좀 더 많은 백테스트 data를 가지고 했는 결과

안녕하세요?

일단 지난번 포스팅에서 보여준 결과를 보면, 120개 이상의 도움닫기를 하는 데이터 이후에 모델이 첫 결정을 하는데, 너무 적은 데이터를 바탕으로 결정을 하기에 이는 문제가 있는 것이 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 그래서 이런 생각이 들어서 한번 50%의 데이터를 강화학습에 사용하고, 50%의 데이터를 백테스트에 적용해 보도록 했습니다.

먼저 위 스크린샷처럼 50%대 50%의 비율을 지정해서 작업을 하고자 하면, 423행 이하의 데이터만 사용을 하도록 하고, 그 위에 있는 이전의 데이터는 모두 폐기를 하도록 합니다.

그리고 본격적으로 50%의 데이터만 가지고서 백테스트를 하기 위해서, 먼저 위 스크린샷에 보이는 것처럼 수치를 수정해 주도록 합니다. 물론 위 스크립트는 yellowoperation의 내용입니다.

다음으로 위 스크린샷에 보이는 것처럼 첫번째 모델을 100에포크만 가지고 강화학습을 시켰을 때의 결과입니다. 거의 15분만 걸린 것을 확인할 수 있었습니다.

이렇게 해서 8번의 강화학습을 끝낼 수 있었습니다.

그리고 구글 드라이브에서 8개의 강화학습의 모델이 있는 것을 확인할 수 있었습니다.

그리고 이번에 백테스트에 각각의 모델을 들어가 보도록 했습니다.

그런데 수익이 안 나오기는 나왔습니다.

그리고 계속해서 무언가 같은 패턴을 계속 보여주는 것으로 보이기도 했습니다.

어떻게 된 것인지 모두 같은 패턴을 보여 주면서 전혀 다른 다양성을 보여주지 못하고 있었습니다.

그런데 가만히 보니, 왜 한번도 결정을 하지 않았냐고 하자.  50%를 설정해야 하는데, 벡테스트에서 그만 25%를 습관적으로 설정하는 바람에 이렇게 된 것이였습니다.

그래서 다시 50%로 설정을 하고서 제대로 했습니다만, 여기서도 패턴이 2가지 종류로 나오는 것을 볼 수 있었습니다.

분명히 원숭이 투자자를 해서는 그렇게 까지 심한 결과가 나오지 않는 것을 볼 수 있었습니다만, 이런 패턴만이 나오는 것은 어디가 문제인 것일까요?

일단 그래프로 나타낸 결과를 보면서 제대로 패턴이 나온 것을 확인할 수 있었습니다. 이제 학습 에포크가 부족한 것이 아닌가 하는 생각이 들어서, 다음에 올리는 포스팅에서는 한번 300에포크로 늘려서 학습하고, 그 모델들을 백테스트한 결과를 올려 보도록 하겠습니다.