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무모한 도전-주식 인공지능 만들기1651

다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -12- 안녕하세요? 드디어 한 타이밍 몰아서 작업한 것의 마지막을 올릴 수 있게 되었습니다. 일단 다른것도 아니고, 이제 prediction까지 손보는데 성공했는데, 여기서 부터 다음 포스팅에서 아마 다루게 될 것은........ 기계학습 자체를 어떻게 개선할 것인가가 다루어 지게 될 듯 합니다. 영 안되는가 싶더니, 무언가 영 좋지 않은 상황에서 했더니, 오타로 인해서 계속해서 이 부분에서 에러가 걸리고 있었던 것 이었습니다. 이렇게 해서 얼떨결에 작업이 마무리 되기는 되었습니다. 이제 결과물을 한번 확인하러 가기는 가야 하는데, 일단 데이터 베이스 파일을 열어 봅니다. 실제로 데이터 베이스 파일이 제대로 나왔는지 여부를 확인하려고 했는데, 일단 데이터 베이스 파일 자체는 제대로 나온 것이 확인이 되었습니다... 2022. 1. 27.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -11- 안녕하세요? 어째 하다보니, 이렇게 오전과 오후 일부를 거의 이 블로그 포스팅을 하는데 보내게 되었는데, 그래도 안할 수가 없는 것이, 계속해서 쌓이는 스크린샷과, 그걸 가지고서 그냥 넘어가면, 제가 하고서도 제가 어디까지 무얼 했는지 전혀 알 수 없는 사태가 벌어집니다. 그래서 이걸 막고자, 일단 들어가 보도록 하겠습니다. 일단 close의 데이터를 가져오기 위해서, 새로운 변수를 만들어서 기존의 chartData에서 이 부분만 가지고 오도록 시도를 해 보도록 합니다. 그리고 나서 다음으로 시도를 한 것은, 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단 원하는 만큼 데이터를 가지고 올 수있도록 조작을 하는 것 입니다. 그리고 나서 다음으로는 새로운 DataFrame을 만든 다음에, 여기다가 역산으로 normal.. 2022. 1. 27.
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 했습.. 2022. 1. 27.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -9- 안녕하세요? 일단 너무 한꺼번에 많은 것을 하다보니 무언가가 좀 뒤죽박죽이 되었는데, 아무튼 그럼에도 불구하고 일단은 기계학습은 학습이고, 예측을 하기 위해 적용하는 것은 따로 있습니다. 일단 이 작업을 위해서 가자가지 먼저 예측결과를 분석해 보도록 하고, 그 다음으로는 20만 에포크의 기계학습에 들어갔습니다. 일단 하나 짚고 넘어가야 하는 것이 있는데, 원본 데이터에서 가장 마지막 값은 실제로는 이 값들이 아니라, 다음날의 close값을 예측하는 것이 더 중요합니다. 그래서 원본의 제일 첫 머리에 있는 값을 사용이 가능해도, 가장 마지막에 나오는 값은 사용할 수 없는게, 이 값이야 말로 z score의 다음날 오기전의 값이기 때문입니다. 거기다가 원본 데이터의 평균과 표준편차를 이용해서 일단 z sco.. 2022. 1. 27.