안녕하세요.
문제 배경: 저는 기계 학습을 사용하여 전략 변수를 최적화하려고했습니다. 우리의 플랫폼에서 내장된 <unk> 조정 기능을 사용하지 않았습니다. 왜냐하면 우리의 플랫폼의 폭력적인 변수 조정 방법은 더 많은 변수를 대상으로 할 때 효율성이 낮기 때문입니다.

"이건 정말 놀라운 일이에요.

1. 재검토 시뮬레이터에서, 내 프로그램 논리는 내 프로그램 내 내 전략 자동 실행 훈련 100 번, 그리고 파라미터를 최적화하십시오. 그러나 우리의 재검토 플랫폼에서, 우리가 재검토 버튼을 클릭 할 때 매번 실행 한 번 만 자동으로 중지 된 것 같습니다, 이것을 어떻게 해결합니까? (우리의 플랫폼 내장 된 조정 기능을 사용하지 않고, 나는 내 프로그램 내 직접 실행 횟수를 지정합니다.)
2. 우리의 플랫폼은 두 개의 스레드를 열고, 한 스레드가 실시간 실정에 따라 최적화 파라미터를 재검토하고, 한 스레드가 실제 거래에 가서, 최적화 파라미터를 재검토하면 실시간으로 실장에 전달할 수 있습니까? (만약 그렇지 않다면, 거래소의 testnet을 통해 거래하여 재검토 목적을 달성 할 수 있습니까?