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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.
종목선정을 위한 ADF 테스트, 허스트 지수, Half-life테스트 하기 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난주에 이래저래 신흥의 주식을 가지고서 기계학습을 해서 실패만 했는데, 다시 한주가 지났기 때문에, 이번 주에는 어떤 종목이 적절한지 알아보기 위해서 한번 ADF 테스트만이 아니라 허스트 지수(hurst exponent)라는 것과, 얼마만에 다시 평균가격으로 돌아오는지 알아보는 Half-life 테스트도 같이 진행을 했습니다. 먼저 이 작업-지난번에 ADF 테스트는 했으므로, 이번에는 허스트 지수를 해 보기 위해서는 먼저 numpy를 가지고 와야 했으므로, import해 오도록 합니다. 그리고 나서 위 스크린샷처럼 한번 허스트 지수를 계산해 주는 메서드를 한번 [머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발]이라는 책에 나와 있는 그대로 가지고 오도록 합니다. 다음으로는.. 2019. 4. 28.
새로운 방법으로 강화학습을 시도해 보기-5- 안녕하세요? 이래저래 다른 작업을 한다고 포스팅이 늦어졌는데, 아무튼 이번 포스팅으로 지난주에 있었던 실패의 기록을 다 마무리 하게 됩니다. 일단 평균회귀든 뭐든 간에 지난 현재가 = close의 값이 앞으로의 close값에 영향을 주는 종목인 신흥을 가지고서 한번 기계학습을 해 보기는 보았습니다만, 이게 그 다지 좋은 결과는 아니었는 모양입니다. 먼저 training_data를 한번 print()함수를 통해서 보도록 해 봅니다. 이 결과를 보면, 여기에서는 이미 현재가인 close의 평균을 구하는 값이 이미 있음을 알 수 있습니다. 그래서 이번엔는 아예 위 스크린샷에서 보면 알 수 있듯이 yellow_operation프로젝트에 현재가의 평균값도 한번 집어 넣어 보도록 합니다. 일단 한번 파이참에서 돌려.. 2019. 4. 27.

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