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무모한 도전-주식 인공지능 만들기1651

평균회귀 모델의 구현 안녕하세요? 이제까지 허스트 지수같은 것을 한번 구해본 이유가 바로 이 평균으로 값이 회귀하는 성질이 있는 모델을 한번 사용해 보고자 하는 것입니다. 그래서 이번에는 이를 본격적으로 구현해 보기 위해서 한번 새로운 두뇌역할을 하는 py파일을 pytrader프로젝트 내에서 만들어서 구현해 보는 것 입니다. 먼저 Average_return이라는 클래스를 하나 만들어 보도록 합니다. 그리고 나서 초기화를 하는 메서드에서 input()을 사용해서 부모 프로세스로 부터 데이터를 가지고 오도록 만들어 보도록 합니다. 그리고 나서 관련된 공식이 [머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이닝]이라는 책에서 나와 있는 공식을 이용해서 한번 평균회귀 모델을 만들어 보도록 합니다. 그리고 이게 제대로 작동하는 지를 테스트 해 보기 .. 2019. 4. 30.
결과를 정리하기 위한 txt파일의 비교분석 & 정렬-complete- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번 포스팅에서 가장 좋은 결과만 추리는 데는 성공했는데, 그 가장 좋은 결과만이 아니라, 다음으로 좋은 여러개의 결과를 추려 보도록 했고, 그 내용을 짧막하지만 포스팅에 올리도록 하려고 합니다. 먼저 장황한 코드입니다만, 일단 코드에서는 모두 각각 그 다음으로 등급을 낮추어서 더 좋은 종목들을 한번 찾아보고자 합니다. 이렇게 하는 것으로 여러개의 엑셀파일을 생성하는 데 성공했습니다. 이제 관련된 엑셀파일들을 열어서 어떠한 종목들이 있는지 알아봐야 합니다. 먼저 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 먼저 평균값으로 돌아오기 위한 시간을 가장 적은 숫자부터 들어오도록 오름차순으로 정렬하고 그 다음으로 허스트 지수가 가장 작은 것 부터 들어오도록 만들어 줍니다. 이렇게 해서 퍼스트 .. 2019. 4. 30.
결과를 정리하기 위한 txt파일의 비교분석 & 정렬-2- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 어떻게 데이터를 정리해서 비교 분석하고 일치하는 결과를 추출하기 위해서 이래저래 list를 한번 시도해 보았습니다만, 문제는 상황이 녹녹치 않아서 그만 더 이상은 리스트를 사용한 작업은 무리라는 생각이 듭니다. 그래서 이번에는 pandas의 데이터 프레임을 사용해서 작업을 하고자 합니다. 먼저 리스트로 만들면서 모든 요소 하나하나를 분리하지 말고, 일단 한줄의 요소만 따로 떼어서, ;를 기준으로 분리를 하도록 for문 하나를 제거해 줍니다. 이렇게 해서 결과가 어떻게 나오는 지에 대해서, 한번 print()함수를 이용해서 이렇게 알아보는 작업에 들어가 보도록 합니다. 이렇게 하는 것으로, 모두 리스트에서 요소 하나가 다시 리스트 안의 리스트로 하나씩 묶여 있는 것을 확인할 .. 2019. 4. 30.
결과를 정리하기 위한 txt파일의 비교 분석 & 정렬 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 어떻게 ADF 테스트만이 아니라 허스트 지수와 Half-Life 테스트까지 하였습니다만, 그 결과가 상당히 많아서, 이를 일일히 손으로 정리하기는 다소 힘들기는 힘듧니다. 물론 수작업으로 어떻게 하면 되기는 되겠습니다만, 문제는 이번 한번으로 끝나지 않고, 다음에도 여러번 이 작업을 해야 하기 때문에, 자동으로 결과를 비교 분석을 해 주고 나서, 자동으로 정렬해 주는 프로그램이 필요합니다. 먼저 위 스크린샷에서 볼 수 있듯이, 새로운 py파일을 생성한 다음에, Text_compare라는 클래스를 생성해 주도록 합니다. 그리고 나서 모든 txt파일로 저장된 결과가 한개의 폴더에 저장이 되어 있기 때문에 폴더의 경로를 지정해 준 다음에, 다음으로 ADF 테스트의 결과를 열도록 .. 2019. 4. 29.

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