AI를 학습시킨 후에는 보통 재학습할 필요가 없습니다. 하지만, 아래의 특정 상황에서는 재학습이 필요합니다:
재학습이 필요한 경우
새로운 거래 소스 추가
경우: AI 설정에 새로운 데이터 소스를 추가한 경우
액션: 새로운 소스만 학습시키고, 기존 소스는 재학습하지 마십시오
이유: 기존 소스를 다시 학습하면 중복 계산이 발생하여 AI 성능에 부정적인 영향을 미칩니다
AI 설정 변경
경우: AI 설정을 조정하거나 AI를 초기화한 경우
액션: 모든 거래 쌍을 완전히 재학습하십시오
예시: 수익률 목표 변경, 시간 기반 매개변수 수정 또는 위험 설정 조정
봇 마이그레이션
경우: 다른 시장에서 사용하기 위해 AI 설정을 다른 봇으로 복사한 경우
액션: 새로운 시장 환경에 맞춰 완전한 재학습을 수행하십시오
이유: 시장별로 최적의 기능을 위해 특정 학습 데이터가 필요합니다
마켓플레이스 전략 업데이트
경우: AI 전략에 자동 업데이트 기능이 있는 마켓플레이스 전략이 포함되어 있고 해당 전략이 업데이트된 경우
액션: 업데이트된 전략을 통합하기 위해 전체 AI를 재학습하십시오
중요: 이 단계를 통해 AI가 업데이트된 마켓플레이스 전략의 최신 규칙 및 논리에 따라 작동하도록 보장합니다
결과: 이 재학습을 생략하면 AI 성능이 저하될 수 있습니다
전략 업데이트 통합
절차: 마켓플레이스 전략 업데이트 후 재학습할 때, 학습 과정은 설정의 모든 특정 코인에 모든 수정을 적용합니다
중요성: 재학습하지 않으면 마켓플레이스 전략 업데이트가 개별 코인에 자동으로 적용되지 않습니다
위험: 재학습에 실패하면 거래 동작의 불일치와 거래 기회 손실을 초래할 수 있습니다
요약
AI 설정이 변경되거나, 새로운 소스가 추가되거나, 마켓플레이스 전략이 업데이트되는 경우에만 재학습이 필요합니다. 이러한 트리거 없이 정기적으로 재학습하면 불필요하며 성능에 해를 끼칠 수 있습니다.