Xin chào mọi người, Bối cảnh vấn đề: Tôi muốn sử dụng máy học để tối ưu hóa các tham số chiến lược, thay vì chọn các tính năng điều chỉnh của nền tảng của chúng tôi, vì phương pháp điều chỉnh tham số bạo lực của nền tảng của chúng tôi kém hiệu quả khi nhắm vào nhiều tham số hơn.
Những vấn đề gặp: 1. Khi điều chỉnh lại, logic của chương trình của tôi là cho phép chính sách của tôi tự động chạy huấn luyện 100 lần mỗi lần trong chương trình của tôi, và sau đó tìm parameter tối ưu nhất. Nhưng trong nền tảng điều chỉnh của chúng tôi, khi nhấp vào nút điều chỉnh lại, nó dường như tự động dừng lại mỗi lần chỉ chạy một lần, hãy hỏi làm thế nào để giải quyết vấn đề này? 2. Nền tảng của chúng tôi có hỗ trợ một bộ chính sách mở hai luồng, sau đó một luồng theo thời gian thực để kiểm tra lại các tham số tối ưu hóa, một luồng để giao dịch trên thực, kiểm tra lại các tham số tối ưu hóa có thể được truyền trực tiếp đến thực (nếu không, thì liệu có thể giao dịch thông qua testnet của sàn giao dịch để đạt được mục đích kiểm tra lại?
Những nhà phát minh định lượng - những giấc mơ nhỏCó thể sử dụng công cụ tìm kiếm bản địa của python, dự án nguồn mở, có thể tối ưu hóa tùy thích. Xem địa chỉ trên tài liệu API FMZ: https://www.fmz.com/api#%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%9B%9E%E6%B5%8B%E5%BC%95%E6%93%8E
clubk818Các bạn là những người rất mạnh mẽ về công nghệ.
clubk818Cảm ơn anh trai! Hôm nay tôi sẽ đi xem sau khi nghỉ.