기계학습을 이용한 주가예측 -1-

안녕하세요?

 

어떻게 기계학습을 이용해서 무언가를 하는 단계에 마지막에 도달하긴 했는데, 그 때까지의 여정을 이번 포스팅에서 다루어 보고자 합니다. 아무튼 이래저래 쉽지 않은 일이기는 했습니다만, 그래도 어떻게 이번 작업을 여기까지 오는데, 성공하기는 했습니다.

 

먼저 기계학습을 시키는 것에 있어서 데이터를 제대로 준비 하도록 합니다. 이를 위해서 열을 선택해야 하는데, 그 방법은 그냥 []안에 숫자만 넣는 것으로 가능했습니다.

 

이렇게 해서 일단 제가 원하는 대로 어떻게는 근접하게 하나 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 여기까지는 어떻게 순조롭기는 합니다.

 

 

다만 제가 원하는 형태와 완전히 같지는 않았기 때문에 numpy에서 데이터를 서로 혼합시켜서 완전히 하나로 만드는 작업을 위한 다른 코드를 실험해 보도록 했습니다.

 

이렇게 해서야 제가 원하는 대로 volume과 obv계산한 값이 서로 시너지를 일으켜서 어떻게 무언가를 만들기는 만들고 있습니다.

 

그렇게 해서 일단 close만을 따로 골라서 이번에도 역시 같은 [ ] 안에 있는 것으로 하나씩 하나씩 빼낸다음에 이걸 기존의 데이터넷과 연동을 시켜 주도록 합니다.

 

이렇게 해서 일단 데이터의 모양은 3개의 요소가 하나의 묶음에 묶여 있는 것이 1000개씩 나오는 등 이렇게 해서 묶어주는데는 성공했습니다. 이제 주석처리한 부분을 다시 해제하고, 얘네들에서 기계학습을 일으켜 봐야하는 과제가 남아 있습니다.