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다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번 포스티에서 RAW데이터를 확보하는데 성공했지만, 이걸 그대로 넣는다고 알아서 기계학습이 될리는 없으니, 일단 이 학습을 하기 위해서 우선은 데이터를 또 가공해야 할 필요성이 있습니다. 그래서 이번 포스팅의 주 내용은 이 데이터를 가공하는 것이 됩니다. 그리고 나서 일단 필요없다고 생각되는 column은 모두 제거해서 이렇게 7개의 column만을 남겨 두도록 했습니다. 이제 이걸 어떻게 기계학습에 사용하기 위해서 들어가야 합니다. 그리고 넘피 형식이 된 데이터에서 일일히 row형식으로 있는 column들을 하나하나 뽑아서 새로운 데이터 셋으로 만들어 주는 작업은 여기서도 똑같이 하지만, 일이 더 많아졌을 뿐 입니다. 그리고 여기서 중요한 것은 역시나 row를 조절해서.. 2022. 1. 22.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -1- 안녕하세요? 지난번 도전이 그렇게 좋은 결과로 끝이 나지 않았지만, 그래도 포기라는 단어는 배추를 세는 단위일뿐, 아직 그만두기에는 너무 이르다는 생각이 듭니다. 그래서 이번 포스팅에서 부터 시작을 해서, 일련의 새로운 방법으로 한번 도전을 해서, 어떻게 기계학습을 적용해 보고자 합니다. 먼저 문제가 있다고 하면, 가장 큰 문제가 바로 기존의 방법에서 volume과 OBV지수만 가지고서 내일의 주가를 예측하는 것은 상당히 무리라는 생각이 듭니다. 그래서 이번에는 베이직이 되는 기존의 일봉차트를 가지고 오는 것과 동시에 OBV지수가 계산이 되어 있는 데이터도 같이 가지고 오고자 합니다. 그리고 나서 다으믕로 진행해야 하는 것으로는 역시나 스위치 1번과 2번이라고 해서 베이직 데이터 베이스나 OBV지수가 계.. 2022. 1. 22.
윳쿠리 니토리의 제작 -4- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 마무리를 다 하지 못했는데, 이번 포스팅에서 어떻게 마무리를 지어서 그럭저럭 쓸만한 모델을 하나 만들 수 있을지에 대해서 한번 이야기를 해 보고자 합니다. 일단 눈을 가지고서 수정을 해 보면서, 윳쿠리를 만들 때는 인간처럼 둥근 눈을 넣어주는 것이 아니라, 어떻게 평평한 눈을 써야 할지 모르겠다는 생각이 듭니다. 알고보니, 숨기는 것을 뜻하는 눈모양 아이콘을 감기는 것만이 아니라, 렌더링에 사용하지 않겠다고 카메라 모양의 아이콘도 어떻게 건드려야 하기는 합니다. 이것까지 다 하고나서 그럭저럭 쓸만한 것이 나왔습니다. 다음에는 프리스타일을 적용해서 어떻게 외곽선을 만들어 주었는데, 너무 선이 굵다보니 문제가 하나 생기기는 생기는 상황입니다. 그래서 두께를 상당이 얇게 만들어서.. 2022. 1. 21.
윳쿠리 니토리의 제작 -3- 안녕하세요? 기계학습에 잠시 밀려서 진도가 늦어지기는 했지만, 아무튼 블렌더를 이용해서 윳쿠리 니토리의 남은 부분인 양쪽 양갈래 머리를 만드는 작업을 이어서 해 보고자 합니다. 일단 이 작업을 하는데 처음에는 서툴렀지만, 그래도 계속하다보니 요령이 생겼습니다. 먼저 테일을 구성할 머리칼의 단면이 될만한 도형을 구성해 보도록 했습니다. 일단 위 스크린샷에서 보이는 모양가지고서는 조금 무리는 무리입니다. 이런 모양으로 머리카락을 만들면, 무언가 상당히 이상한 모양이 될 것으로 보여서, 많은 수정이 이루어 졌습니다. 그리고 나서 다음으로 가 보도록 합니다. 그래도 일단 하나 붙여서 보니까, 그럭저럭 양갈래 머리의 하나는 완성이 된 것으로 보입니다. 이런 상황에서 이제 다음으로 해야 할 것으로는 역시 반대쪽도 .. 2022. 1. 21.

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