Je vous salue bien.
Contexte de la question: J'ai moi-même voulu utiliser l'apprentissage automatique pour optimiser les paramètres de la stratégie, au lieu d'utiliser la fonctionnalité d'ajustement des paramètres qui est intégrée à notre plate-forme, car la méthode d'ajustement des paramètres violents de notre plate-forme est moins efficace pour un plus grand nombre de paramètres.

Les problèmes:

1. Pour le paramètre de réglage de retour, la logique de mon programme est de faire exécuter ma stratégie automatiquement 100 fois dans mon programme, puis de trouver la solution optimale pour le paramètre. Mais sur notre plateforme de retour, cliquer sur le bouton de réglage de retour semble s'arrêter automatiquement à chaque fois qu'il est exécuté une seule fois.
2. Notre plateforme prend-elle en charge un ensemble de stratégies pour ouvrir deux threads, puis un thread pour réévaluer les paramètres d'optimisation en fonction des conditions en temps réel, un thread pour les transactions sur le marché réel, réévaluer les paramètres d'optimisation peut être transmis en temps réel au marché réel ((Si ce n'est pas possible, est-il possible de négocier via le testnet de l'échange, afin d'atteindre le but de la réévaluation? Je n'ai pas l'air de voir l'interface testnet dans l'interface de l'échange)