プラットフォームビルへようこそ. 問題の背景:私はマシン学習を使って戦略パラメータを最適化したいのですが, プラットフォームで搭載された調節優位性を選択しませんでした. プラットフォームの暴力的な調節は,パラメータの数を増やすと低効率です.
疑問はこうです: 1. 復習調節時に,私のプログラム論理は,私のプログラム内で毎回私のポリシーが自動で100回実行されるように訓練し,その後,パラメータを最適化します. しかし,私たちの復習プラットフォームでは,ボタンをクリックすると自動的に停止します. 2.我々のプラットフォームは, 2 つのスレッドを開き,1 つのスレッドがリアルタイム市場に基づいて最適化パラメータを復習し,1 つのスレッドがリアルタイム取引に回転し,復習最適化パラメータがリアルタイムにリアルタイムに転送されるようにする戦略をサポートしていますか. (もしできない場合は,取引所のテストネットを通じて取引することができ,復習目的を達成できますか?私は取引所のインターフェースでテストネットに関連するインターフェースを見ていないようです.)
小さな夢Pythonのネイティブリサーチエンジン,オープンソースのプロジェクトで,任意の修正を最適化できます.FMZ APIドキュメントのアドレスを参照してください:https://www.fmz.com/api#%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%9B%9E%E6%B5%8B%E5%BC%95%E6%93%8E
クラブK818この技術者達は本当に頑固です
クラブK818ありがとうございました! 今日は仕事から帰り,見に行きます.