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기계학습110

단타매매에 일봉차트에서 얻은 모델의 적용결과 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 주식 단타매매의 데이터 차트-1분 단위로 기록이 된 차트를 가지고 와서, 이를 한번 지난번에 42.9%의 수익을 낸 모델에 적용해 보는 시도를 하였습니다. 첫 단계는 먼저 1분단위로 주가의 변동을 기록한 데이터를 HTS에서 가져오는 작업을 하는 것입니다. csv파일로 저장이 되었으며, HTS에서 제공해 주는 데이터의 한계로 11월 6일부터 11월 8일까지의 데이터만 가지고 작업을 할 수 있었습니다. 일단 여기서는 data만이 아니라 minute라고 분 단위 시간이 들어갔으며, 기관과 외국인 투자자의 순매수량은 분 단위 차트에서는 제공을 해주지 않기 때문에 하는 수 없이 빼야 했습니다. 그리고 학습 데이터셋도 한번 다듬어 주도록 해 봅니다. 그리고 나서 data_manager.. 2018. 11. 12.
수익모델의 최신데이터 검증과 트러블 발생 안녕하세요? 그간 시간이 흘러서 주식 시장에서는 새로운 데이터가 나오는 타이밍이 되었습니다. 그래서 한번 11월 5일부터 11월 8일까지의 AJ렌터카의 일일 주가 데이터를 바탕으로 한번 테스트를 하고자 했습니다. 그런데 여기서 생각지 못한 트러블이 발생하는 바람에 이래저래 많은 시간이 걸렸고, 이번 포스팅에서는 관련된 내용을 포스팅 하고자 합니다. 먼저 11월 5일부터 11월 8일까지의 주가 데이터 차트입니다. 여기서는 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량, 기관 순매수량, 외국인 순매수량으로 차트 데이터를 가지고 왔습니다. 지난번에 42.9%의 수익을 낸 모델을 가지고서 한번 테스트에 들어가 보도록 합니다. 기간도 정해 주도록 합니다. 그런데 처음 돌렸을 때 에러가 났습니다. 여기서 나온 에러는 csv .. 2018. 11. 11.
수익모델을 또 찾기 위한 여정-7- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서는 만족스러운 수익모델이 전혀 발견이 되지 않았습니다만, 그래도 계속해서 수익모델을 찾고자 하는 시도는 계속했었고, 이번 포스팅에서는 수익 모델이 하나 나왔습니다. 이번에는 학습이 일어나는 과정에서 시작하는 무작위 행동의 비율을 100%로 지정을 해주는 것으로 해서, 한번 강화학습에 들어가 보고자 합니다. 역시나 예상대로 초반 행동의 결과에서는 정말로 완전히 노란색이 되어서 전혀 인공지능이 행동을 하지 않은 것을 볼 수 있었습니다. 다만 1000에포크에 이르러서는 전혀 랜덤한 행동이 없는 것을 볼 수 있었습니다. 그리고 마지막 1000에포크에 이르러서는 수익을 크게 올리는 것을 볼 수 있었습니다. 다음으로는 방금 만들어진 모델을 가지고서 한번 투자 시뮬레이션에 들어가 보고자 .. 2018. 11. 11.
수익모델을 또 찾기 위한 여정-5- 안녕하세요? 다시 한번 더 수익모델을 찾기 위해서 또 다른 조건을 바꾸어서 한번 기계학습을 시키고, 여기서 만들어진 모델을 바탕으로 한번 투자 시뮬레이션을 해서 제대로 수익이 나오는 지를 살펴 보고자 합니다. 이전에는 지연보상 임계치를 15%로 동일하지만, 지연보상 규칙에서 그냥 있을 경우 0으로 바꾸어서 다시한번 이 보상규칙을 바꾸어서 강화학습에 들어가 보도록 합니다. 일단 에포크가 초반인데, 더 진행이 되면 될 수록 PV가 증가하는 것을 볼 수 있었습니다. 그리고 나서 600에포크에서 그냥 손해를 있는대로 보기는 했지만, 1000에포크에서 더 많은 수익을 내는 것을 볼 수 있었습니다. 그리고 나서 10, 200, 600, 1000에포크에서 나오는 값을 각각 요약한 요약본입니다. 그리고 나서 방금 만들.. 2018. 11. 10.

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