在智能交易时代，自动交易平台的消息提醒频率优化成为平衡效率与用户体验的关键，高频提醒虽能确保用户实时掌握市场动态，但可能导致信息过载，干扰决策；低频提醒则可能错过关键交易时机，理想的优化策略需结合用户个性化需求，例如根据交易品种波动性、用户风险偏好及操作习惯动态调整提醒阈值，平台可通过机器学习分析用户行为数据，智能过滤非必要通知，或在市场异常波动时触发分级预警机制，提供自定义模块让用户自主设置提醒频率、渠道（如推送/邮件）及内容颗粒度，实现人工控制与算法推荐的协同，最终目标是在保障交易响应速度的同时，减少无效干扰，提升人机协作效能。