高频策略回测系统的关键挑战在于在大数据量前提下，尽可能将细节考虑到位，以模拟真实交易情形，甚至更严格。高频策略的研发有着特殊的需求，需要考虑决策时间点、成交价、手续费、流动性等细节因素。如果细节考虑不到位，策略回测和实盘交易就会有很大差异，从而降低策略研发的价值和效率。想要构建一个严谨、高效的秒级别的策略回测框架，必须要解决这个关键挑战。回测框架一般包括数据处理、策略逻辑、交易清算和绩效报告等模块。要解决这个挑战，需要运用计算机科学和搜索引擎优化知识进行优化改写，以确保相关知识和信息能被用户得到并且不重复。