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기계학습110

2월 8일 해가 떠 있는 동안 시도한 주식 인공지능의 시도들 안녕하세요? 어떻게 하다보니 가지가지로 모자라는 것이 많이 있어서, 거의 오류를 수정하는 것은 못하고서 너무 오랜 시간 동안 강화학습에 들어가는 시간에 대해서 집중했다는 생각이 듭니다. 그래서 이 포스팅이 올라온 2월 9일 오전 시점에서 어제인 2월 8일 주식시장이 열려 있는 시간동안 다양한 작업을 시도 하였습니다. 먼저 지난번에 1분봉 차트를 가지고서 너무 시간이 걸리는 강화학습을 보았습니다. 그래서 이번에는 지연보상 임계치를 10%인 0.1로 두어서 강화학습에 들어가 보도록 합니다. 당연하다면 당연하게도 구글 드라이브에 있던 main.py를 제거한 다음에, 새로이 만들어 놓은 main.py를 업로드하는 것도 잊지 말도록 합니다. 그런데 생각했던 것 만큼 식간이 단축이 되지 않아서, 하는 수 없이 강화.. 2019. 2. 9.
단타매매에서 수익모델을 찾기 위한 여정 시즌2-2- 안녕하세요? 지난 포스팅에서 세번째 모델까지 백테스트를 완료했습니다만, 남은 25%의 분봉차트에서 나온 데이터로는 수익을 낸 모델이 없다는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 남은 4개의 모델중에서는 수익모델이 나오기를 기대하면서 한번 백테스트에 들어가 보고자 합니다. 네번째 수익모델입니다만, 이 모델에서도 역시나 수익이 전혀 나오기는 커녕, 오히려 초기 자본금을 까먹는 것을 보여주고 있다는 것을 볼 수있습니다. 다음으로는 5번째 모델입니다만, 여기서도 전혀 수익이 나오지 않았습니다. 그런데 자세히 보면, 무언가 판박이라도 된 것처럼 4번째 모델과 같다는 것을 볼 수 있습니다. 여섯번째 모델역시 수익은 나오지도 않았고, 어째서 인지 매수/매도가 모두 4번째와 5번째 모델과 같다는 것을 볼 .. 2019. 2. 3.
단타매매에서 수익모델을 찾기위한 여정 시즌2 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 단타매매를 위한 수익모델을 찾기 위해서 이리저리 노력을 하기는 했습니다만, 문제는 원본 데이터가 잘못되어 있어서 처음부터 다시해야 하는 문제가 나왔습니다. 그래도 이제라도 이걸 알아차기리는 했기 때문에, 이에 대해서 한번 또 다른 도전을 해보고자 합니다. 먼저 첫번째 모델을 얻기위한 강화학습을 시행한 결과입니다. 모든 학습이 총 600에포크 이루어 졌음에도 불구하고 시간이 다 걸리는 데는 3시간 33분이라는 시간이 걸리는 것을 볼 수 있었습니다. 이어서 2번째 강화학습에 들어갔습니다. 여기서 사용된 분봉차트는 28, 29, 30, 31일간의 AJ렌터카에 대한 분봉차트를 가지고 오도록 했으며, 총 데이터의 75%가 강화학습에 사용이 되었습니다. 이번에도 모든 학습이 완료가 되.. 2019. 2. 3.
1월의 마지막인 목요일에 모의 주식투자를 끝낸 결과-2- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 분봉차트에 -값이 있어서 생기는 에러가 있다는 언급을 하였습니다. 그래서 이번에는 이런 에러를 분봉차트를 가지고 오는 과정에서 없애고자 작업을 해서 에러를 없애고, 목요일 밤에 하려고 했지만, 못했는 작업들에 대해서 한번 진도를 나가고자 했습니다. 일단 2번째 강화학습이 구글 코랩에서 끝나기는 했습니다만, 이게 큰 의미가 있는가 하는 생각이 듭니다. 먼저 준비한 데이터 베이스의 자료가 엉망이 되었는데, 이걸 가지고 학습시킨 모델이 제대로 나올 지 의문입니다. 그래서 지난번 포스팅에서 int로 정수로 만들고 나면, 다음으로 abs로 절대값을 만드는 것 까지는 했었고, 그래서 이번에 새로 끌어들인 데이터 베이스에는 전혀 -값이 없다는 것을 알 수 있습니다. 이 데이터 베이스를 .. 2019. 2. 1.

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