您好！很高兴您对量化交易感兴趣，并且希望进行本地化操作以确保安全性。以下是一些建议，可以帮助您开始本地化量化交易之旅：
### 选择合适的量化交易平台或框架
1. "Python库"：由于您有C编程基础，可以考虑使用Python，它有丰富的量化交易库，如： - "PyAlgoTrade"：适合初学者，提供了回测和模拟交易的功能。 - "Backtrader"：一个强大的交易策略回测框架，支持多种数据源和图表。 - "Zipline"：由Quantopian开发，是另一个流行的回测和交易框架。
2. "C++框架"：如果您更倾向于使用C++，可以考虑： - "EasyQuant"：一个开源的量化交易框架，支持回测和实时交易。 - "Qt Trading Tools"：基于Qt的C++库，用于构建交易应用。
### 回测速度优化
1. "并行计算"：使用多线程或多进程来加速回测过程。 2. "数据预处理"：优化数据加载和预处理步骤，比如使用内存映射文件。 3. "简化策略"：在回测时使用简化版的策略，减少不必要的计算。
### 数据源
1. "本地数据"：使用本地存储的历史数据，避免网络延迟和数据安全风险。 2. "API接口"：如果需要实时数据，可以考虑使用安全的API接口，如：

刘老师您好，本人对量化交易比较有兴趣，但不知道如何上手，我是业余时间搞，有一定C++编程基础。总觉一些在线平台不安全，有被盗窃策略的风险。想搞本地化量化交易，比较在意回测速度，想找个回测速度快，...

现在量化的私密性有两种实现方案，您可以叫我微信详聊，我把具体的方案给你