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무모한 도전-주식 인공지능 만들기

1월 마지막주 수요일 모의주식투자의 결과

by 인터넷떠돌이 2019. 1. 31.
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안녕하세요?


이번 포스팅에서는 지난번에 보여드린 그런데로 순조롭게 하루종일 인공지능 주식 투자자가 주식을 돌렸으니, 이제는 그 결과를 정리해 볼 시간이 되었습니다. 그래서 그 결과를 한번 정리해서 올려보고자 합니다.



먼저 실망스럽게도, 주식 인공지능이 하루종일 했는 행동이라고는 모두 '관망'밖에 없다는 것을 확인할 수 있었습니다. 그래서 이래서야 이걸 어디에 쓸 수 있을 까 하는 생각이 듭니다.



다음으로는 위 스크린샷처럼 주식의 하루종일 수집한 현재가가 어떻게 변했는지 보는 것인데, 일단 현재가라는 것이 그렇게 하루종일 많이 변한 것은 아닌 듯 하기도 합니다.



다만 변화량만 보면 분명히 1%에 근접한 변화를 보여준 하루가 있기는 있었습니다만, 그래도 이걸 무엇이라고 판단해야 할지는 잘 모르겠습니다.



그래서 한번 의문이 생겨서, 지난번 단타매매를 위해서 얻어놓은 수익모델을 가지고서, 수요일날 수집된 데이터를 가지고서 한번 백 테스트에 들어가 보고자 합니다. 일단 프로그램상 제약으로 인해서 99%만 입력을 하고서 작업을 시작합니다.



첫번재 모델의 경우에는 정말 300원이라는 수익을 낸 것을 볼 수 있었습니다.



그리고 두번째 모델의 경우에는 오히려 약간의 손해를 보는 것을 볼 수 있었습니다.




3번째 몰델의 경우에도 손해를 보는 것을 볼 수 있었습니다.



네번째 모델도 그다지 좋지 않은 결과를 보여주고 있는 것을 볼 수 있었습니다.



제가 사용한 모델인데, 분봉차트를 가지고 와서 백테스트를 할때는 경이적인 성적을 거두어 준 것을 볼 수 있었습니다만, 이렇게 하루종일 얻은 주식의 차트를 가지고서 볼때는 손해만 보는 것을 볼 수 있습니다.



여섯번째 모델은 일단 여기서도 900원 정도 손해를 본 것을 볼 수 있었습니다. 어찌된 것이 점점 수익이 나온 모델이 하나도 없다는 것을 볼 수 있습니다.



마지막 7번째 모델도 역시나 손해를 보는 것으로 끝이나고 말았습니다. 이로서 1개의 모델을 제외하고는 모두 단타매매에서 손해만을 보았다는 것을 볼 수 있었습니다.



그럼 원숭이 투자자(MT)의 경우에는 어떤 결과를 내는지가 궁금해서 한번 결과를 확인해 보기 위해서 움직여 보도록 합니다. 위 스크린샷처럼 원숭이 투자자를 지정하고, 수요일 하루종일 수집이 된 데이터를 가지고서 한번 작업에 들어가 봅니다.




먼저 첫번재 5번 원숭이 투자자를 돌린 결과인데, 일단 여기서 원금인 10만원 이상의 수익을 낸 경우는 없고, 모두 손해를 본 경우만이 있습니다.



다음으로 5번의 원숭이 투자자를 돌린 결과인데, 여기서도 어떻게 된 것인지 모르겠습니다만, 일단 모두 수익은 커녕, 제대로 원금마저 보전을 못한 경우를 볼 수 있었습니다.



그래서 99%라는 데이터가 문제인가 싶어서 한번 100%로 제한을 풀어서 백테스트에 들어가면 어떤 결과가 나올지 궁금해 졌기 때문에, 한번 들어가 보도록 합니다.



위 스크린샷처럼, 원래는 99%이상은 안 되었는데, 이제서야 100%로 만들고 나서, 한번 들어가 보도록 합니다. 여기서는 어떤 결과가 나오는가 했더니.......



아까전에는 수익을 냈는 첫번째 모델 마져 여기서는 손해를 보는 것으로 결과가 나왔습니다.



다음으로는 2번째 모델인데, 손해를 보기는 봤는데, 여기서는 그다지 큰 손해를 본 것은 아닌 것으로 나왔습니다.




세번째 모델도 그렇게 크지는 않지만, 그래도 손해는 손해인 것을 보는 것으로 나왔습니다.



네번째 모델 역시 손해를 보았습니다. 그리고 그 손실은 첫번째 모델만큼이나 되는 것으로 나옵니다.



제가 사용하는 다섯번째 모델도 손해를 보는 것으로 나오는 것을 보는데, 문제는 여기서는 매수를 했는데, 제가 수집할 때는 전혀 이런 액션을 보여주지 않았다는 것도 문제라는 생각이 듭니다.



여섯번째 모델도 역시나 수익은 커녕, 하루종일 단타해서 손해만 보았다는 것을 볼 수 있습니다.



마지막 7번째 모델도 역시 손해만 보았는 것을 볼 수 있습니다. 아무래도 200에포크의 강화학습만 가지고서는 무언가 부족했었고, 다른 특단의 조치가 있어야 한다는 생각이 들지만, 일단 지금까지 사용했는 모델들이 그다지 시원찮은 결과만을 보여 주었다는 것만은 확인할 수 있었습니다.

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