다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -10-

안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 어떻게 20만 에포크 학습을 해서, 모델을 완성키셨고, 이를 통해서 예측을 해 보았는데, 그 결과를 한번 살펴볼 시간이 되었습니다. 일단 이래저래 이런 작업을 하긴 했지만, 아직도 여러므로 풀리지 않은 면이 많은 상황인데, 그 일부를 올리고자 합니다.

 

먼저 결과를 가지고 엑셀 시트에 가지고 왔습니다. 일단 모든 값을 다 사용할 수 있는 것은 아니라는 것에 유의하면서 우선 prediction에 있는 마지막 값은 진짜 미래의 값이기에 지워봤습니다.

 

그리고 나서 다음으로 진행한 것은 원본에서 평균과 표준편차를 구하고, 이 값을 바탕으로 예측값에서 한번 본래의 value로 변환을 시켜 보았습니다.

 

그리고 나서 절대값으로 원본과의 차이를 구하고 나서, 이 값들의 평균을 구하고자 했습니다. 그런데 20만 에포크로 했음에도 불구하고 여전히 평균적인 차이는 큰 듯 합니다.

 

그래서 2만 에포크와 한번 비교를 해 보았는데, 결과가 더 좋지 않도록 나온 것이 문제라면 문제입니다. 이런 상황에서는 오히려 무언가가 20만 에포크에서 더 악화된 것으로 보입니다.

 

 

그래서 이번에는 다른 종목은 어떻게 반응하는지 살펴 보고자 했습니다. 이를 위해서 종목코드 001040 주식에 대해서 적용을 해 보고자 합니다.

 

여기서도 역시 원본에서 평균과 표준편차를 구래서 예측된 값들의 원래 값이 어떻게 되는지에 대해서 한번 이야기를 해 보도록 했습니다.

 

그 다음에 절대값으로 변환이 된 차이들의 평균을 구하도록했습니다. 이번 경우에는 앞서 나온 종목의 절대값 차이 평균보다는 더 나은 것으로 보입니다.

 

한 종목만 따로 봐서는 안되겠다는 생각이 들어서, 이번에는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것과 같이, 일단 또 다른 종목에 적용을 해 보았습니다.

 

이번에도 역시나 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 원본의 평균과 표준편차를 가지고 와서, 값을 변환하도록 하고, 그 당므을 ㅗㅎ애 ㅑ할 것은...............

 

이번에도 역시나 절대값으로 전환한 원본과의 차이를 평균으로 나타낸 값이 나왔습니다. 그래서 이 값이 어떤 의미인지 알아보는 것도 필요하지만, 그 외에도 더 필요한 것은, 이런 식으로 일일히 수작업만 해서는 수지가 맞지 않는다는 것 입니다. 그래서 이를 해결하기 위해서........... 좀 자동으로 될 수 있는 것을 생각해 봐야 할듯 합니다.