廣義上，有兩種形式的回測系統被用來測試交易假設：研究型回測器 (research back testers) 和事件驅動回測器 (event-driven back testers)。
這些工具不會完全模擬市場互動的所有面向，而是做出一些近似，以快速判斷策略的潛在表現。雖然這些工具經常用於回測和執行，但它們不適用於更高頻率的日內交易策略。在專業的量化交易行業中，它們被廣泛用於在進入更真實的環境進行嚴格回測之前，為所有策略想法獲得一個「基礎」。
在事件驅動回測中，自動化交易策略會連接到即時市場數據源和經紀商，這樣系統會接收到新的市場資訊，這些資訊將被發送到一個觸發事件以生成新交易訊號的系統中。這些系統在一個連續的循環中運行，並且可以有子組件，如歷史數據處理器和經紀商模擬器；這使得回測過程與即時交易非常相似。唯一的缺點是這些系統設計複雜，且更容易出現錯誤。
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