一旦你的AI训练完成，通常不需要重新训练。然而，在以下特定情况下，需要重新训练：
何时需要重新训练
添加新的交易源
情况：你已在你的AI配置中添加了新的数据源
操作：仅训练新的数据源 - 不要重新训练现有的数据源
原因：再次训练现有数据源将创建重复计算，并对AI性能产生负面影响
AI配置更改
情况：你已经对你的AI设置进行了调整或执行了AI重置
操作：完全重新训练所有交易对
示例：更改利润百分比目标、修改基于时间的参数或调整风险设置
机器人迁移
情况：你已经复制了你的AI配置，以便在具有不同市场的不同机器人中使用
操作：为新的市场环境进行完整的重新训练
原因：不同的市场需要特定的训练数据才能实现最佳功能
市场策略更新
情况：你的AI策略包括一个具有自动更新功能的市场策略，并且该策略收到了更新
操作：重新训练你的整个AI，以整合更新后的策略
关键：此步骤确保你的AI根据更新后的市场策略的最新规则和逻辑运行
后果：跳过此重新训练可能会导致AI表现不佳
策略更新整合
流程：在市场策略更新后重新训练时，训练过程将所有修改应用于你的设置中的每个特定币种
重要性：如果没有重新训练，市场策略更新将不会自动应用于各个币种
风险：未能重新训练可能导致交易行为不一致和错过交易机会
总结
仅当你的AI配置发生变化、添加了新的数据源或市场策略更新时，才需要重新训练。在没有这些触发器的情况下定期重新训练是不必要的，并且可能会损害性能。