也高度依赖你的硬件配置：

CPU：核心数越多，并行计算能力越强。
内存：内存越大，能缓存的历史行情数据就越多，减少硬盘读写（I/O）带来的卡顿。
硬盘：建议使用 NVMe 协议的固态硬盘（SSD），能极大提升历史数据的加载速度。

总结来说，QMT 的回测速度非常快，普通全市场策略通常在几分钟到二十多分钟即可完成。如果你愿意花时间去进行代码层面的性能调优（如使用内存映射、向量化计算），它完全有能力将数小时的回测任务压缩到几分钟甚至几十秒内，极大地提升你的策略迭代效率。