도움 요청: 회수 시스템 정책 실행 횟수 및 멀티 스레드에 대한 의문

문제 배경: 저는 기계 학습을 사용하여 전략 매개 변수를 최적화하고 싶었습니다. 우리 플랫폼에서 내놓은 튜닝 우수 기능을 선택하지 않았습니다. 왜냐하면 우리의 플랫폼의 폭력적 매개 변수 조정 방식은 더 많은 매개 변수를 대상으로 할 때 덜 효율적이기 때문입니다.

이 글은 이쪽에서 읽었습니다. 1. 재검토 조정시, 내 프로그램 논리는 내 프로그램 내부에서 내 정책을 자동으로 100번 실행하도록 훈련시키고, 그 다음 최적의 매개 변수를 구한다. 그러나 우리 재검토 플랫폼에서, 재검토 버튼을 클릭하면 실행 한 번만 실행할 때마다 자동으로 멈춘 것처럼 보입니다. 어떻게 해결하는지 물어보세요? ((우리 플랫폼 내 고유의 조정 기능을 사용하지 않고, 나는 직접 내 프로그램 내에서 실행 수를 지정했습니다.) 2. 우리 플랫폼은 두 개의 스레드를 열고, 그 다음 실시간 시장을 기반으로 최적화 파라미터를 재검토하는 스레드를 지원하고, 실제 거래에 대한 스레드를 지원하고, 최적화 파라미터를 실시간으로 전송할 수 있습니다. (만약 그렇지 않다면, 거래소의 테스트넷을 통해 거래를 할 수 있습니까, 그래서 재검토 목적을 달성 할 수 있습니까?