무모한 도전-주식 인공지능 만들기1651 1% risk를 기준으로 해서 테스트에 들어가 보기 안녕하세요? 일단 시간이 많이 걸리기는 했어도 어떻게 해서 10period에서 계산을 하는데, position sizing을 하기 위해서 이 risk를 얼마로 둘지 생각하다가 한번 risk를 낮추어 보도록 해야 겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 이번에는 1.5%에 이어서 1%로 작업을 해 보도록 합니다. 먼저 이 작업을 하기 위해서, 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 작업 결과를 저장하기 위해서 폴더를 생성해 보도록 합니다. 그리고 나서 다른 것은 다 일치하는데, 이번에는 그냥 리스크만 1%로 낮추어서 한번 작업에 들어가 보도록 합니다. 이렇게 하는 것으로 이제 다음 작업에 들어가 봅니다. 먼저 첫번째 파트에서 시작된 작업은 끝이 나는데 무려 10시간 반 정도가 걸린 것을 생각할 수 있었습니다... 2020. 8. 9. 의외로 발견된 ray의 활용법 안녕하세요? 일단 지난번 테스트에서 ray가 기존의 multiprocessing에 비해서 느리다는 결론을 얻기는 했는데, 이것만으로는 만족할 수는 없어서 한번 다른 종류의 실험을 해 보도록 했습니다. 그리고 여기서는 무언가 더 의미가 있어 보이는 결론을 얻는데 성공했습니다. 일단 2번째 subprocess로 처리가 되는 for 문의 하나하나의 구문에서, sleep을 하는 시간을 기존의 1초에서 4초로 늘려 주도록 해 보았습니다. 그리고 나서 걸리는 시간을 보니까 의외로 1분 넘게 걸리는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 그래도 의미있는 결과를 얻기 위해선은 일단 10회 반복해 주도록 합니다. 이제 ray를 사용하면 어떤 효과가 있는지 없는지에 대해서 알아보기 위해서, 이번에는 합너 작업을 해 주도록 합.. 2020. 8. 8. 1.5% Risk에서 나온 결과의 분석 -2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번과 달리 같은 10preiod에서 얻는 결과지만, 2% risk를 가지고 테스트를 하였는 10period의 결과와 한번 비교해 보는 시간을 가져 보도록 하겠습니다. 일단 이 작업을 하기 위해서는 많은 데이터를 정렬하고 이름을 고치는 작업을 해야만 했지만, 이 과정은 일단 생략하도록 하겠습니다. 먼저 Account에서 이익을 본 종목의 갯수에 대해서 일단 짚고넘어가고자 합니다. 파란색이 기존의 방식, 붉은색이 1.5% 리스크를 가지고 테스트를 한 것인데, 일단 여기서는 2개의 매도/매수 룰을 제외하고는 일반적으로 2%의 리스크만 감당한 쪽이 더 수익을 낸 종목의 갯수가 많았습니다. 그리고 이번에는 손해본 종목의 갯수에 대해서 한번 이야기를 하는 그래프를 그렸는데, 여기서.. 2020. 8. 6. 1.5% Risk에서 나온 결과의 분석 -1- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 다른게 아니라, 지난번 테스트에서 나온 결과를 일단 1.5% 리스크 조건에서 나온 결과 자체만을 놓고서 한번 분석해 보고자 합니다. 이 결과를 알아보기 위해서 이번 포스팅을 올려 보고자 합니다. 일단 이렇게 1.5% 리스크에서만 나온 내용을 올린 다음에, 다른 내용을 한번 이야기 해 볼까 합니다. 그리고 나서 다음으로 이야기를 해볼 것으로는, 먼저 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 각각의 폴더에 저장되어 있는 엑셀파일을 한개의 파일에 모으도록 해야 합니다. 그리고 나서 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 엑셀의 함수인 countif와 averageif같은 함수를 써서 필요한 데이터를 취득해 보도록 합니다. 그리고나서 위 스크린샷과 같이 일단 붙여넣기로 한개의 시트에 다 .. 2020. 8. 6. 이전 1 ··· 141 142 143 144 145 146 147 ··· 413 다음
