Das ist eine sehr wichtige Frage. Hintergrund: Ich habe mich für die Optimierung von Strategieparametern mit Hilfe von maschinellem Lernen entschieden, anstatt die in unserer Plattform integrierte Optimierung von Parametern zu verwenden, da die gewaltsamen Optimierungsmethoden unserer Plattform bei einer großen Anzahl von Parametern weniger effizient sind.

Die Probleme: 1. Bei der Rückmessung der Schaltparameter ist meine Programmlogik, dass ich meine Strategie automatisch 100 Mal in meinem Programm ausübe, und dann die optimale Lösung für die Parameter finde. Aber auf unserer Rückmessplattform scheint es, als würde die Rückmesstaste bei jedem Einlauf automatisch angehalten werden. 2. Unterstützt unsere Plattform eine Reihe von Strategien, zwei Threads zu öffnen, dann wird ein Thread die Optimierungsparameter in Echtzeit nach dem tatsächlichen Zustand zurückmessen, ein Thread wird den Handel auf dem Markt betreiben, und die Optimierungsparameter werden in Echtzeit an den Markt weitergeleitet. (Wenn dies nicht möglich ist, kann der Handel über das Testnet der Börse getätigt werden, um den Zweck der Rückmessung zu erreichen?