Ну, я пробежался по Backtrader и Zipline. API в Backtrader довольно чистый, но загрузчик данных может достать, когда нужно вытащить кучу тикеров из CSV или базы данных – встроенной асинхронности нет, всё блокируется. У Zipline пайплайн ingest более надёжный, но он заточен под собственные DataFrame на базе pandas, и приходится писать кучу шаблонного кода, чтобы подтянуть внешние источники данных. Лучше было бы обернуть загрузку данных в генератор или использовать легковесную библиотеку, типа yfinance или alpaca-trade-api, чтобы стримить тик-данные и сразу подавать их в стратегию. Так ты избежишь блокировок чтения и тестировщик будет работать быстрее. Если всё-таки нужен API-подобный обёртку, который абстрагирует логику fetch/parse/queue в один класс, код будет чище, и ты сможешь менять источники данных, не трогая стратегию.

Звучит здорово – асинхронные стримы должны убрать задержку ввода-вывода, только следи за ограничением очереди, чтобы не перегрузило память. Проверь скорость загрузки, убедись, что ты действительно быстрее, чем основной цикл. Отличный выбор с vectorbt – чистая и готовая интеграция для свопов.

Понял, максимум на очереди, небольшой сон на продусере, и быстрая профайлеровская сессия. Буду следить за памятью и удостоверюсь, что фе́тч не отстанет от стратегии. Спасибо за наводку, и тебе удачного кодинга!