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기계학습110

다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -5- 안녕하세요? 진나번 포스팅에서 어떻게 컨디션부터 불량이라서 많은 양의 포스팅을 올릴 수 없었는데, 이번 포스팅에서는 다른것이 아니라 일련의 시리즈를 통해서 일단 완성된 부분까지 이 블로그의 포스팅으로 올려 보고자 합니다. 아무튼 첫 시작은 지난번 포스팅에서 어디가 잘못되었기에 실행이 제대로 되지 않았는지 보여 드리고자 합니다. 일단 먼저 시작해 보고자 하는 것은 바로 UI파일을 만들고 나서 저장을 하지 않아서 나온 일종의 휴먼에러 였습니다. 오타만이 아니라 저장도 제때에 하지 않는 것도 휴먼에러인가 봅니다. 일단 이렇게 해서 UI파일만 불러 오는데는 성공했고, 기계학습이 제대로 이루어 지기 위해서 날짜 조절을 넣은 것은 좋지만, 초기 날짜는 일일히 입력해야 합니다. 일단 이렇게 해서 하나 실행을 시키기 .. 2022. 1. 24.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -3- 안녕하세요? 결국 하다하다 무엇이 제대로 되지 않아서 어디가 문제인가 해서 또 찾아봤더니, 제가 듣도보도 못한 것이 하나 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 정말 사람이 모든 것을 다 알고있는 상황에서 적재적소에 무언가를 쓰면 좋지만, 모든걸 다 알수도 없을 뿐더러, 이런건 하면서 익혀 나가는 수 외에는 없다는 생각이 듭니다. 지난번 20 에포크의 기계학습이 영 좋지 않은 결과를 보여주었기 때문에, 이번에는 좀 나은 결과를 만들어 내기 위해서 어떻게 2만 에포크라는 엄청나게 많은 학습을 시작했습니다. 그리고 나서 여기서도 학습이 제대로 이루어졌는지 한번 보기 위해서 cost값을 봤지만, 예측과 실제 타겟의 값차이를 수정하는 메서드에서 어째서 인지 계속해서 nan을 내놓는데, 입력된 값이 적절하지 않다는 .. 2022. 1. 22.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번 포스티에서 RAW데이터를 확보하는데 성공했지만, 이걸 그대로 넣는다고 알아서 기계학습이 될리는 없으니, 일단 이 학습을 하기 위해서 우선은 데이터를 또 가공해야 할 필요성이 있습니다. 그래서 이번 포스팅의 주 내용은 이 데이터를 가공하는 것이 됩니다. 그리고 나서 일단 필요없다고 생각되는 column은 모두 제거해서 이렇게 7개의 column만을 남겨 두도록 했습니다. 이제 이걸 어떻게 기계학습에 사용하기 위해서 들어가야 합니다. 그리고 넘피 형식이 된 데이터에서 일일히 row형식으로 있는 column들을 하나하나 뽑아서 새로운 데이터 셋으로 만들어 주는 작업은 여기서도 똑같이 하지만, 일이 더 많아졌을 뿐 입니다. 그리고 여기서 중요한 것은 역시나 row를 조절해서.. 2022. 1. 22.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -1- 안녕하세요? 지난번 도전이 그렇게 좋은 결과로 끝이 나지 않았지만, 그래도 포기라는 단어는 배추를 세는 단위일뿐, 아직 그만두기에는 너무 이르다는 생각이 듭니다. 그래서 이번 포스팅에서 부터 시작을 해서, 일련의 새로운 방법으로 한번 도전을 해서, 어떻게 기계학습을 적용해 보고자 합니다. 먼저 문제가 있다고 하면, 가장 큰 문제가 바로 기존의 방법에서 volume과 OBV지수만 가지고서 내일의 주가를 예측하는 것은 상당히 무리라는 생각이 듭니다. 그래서 이번에는 베이직이 되는 기존의 일봉차트를 가지고 오는 것과 동시에 OBV지수가 계산이 되어 있는 데이터도 같이 가지고 오고자 합니다. 그리고 나서 다으믕로 진행해야 하는 것으로는 역시나 스위치 1번과 2번이라고 해서 베이직 데이터 베이스나 OBV지수가 계.. 2022. 1. 22.

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