본문 바로가기
무모한 도전-주식 인공지능 만들기

VR과 MFI를 이용한 10period에서 계산

by 인터넷떠돌이 2020. 4. 2.
반응형

안녕하세요?

 

VR과 MFI를 이용해서 각각의 매도/매수 룰을 한번 비교해서 작업하는 중인데, 이전까지 결과는 그렇게 좋지 않아서 하는 수 없이 극단적으로 계산에 들어가는 기간이라고 할 수 있는 period를 10까지 줄여서 한번 작업에 들어가 보기는 보았습니다. 다른 포스팅 요청이 들어온 것도 있지만, 우선 이 작업이 먼저 끝이 나서, 일어난 순서에 따라 먼저 포스팅을 올려 보고자 합니다.

 

먼저 이 작업을 하기 위해서, 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 우선 기간을 10으로 두어서 작업을 하도록 합니다. 이렇게 해서 첫 발자국을 뗄 수 있었습니다.

 

그리고 나서 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 일단 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스에서 얻을 수 있는 내용을 가지고서 일단 결과를 저장할 수 있는 폴더를 생성해 주도록 합니다.

 

일단 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 사용한 탓인지 몰라도, 시간이 많이 걸리는 것을 확인할 수 있었습니다. 우선 거의 6시간씩 걸렸는데, 문제는 이 작업을 3번 더 해야 한다는 것 입니다.

 

 

다음으로는 30분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 가지고서 한번 작업을 해 보아야 하는데, 역시 가장 먼저 해야 하는 작업으로는 폴더를 생성해서 만들어 주도록 하는 것 입니다.

 

그리고 분봉의 간격이 커진 탓인지 몰라도 시간이 적게 걸리는 것을 확인할 수 있었습니다. 일단 이번에는 2시간이 조금 넘게 걸렸는데, 역시 코스피의 리스트가 1/3 되었기 때문에 3번 더 반복해 줍니다.

 

그리고 나서 한번 제대로 결과가 생성이 되었는지 확인을 들어가 도록 합니다. 먼저 확인할 수 있는 것으로는 그림파일과 같이 데이터 베이스 파일까지 포함해서 807개의 파일이 생성되었다는 것을 확인할 수 있습니다.

 

마지막으로 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스에서 얻은 결과를 바탕으로 해서, 한번 작업을 해 보기 위해서 폴더를 생성해 주도록 하고, 결과를 저장하도록 합니다.

 

그리고 나서 이번에는 더 적은 시간이 걸려서, 1시간 조금 더 걸리는 것을 확인할 수 있었습니다. 아무튼 이렇게 하는 것으로 이제 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스로 계산한 결과도 어떻게 처리가 가능한 것을 확인할 수 있었습니다.

 

이렇게 하는 것으로 이제 결과가 제대로 나온 것이 맞는지 아닌지 확인을 들어갔습니다. 여기서도 일단 807개의 파일이 생성되는 것을 확인할 수 있었습니다. 그나저러나 한가지 문제가 나온 것이, 일단 pytraderwithbrain의 손 역할을 하는 프로그램을 어떻게 정리해서 설명해야 하는데, 그걸 한다고 이 데이터 분석이 어느정도 우선순위에서 뒤로 밀릴 듯 합니다.

반응형