기계학습을 이용한 주가예측 -6-

안녕하세요?

 

드디어 이 일련의 시리즈도 마무리가 되어 가는데, 아무튼 기계학습을 하고서 어떻게 예측을 하는데 사용해 보려고 했는데, 이게 생각만큼 쉬운 일이 아니기는 아니었습니다. 그래도 어떻게 해서 여기까지 가지고 와서 예측을 하는데 성공했는데, 이제 다음으로 생각해 봐야 하는 일이 한두개가 아니라는 생각이 듭니다.

 

일단 이 현상을 해결하기 위해서 transpose라는 함수를 한번 주석처리를 하도록 해서, 그냥 처리해 보도록 했습니다. 이렇게 한 다음에...........

 

그리고 나서 다음으로 진행해 본 것으로는 역시나 결과가 어떻게 나오는지 한번 보고자 하는 것 입니다. 왜냐하면 이게 좀 의심스러운게........

 

결과는 제대로 나오기는 나옵니다. 그런데 문제가 무엇이냐고 하면, 바로 모델을 적용해서 예측할 때마다 다른 값이 나온다는 것 입니다.

 

 

어쨎거나 일단 2000에포크 기계학습을 하고 나서 남은 결과를 한번 위 스크린샷에서 표현할 수 있는 것처럼 일단은 하나 결과를 저장해 보도록 했습니다.

 

그럭저럭 무언가 제대로 나온 것 같은 것도 있지만, 그렇지 못한 것도 있고, 일단 결과의 형식만이라도 제대로 나온 것에 만족해야 할듯 합니다.

 

이런식으로 무언가를 다르게 지정해서 다시한번 해 본다고 해도, 그 결과가 나아질지는 보장할 수 없지만, 일단 초기에 참고한 코드에서 많이 바꾸어서 이제 초기에 참고한 흔적은 거의 없어졌습니다.

 

어쨎거나 2만번 훈련을 시키고 나서 결과가 달라지는 것이 있는지 없는지 알아보기 위해서 한번 백테스트를 들어가서 얼마나 정확하게 알아볼 수 있는지 테스트 해 봅니다.

 

먼저 위 스크린샷에서 나오는 것처럼 그럭저럭 무언가 그럴싸하게 나온 것 같은 결과도 보이지만, 반대로 그렇지 않은 결과도 있다는 것이 문제라면 문제입니다.

 

완전히 딴판으로 나온 결과에 대해서 무엇이라고 해석을 해야 할지는 모르겠습니다만, 아무튼 이런 상황에서는 무언가 변수 2개만 가지고서 예측을 한다는 것도 무리는 무리라는 생각이 듭니다. 다음으로 어떤 것을 해야 할지는 지금도 잘 모르겠습니다만, 일단 이 상황까지 오기는 왔습니다.