새로운 방법으로 강화학습을 시도해 보기-5-

안녕하세요?

 

이래저래 다른 작업을 한다고 포스팅이 늦어졌는데, 아무튼 이번 포스팅으로 지난주에 있었던 실패의 기록을 다 마무리 하게 됩니다. 일단 평균회귀든 뭐든 간에 지난 현재가 = close의 값이 앞으로의 close값에 영향을 주는 종목인 신흥을 가지고서 한번 기계학습을 해 보기는 보았습니다만, 이게 그 다지 좋은 결과는 아니었는 모양입니다.

 

먼저 training_data를 한번 print()함수를 통해서 보도록 해 봅니다. 이 결과를 보면, 여기에서는 이미 현재가인 close의 평균을 구하는 값이 이미 있음을 알 수 있습니다.

 

그래서 이번엔는 아예 위 스크린샷에서 보면 알 수 있듯이 yellow_operation프로젝트에 현재가의 평균값도 한번 집어 넣어 보도록 합니다.

 

 

일단 한번 파이참에서 돌려보았는데, 위 스크린샷과 같은 종류의 에러가 발생하는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 그래서 이 에러를 수정해야 합니다.

 

그래서 위 스크린샷에서 볼 수 있듯이 아예 현재가의 평균값을 구하도록 공식을 짜 보도록 해야 합니다. 그리고 이번에는 위 스크린샷에서 본 것을 바탕으로 한번 작업을 해 보도록 합니다.

 

이제서야 제대로 에러없이 파이참에서 실행이 되는 것을 확인할 수 있었습니다. 이제 본격적으로 구글 코랩에서 1000번의 강화학습에 들어가 볼 차례입니다.

 

먼저 위 스크린샷에서 볼 수 있듯이 일단 전체적인 에포크의 숫자를 1000으로 만든 다음에, main.py를 구글 드라이브에 있는 해당하는 폴더에 올려 보도록 합니다.

 

그런데 이렇게 하고도 평균회귀 모델은 커녕, 수익하나 제대로 나오지............. 7번 수익이 나오기는 했는데, 진짜로 개미 눈물만한 수익만 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 그래서 아무래도 이번 작전은 어딘가 문제가 있다는 생각이 들면서, 다른 해결책을 찾도록 해 봐야겠습니다.