안녕하세요?


지난번 포스팅에서는 정말 쥐 꼬리만한 수익이 7개월간 나오는 것을 포스팅 하였는데, 이런 수익에는 만족할 수가 없어서 더 큰 수익을 올리는 모델이 없는지 한번 찾아보고자 나서는 중 입니다.



다음 조건에서 한번 기계학습을 시작하도록 코드를 변형해 봅니다.


혹시 몰라서 정책 학습기에서 fit()함수도 교체를 해 주는데, 일단 여기서는 지연보상 임계치를 15%로 하고 나머지 조건은 건드리지 않고서 그대로 두도록 합니다.



여기서는 변화를 주기 위해서 이전에는 -1로 되어 있는 손실이 났을 경우에 벌점을 더 올려서 한번 -1점에서 -2점으로 만들어 주도록 합니다.



그리고 중요한 기간 필터링도 있는데, 여기를 제대로 설정해 주어서 제대로 학습용 데이터를 지정해 주도록 합니다.



먼저 지정된 조건으로 기계학습이 시작하는 것을 볼 수 있습니다.



그리고 약 3시간 정도 걸려서 기계학습이 끝나는 것을 볼 수 있었습니다.




일단 초반 에포크에서는 그렇게 수익이 많이 나오지는 않는 것을 볼 수 있습니다. 특히 급등했다가 급락하는 과정에서는 큰 손실을 보는 것을 볼 수 있습니다.



그리고 나서, 에포크가 600까지는 손해를 분명히 보고 있다가 1000에포크가 되어서야 제대로 이익을 내는 것을 볼 수 있습니다. 물론 이게 언제나 테스트용 데이터 셋에서 수익을 보장해 주지는 않았습니다.



일단 PV가치는 초반에 높았다가 중반에 떨어져서 손해를 보았고, 그리고 나서 마지막에는 수익을 내는 구조로 바뀌는 것을 볼 수 있습니다.



다음 단계로는 생성된 모델을 가지고서 투자 시뮬레이션에 들어가 보도록 한번 시도를 하도록 합니다.



데이터의 기간도 제대로 2018년 3월 말에서 11월 초로 설정을 해 주도록 합니다.



그리고 이제 비학습 투자 시뮬레이션에 들어갈 수 있도록 주석 처리를 바꿔주도록 합니다.




그런데 제 기대와는 다르게 약 7% 정도의 손실을 보는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 이 조건은 뭐가 아니라는 생각이 들어서 하는 수 없이 다른 조건을 살펴 보도록 합니다.



이번에는 지연보상 임계치만 16%로 지정을 하고나서 한번 강화학습에 들어가 보도록 합니다.



혹시 몰라서 정책 학습기의 지연보상 임계치도 바꾸어 주도록 합니다.



지정된 조건으로 제대로 강화학습에 들어가는 것을 볼 수 있습니다.



이번에도 약 3시간 정도 걸리고 나서야 기계학습이 제대로 완성이 되는 것을 볼 수 있었습니다.



먼저 10 에포크에서는 수익이 좋았다가, 200에포크가 되면서 좀 손실을 내는 것을 볼 수 있었습니다.




다만 1000에포크에 이르러서는 제대로 수익을 내는 것을 관찰할 수 있었습니다.



일단 포트폴리오 가치역시 10에포크를 제외하면 꾸준히 증가하는 것을 볼 수 있습니다.



방금 생성된 모델을 가지고서 한번 투자 시뮬레이션에 들어가 보도록 합니다.



기간도 역시 올해 3월 말에서 11월 초로 지정을 해서, 제대로 테스트가 진행이 되도록 설정 했습니다.



언제나 하는 것 처럼, 제대로 된 비학습 투자 학습이 될 수 있도록 한번 코드를 바꾸어 주도록 합니다.



이번에는 11.3%의 수익이 발생하는 것을 볼 수 있었습니다. 지난번의 42.9%의 수익에 비하면 정말로 적은 것을 볼 수 있는데, 그래도 이런 수익이라도 나오는 것이 어딘가 하는 생각이 들었습니다. 예, 지난번의 1.5%의 쥐꼬리만한 수익보다는 훨씬 많은 것은 맞지만, 그래도 아직은 부족한 것이 아닌가 하는 생각이 듭니다.

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