다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -8-

안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서는 어떻게 날짜를 수정할 수 있도록 작업을 시작했는데, 계속해서 예측을 하는데 이미 기계학습이 된 모델을 다루는 것으로 해서, 어떻게 작업을 수행해 볼까 합니다. 아무튼 이 작업을 위해서 가장 먼저 GUI작업부터 완성을 해야 하는데, 이 과정을 보여 드리고자 합니다.

 

그리고 나서 가장 큰 문제라면 문제가 바로 예측을 하는데 있어서도 일단, 데이터를 normalize해야 한다는 문제점이 있습니다. 일단 이렇게 만들어 주도록 합니다.

 

그리고 나서 예측을 적용해서, 한번 결과를 내어 보고자 했습니다. 이렇게 해서 나온 결과를 보고 나서, 한번 작업에 들어가고 나면..................

 

그리고 나서 다음으로진행을 하고자 하는 것으로, 이제 데이터 베이스를 열어보면, 결과값도 다 normalize가 되어 있는 것을 볼 수 있었습니다. 이래서는 제대로 사용하기 곤란합니다.

 

 

일단 normalize 방법에 사용한 이 z score를 만드는 방법은 위 그림의 공식과 같습니다. 이걸 역으로 해서 raw score인 x값을 구할 수 있어야 합니다.

 

먼저 raw한 값이 살아있는 데이터 베이스의 close값을 가지고 와서, 평균과 표준편차를 구해 주도록 합니다. 물론 이런 것을 구해서 어떻게 사용할 수 있는지는 저도 모릅니다.

 

이렇게 해서 먼저 z-score값을 표준편차와 곱하고, 이후에 평균과 더해주는 방식을 썼는데, 아직도 이게 정확하게 맞는 방법인지 아닌지는 모릅니다.

 

이렇게 해서 원본과 차이 - 예측이 얼마나 빗나갔는가 하는 것의 차이를 계산해 보아서 평균을 내어 보았습니다. 일단 오차 자체는 그렇게 나쁘지 않아 보이기도 합니다만.........

 

문제는 이 20만 에포크 돌린 학습결과나 2만 에포크 돌린 결과와 큰 차이가 없다는 심각한 문제점이 노출 되었습니다. 이런 상황에서 어떻게 하면 좀 더 나은 결과를 만들 수 있는지 고민해 보고, 다음 단계를 밟은 내용을 다음 포스팅에서 이어서 올려보겠습니다.