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새로운 수익모델을 찾기-2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 그동안 잠시 멈춰 있었던 ADF 테스트를 통과한 종목에서 한번 수익모델을 찾기 위한 작업에 들어가 보고자 했으며, 그 결과를 블로그에 올리고자 합니다. 일단 지난번 포스팅에서 첫번재 강화학습은 전체 데이터의 50%만 사용했기 때문에, 이번에는 위 스크린샷처럼 수익모델과 데이터 베이스등을 지정하고 나서, 다음으로는 50%의 데이터를 백테스트에 사용해 보도록 합니다. 그런데 백테스트결과 수익은 커녕, 도리어 손해만 보는 것을 확인할 수 있었습니다. 이래서야 이걸 써먹을 수 없겠다는 생각이 듭니다. 이번에는 전체 데이터의 75%만을 사용해서 강화학습으로 얻은 모델의 백테스트에 들어가기 위해서 25%의 남은 데이터를 사용하는 모습을 보고 계십니다. 일단 첫번재 시도인데, 여기서도 .. 2019. 4. 24.
코스닥에서 ADF 테스트를 했는 결과 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번에 코스피 종목들을 전체를 스캐닝해서 3월 20일 데이터 부터 분봉데이터를 바탕으로 주가가 랜덤워크를 따르는 지를 테스트 해서 그렇지 않은 종목들을 다 추려냈는데, 이번에는 코스닥을 바탕으로 해서 종목들을 추려낼 수 있는지를 한번 살펴 보고자 하니다. 일단 파이참상에서 실행을 하는 것 가체는 간단했습니다. 기존에 코스피로 되어 있던 부분을 모두 코스닥으로 바꾸어 주기만 하면 되는 것 입니다. 그리고 이번에도 역시 6시간 정도 걸리고 나서, 모든 작업이 완료가 되는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 이제 얼마나 많은 종목들이 나왔는지 살펴 보도록 합니다. 일단 종목자체가 많은 탓인지는 모르겠습니다만, 10%의 오차범위 내에서 걸렸는 종목들이 위 스크린샷과 같이 상당히 .. 2019. 4. 23.
새로운 수익모델을 찾기 안녕하세요? 이래저래 일이 있어서 좀 포스팅을 올리는 것도 많이 늦어졌습니다. 아무튼 간에 일단은 지난번 포스팅에서 ADF 테스트를 해서 랜덤워크가 아닌 종목을 찾아보니, 일단 신흥(004080)이 적당할 것으로 생각이 되어서, 드디어 구글 코랩을 이용해서 강화학습에 들어가 보고자 합니다. 먼저 기존의 pytrader를 실행시켜서 신흥의 분봉차트를 가지고 오도록 하는 작업에 들어가 보도록 합니다. 당연 저장할 폴더도 지정을 해 주어야 합니다. 먼저 ADF 테스트에 들어간 3월 20일 9시 이전의 데이터는 모두 삭제를 하도록 합니다. 그리고 나서는 어떻게 614개 행의 데이터가 있는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 그래서 기존에 있던 yellow operation 프로젝트로 가서, 여기서 나와 있는 종.. 2019. 4. 22.
ADF 테스트를 이용한 종목선택에 도전하기-2- 안녕하세요? 이제 지난번 포스팅에서 겨우겨우 어떻게 해서 ADF 테스트를 이용할 수 있게 되었습니다만, 그 결과는 튜플 형태로 모두 함축된 형태로 나오기 때문에, 이를 어떻게 그냥 한 두 종목이면 사람 눈으로 일일히 확인해 보겠지만, 문제는 1500개가 넘는 코스피 종목을 일일히 체크하기에는 피곤하다는 겁니다. 그래서 이 과정을 자동으로 만들기 위한 작업이 이어지게 됩니다. 그래서 먼저 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 튜플안에 있는 각각의 요소를 선택하기 위해서는 튜플명[인덱스]를 사용하면 간단하게 수행을 할 수 있습니다. 그런데 제 예상과는 다른 방법으로 나와서 조금 당황스럽기는 했습니다. 일단 위 스크린샷에서 빨간색 박스를 친 부분은 바로 한개의 요소였으며, 여기서 기각값이라고 해서, 통계검정량이 이 .. 2019. 4. 21.

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