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 종목 코드랑 데이터 베이스의 이름을 바꾸어 주도록 해 봅니다.

 

 

그리고 나서 총 에포크의 숫자를 기존에 있던 600에서 1000으로 한번 늘려줘 보도록 합니다. 그렇게 하고 나서는 특별히 다른 것은 건드리지 말고 다음의 작업을 하러 가 봅니다.

 

뭐니뭐니 해도 가장 중요한 것은 무엇이냐 하면, 바로 구글 드라이브의 제 계정에다가 main.py파일과 데이터 베이스의 파일을 업로드 해 놓는 것 입니다.

 

그리고 나서 새로운 폴더를 미리미리 만들어 두어서 결과가 저장이 되지 않는 사태를 미리미리 방지해 주도록 만들어 주도록 합니다.

 

이렇게 해서 구글 코랩상에서 디렉토리의 폴더의 내용을 보여주는 화면에서, 위 스크린샷처럼 지정을 하였는 폴더가 생성이 되는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

이렇게 시도를 해서, 오랫만에 첫 구글 코랩의 강화학습에 들어가 보는 것을 했습니다. 일단 제대로 강화학습이 이루어 지는 것을 볼 수 있기는 있었습니다.

 

첫 시도에서는 위 스크린샷과 같이 2시간 조금 넘게 걸리는 것을 확인할 수 있었는데, 무언가 불길하게도, 한번도 수익을 낸 적이 없다는 결론이 나옵니다.

 

일단 기존에는 전체 데이터의 50%만 강화학습에 사용이 된 것이였기에, 이번에는 75%의 데이터를 강화학습을 하는데 동원해 보고자 합니다.

 

데이터의 양이 많아진 탓인지 몰라도, 3시간 넘게 걸리는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 그런데 이번에도 강화학습 내내 단 한번도 수익을 내지 못했다는 것을 볼 수 있습니다.

 

일단 이게 제대로 된 것인지 아닌지는 모르겠습니다만, 이렇게라도 강화학습에 들어간 다음에, 이 결과를 보고서 다음 포스팅에서 어떤 식으로 강화학습을 이어갈 것인지에 대해서 한번 언급을 하도록 해 보겠습니다. 그럼 계속해서 이상하게 보이기는 하는 결과를 뒤에 두고서 이번 포스팅은 여기서 마치겠습니다.

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