হ্যালো প্ল্যাটফর্মের সদস্যগণ। প্রশ্নঃ আমি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে চেয়েছিলাম, আমাদের প্ল্যাটফর্মের অন্তর্নির্মিত প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করার পরিবর্তে, কারণ আমাদের প্ল্যাটফর্মের হিংস্র প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতিগুলি প্যারামিটারগুলির একটি বড় সংখ্যার জন্য কম দক্ষ।

সমস্যাঃ 1. আমার প্রোগ্রামের লজিক হল যে আমার কৌশলটি আমার প্রোগ্রামের মধ্যে 100 বার স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালানো হয় এবং তারপর প্যারামিটারটি সর্বোত্তম সমাধানের জন্য অনুসন্ধান করা হয়। কিন্তু আমাদের রিটার্নিং প্ল্যাটফর্মে, যখন আমরা রিটার্নিং বোতামটি ক্লিক করি তখন মনে হয় যে এটি প্রতিবার চালানো বন্ধ হয়ে যায়, এটি কীভাবে সমাধান করা যায়? (আমাদের প্ল্যাটফর্মের অন্তর্নির্মিত সামঞ্জস্যপূর্ণ বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার না করে, আমি সরাসরি আমার প্রোগ্রামের মধ্যে চালানোর সংখ্যাটি নির্দিষ্ট করেছি) ২. আমাদের প্ল্যাটফর্মটি কি দুটি থ্রেডের একটি কৌশল সমর্থন করে, তারপরে একটি থ্রেড রিয়েল-টাইম অনুকূলিতকরণ প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে অনুকূলিতকরণ প্যারামিটারগুলিকে পুনরায় পরিমাপ করে, একটি থ্রেড রিয়েল-টাইম ট্রেডিংয়ে যায়, এবং অনুকূলিতকরণ প্যারামিটারগুলি রিয়েল-টাইমে রিয়েল-টাইমে রিয়েল-টাইমে প্রেরণ করা হয় ((যদি না হয়, তবে কি এক্সচেঞ্জের টেস্টনেটের মাধ্যমে ট্রেড করা যায়, যাতে পুনরায় পরিমাপ করা যায়? আমি মনে করি এক্সচেঞ্জের ইন্টারফেসে আমি টেস্টনেট সম্পর্কিত ইন্টারফেসটি দেখিনি))