머신러닝7 일봉차트 데이터를 필요에 맞도록 자르기 안녕하세요? 막상 아이디어 자체는 머신러닝을 통해서 예측을 한다지만, 이 한마디를 실행하기 위한 작업은 결코 간단한 것이 아니었습니다. 심지어 이 작업 때문에 Yukkuri Run!의 개발도 지연이 되고 있지만, 그래도 많은 지연은 안될 것이, 일단은 얘네를 가지고서 간단한 기계학습까지는 들어가 볼 예정입니다. 우선 여기서 한가지 문제가 그전에 생기기는 생겼습니다. 가장 큰 문제는 뭐니뭐니 해도, 제공하는 데이터가 너무 많다는 것 입니다. 일단 1997년 데이터를 제가 여기에 사용할 필요는 없다는 생각이 듭니다. 그래서 먼저 구글 코랩상에서 자르기를 시도해 보았습니다만, 이게 만만치 않은 것이, 일단은 얘네가 판다스 데이터 프레임이 아니라 다른 형태라서, 기존의 방법으로는 도저히 답이 없습니다. 그래서 .. 2022. 1. 17. 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. 200에포크에서 강화학습을 시킨, 1분 단타매매의 결과 안녕하세요? 가지가지 일이 있어서 오늘의 포스팅이 늦어졌습니다. 아무튼 간에 이러니 저러니 해도, 지난번 포스팅에서 약속드린 대로, 200에포크만 강화학습을 해서, 한번 과다하게 학습을 하게 되는 과적합을 한번 피해보고자, 학습하는 횟수인 에포크를 그냥 200으로 줄여서 강화학습을 7번 들어가서 그 결과를 시험해 보았습니다. 먼저 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 yellowoperation을 해서 학습하는 전체 에포크 숫자를 위 스크린샷처럼 200으로 만들어 보았습니다. 먼저 첫번재 강화학습이 끝난 다음의 상황입니다. 일단 전체적인 학습 에포크가 줄어서 이런지는 모르겠습니다만, 지난번에 비해서 정말 짧은 시간이 걸린 것을 생각할 수 있습니다. 한번 더 강화학습을 했는 결과에서는 이렇게 나온건데, 이번에는 .. 2019. 2. 23. 분단위 단타매매를 위한 수익모델탐색기-2- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 분단위 단타매매를 위한 분봉차트를 가지고서 한번 강화학습을 시행해 보았으며, 여기서 나온 모델을 가지고서 한번 백테스트를 한 다음에, 그 결과를 이번 포스팅에서 올려 보고자 합니다. 그럼 일단 간단하면서도 어딘가 골치가 아픈 결과가 나온 포스팅을 시작합니다. 기존에 만들어 놓은 RLTrader를 실행시킨 다음에, 한번 백테스트를 진행시킨 결과입니다. 그 결과 일단 나왔는 PV가 10만원을 넣고서 무려 1천 4백만원이 나왔다는 결론이 나왔습니다. 이게 단위가 잘못된 것인지, 아니면 파이썬 코딩이 잘못된 것인지 모르겠습니다만, 이렇게 결과가 나왔다는 것이 더 신기합니다. 다음으로는 두번째 모델을 백테스트를 해서 나온 결과입니다. 그런데 이번에는 PV가치가 0이기는 커녕 오히려 .. 2019. 1. 30. 이전 1 2 다음
