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강화학습80

RLTrader의 오류 수정과 다시한번 시도해 보기 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 여전히 수익이 안 나오는.... 예, 아직 주식투자로 수익을 못 내고 있는 이 RLTrader가 어디서 문제가 있는 것은 아닌가 하는 생각이 들어서, 한번 체크해 보고 다시 한번 시도를 하고자 합니다. 먼저 기계학습을 시작하는데, 이전까지는 2% 지연보상 임계치를 주어서 했다면, 다시 초기로 돌아가서 20%로 올려주고, discount Factor를 0으로 만들어 주는 작업을 해 보았습니다. 당연 policy_learner라고 정책 학습기에서 한번 더 혹시나 모를 수도 있기에 바꾸어 줘 보기도 합니다. fit()메소드에 있는 discount factor도 역시 0으로 바꾸어 주도록 합니다. 이제 기계학습에 들어가 보도록 합니다. 지난번 보다는 짧은 시간이 걸리기는 했지만, .. 2018. 11. 5.
주식 투자 시뮬레이션에 들어가 보기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 기관과 외국인 투자자의 순매수 거래량을 추가하기는 했지만, 그다지 큰 변화는 없었다고 했습니다. 아무튼 그건 그것이고, 이제는 어떻게 모델이 나오기는 나왔으니 AJ렌터카의 75%에 해당하는 주식을 가지고서 학습을 하였고, 남은 25%로 투자 시뮬레이션이라고 해서 모델의 테스트에 들어가 보고자 합니다. 먼저 투자 시뮬레이션을 위해서 이전에 만든 모델을 가지고 와야 하는데, 먼저 모델의 저장방법은 model_날짜와 시간.h5 형식을 따르는 파일로 저장이 되는데, 먼저 model_ver이라고 하는 변수에서는 바로 이 모델이 만들어진 날짜와 시간을 추가해 주도록 합니다. 그리고 나서 기간을 다시 설정하는데, 이번에는 2018년 3월 23일에서 2018년 11월 2일 까지 주가 데이.. 2018. 11. 5.
기관 투자자와 외국인 투자자의 거래량 추가 안녕하세요? 지난번 주식 인공지능을 만드는 과정에서 GPU를 이용한 빠른 연산은 실패했으니, 이제는 좀 모델의 정확도랄까요? 좀더 나은 모델을 만들기 위해서 기관 투자자의 거래량과 외국인 투자자의 거래소에서의 거래량에 대해서 추가를 해 볼까 합니다. 그래서 이번 포스팅에서는 RLTrader에 관련된 내용을 올리고자 합니다. 먼저 PyCharm의 관련된 환경을 이전에 설정해둔 파이썬의 환경으로 돌아가는 것으로 설정을 해 주도록 합니다. 그리고 나서 data_manager.py로 가서, 위 스크린샷처럼 inst와 frgn이라고 기관과 외국인 투자자를 설정해 둔 다음에, 빈 자리가 있으면 Nan이라고 표기가 되도록 설정을 해 주도록 합니다. 그리고 평균이동선을 구하는 공식에 대해서 한번 적어 주도록 합니다. .. 2018. 11. 4.
GPU를 이용한 주식 인공지능의 학습 part3 안녕하세요? 이번 포스팅에서야 말로 주식 인공지능의 학습 속도롤 올리기 위한 작업인 GPU를 이용한 작업의 마지막 포스팅을 올리도록 하겠습니다. 정확히는 gputest라는 환경안에 들어가 있는 python.exe를 선택해 주어야 하는 것 입니다. 이걸 선택해 주면 환경설정은 마무리가 된다고 볼 수 있습니다. 다음으로는 위 스크린샷에서 gputest에 해당하는 내용을 선택해 주고, OK를 눌러 주도록 해 봅니다. 그런데 여기서 보니 Pandas라는 모듈이 아직 없는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 Pandas를 설치해 주도록 합니다. 새로운 환경이 들어온 관계로 PyCharm에서 이래저래 조정하는 과정으로 시간이 걸리는데, 일단 기다려 주도록 합니다. 이제 기계학습을 시작하려고 했더니, 그만 기계학습에서 .. 2018. 11. 4.

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