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새로운 방식으로 강화학습을 시도해 보기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 계속해서 ADF test를 통과한 종목에 한해서 계속해서 강화학습을 시켜 보았지만, 전혀 수익을 내지 못하는 것을 확인할 수 있었습니다. 그래서 이번에는 한번 새로운 방법을 시도해 보고자 합니다. 일단 클래스와 클래스, py와 py파일 사이를 뛰어넘기 위한 변수를 만들기 위해서, 먼저 agent.py의 Agent클래스에서 첫 메서드가 시작하기도 전에 위 스크린샷처럼 빈 변수를 하나 만들어 줍니다. 그리고 나서 main.py에서는 agent.py의 Agent 클래스를 import해서, 이를 가지고 올 준비를 하도록 합니다. 이런 준비를 하는 이유는 아래에 나오게 됩니다. 일반적으로 생각하기에는 변수 = 다른 py파일의 변수 이런 식으로 가지고 오는 것만 생각했는데, 여기서는 .. 2019. 4. 24.
새로운 수익모델을 찾기-2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 그동안 잠시 멈춰 있었던 ADF 테스트를 통과한 종목에서 한번 수익모델을 찾기 위한 작업에 들어가 보고자 했으며, 그 결과를 블로그에 올리고자 합니다. 일단 지난번 포스팅에서 첫번재 강화학습은 전체 데이터의 50%만 사용했기 때문에, 이번에는 위 스크린샷처럼 수익모델과 데이터 베이스등을 지정하고 나서, 다음으로는 50%의 데이터를 백테스트에 사용해 보도록 합니다. 그런데 백테스트결과 수익은 커녕, 도리어 손해만 보는 것을 확인할 수 있었습니다. 이래서야 이걸 써먹을 수 없겠다는 생각이 듭니다. 이번에는 전체 데이터의 75%만을 사용해서 강화학습으로 얻은 모델의 백테스트에 들어가기 위해서 25%의 남은 데이터를 사용하는 모습을 보고 계십니다. 일단 첫번재 시도인데, 여기서도 .. 2019. 4. 24.
코스닥에서 ADF 테스트를 했는 결과 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번에 코스피 종목들을 전체를 스캐닝해서 3월 20일 데이터 부터 분봉데이터를 바탕으로 주가가 랜덤워크를 따르는 지를 테스트 해서 그렇지 않은 종목들을 다 추려냈는데, 이번에는 코스닥을 바탕으로 해서 종목들을 추려낼 수 있는지를 한번 살펴 보고자 하니다. 일단 파이참상에서 실행을 하는 것 가체는 간단했습니다. 기존에 코스피로 되어 있던 부분을 모두 코스닥으로 바꾸어 주기만 하면 되는 것 입니다. 그리고 이번에도 역시 6시간 정도 걸리고 나서, 모든 작업이 완료가 되는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 이제 얼마나 많은 종목들이 나왔는지 살펴 보도록 합니다. 일단 종목자체가 많은 탓인지는 모르겠습니다만, 10%의 오차범위 내에서 걸렸는 종목들이 위 스크린샷과 같이 상당히 .. 2019. 4. 23.
새로운 수익모델을 찾기 안녕하세요? 이래저래 일이 있어서 좀 포스팅을 올리는 것도 많이 늦어졌습니다. 아무튼 간에 일단은 지난번 포스팅에서 ADF 테스트를 해서 랜덤워크가 아닌 종목을 찾아보니, 일단 신흥(004080)이 적당할 것으로 생각이 되어서, 드디어 구글 코랩을 이용해서 강화학습에 들어가 보고자 합니다. 먼저 기존의 pytrader를 실행시켜서 신흥의 분봉차트를 가지고 오도록 하는 작업에 들어가 보도록 합니다. 당연 저장할 폴더도 지정을 해 주어야 합니다. 먼저 ADF 테스트에 들어간 3월 20일 9시 이전의 데이터는 모두 삭제를 하도록 합니다. 그리고 나서는 어떻게 614개 행의 데이터가 있는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 그래서 기존에 있던 yellow operation 프로젝트로 가서, 여기서 나와 있는 종.. 2019. 4. 22.

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