모델12 5개의 강화학습 모델의 분석결과 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 하루종일 매달려서 절반은 어떻게 구글 코랩을 작동 시키는 줄 몰라서 애를 먹었고, 나머지 절반은 이제 겨우 강화학습의 모델을 5개 얻는다고 시간을 다 썼습니다. 이제 이 강화학습 모델들이 어떤 결과를 줄지 모르기 때문에 일단 한번 가지고 와서 백테스트를 해보고자 합니다. 먼저 1번 모델의 학습결과를 각각 10에포크, 200에포크, 600에포크, 1000에포크로 나누어서 보여준 결과입니다. 일단 학습횟수가 많아져도 그다지 별로 달라지지 않는 것을 볼 수 있었습니다. 다음이 2번 모델의 경우인데, 이 경우에도 그다지 많이 달라지는 것을 볼 수 없었습니다. 그냥 주식이 오랜 시간이 지나면서 꾸준히 상승해서 때문인가요? 계속해서 그냥 주식이 상승하는 것만을 볼 수 있었습니다. 3번.. 2018. 12. 22. 수익모델의 투자금 스케일(scale)이 커질 경우 수익을 알아보기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 언급한 것과 같이, 42.9%의 수익을 내어주는 모델이 10만원의 투자금으로 투자했을 때를 기준으로 기계학습과 투자 시뮬레이션을 했는데, 투자금을 10배씩 늘려서 투자할 경우, 여기서도 제대로 수익이 나올 수 있는지에 대해서 한번 알아 보고자 합니다. 지난번에 42.9%의 수익률을 낸 모델을 다시 그 위치로 보내도록 합니다. 그리고 투자금을 100만원으로 10배 올리고, 최대 거래 단위를 100으로 올리도록 합니다. 일단 10배 올렸으니,43.9%의 수익률이 나오는 것을 볼 수 있었습니다. 오히려 1% 더 수익률이 더 늘린 것을 볼 수 있었습니다. 이 결과는 놀랍다는 생각이 듭니다. 이번에는 1000만원으로 투자금을 늘리고, 최대 투자 유닛도 1000으로 올려서 한번 시뮬레.. 2018. 11. 10. 인공지능 주식투자로 더 많은 수익을 올리기 위한 여정-5- 안녕하세요? 지난번에는 그럭저럭 만족할 만한 수익이 나오기는 나왔는데, 그래도 아직 만족이 다 되지는 않아서, 계속해서 더 높은 수익이 나오지 않는지 한번 찾아보고자 합니다. 이전에는 좀 숫자가 조금 이상한데, 아무튼 15.5%의 지연보상 임계치를 설정해 주고서 한번 강화학습을 진행해 보고자 합니다. 혹시나 해서, 한번 정책 학습기에 있는 fit()함수에서도 바꾸어 주도록 합니다. 일단 강화학습이 제대로 제가 설정한 조건대로 진행이 되는 것을 확인할 수 있었습니다. 이 역시 3시간 넘어 걸린 기계학습 결과 1000에포크의 학습이 완료가 되는 것을 확인할 수 있었습니다. 일단 초반 에포크에서는 그런데로 준수한 수익을 내는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 1000에포크가 되면서 수익을 올리는 정도가 최대가 되.. 2018. 11. 9. 인공지능 주식투자로 더 많은 수익을 올리기 위한 여정-4- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서는 정말 쥐 꼬리만한 수익이 7개월간 나오는 것을 포스팅 하였는데, 이런 수익에는 만족할 수가 없어서 더 큰 수익을 올리는 모델이 없는지 한번 찾아보고자 나서는 중 입니다. 다음 조건에서 한번 기계학습을 시작하도록 코드를 변형해 봅니다. 혹시 몰라서 정책 학습기에서 fit()함수도 교체를 해 주는데, 일단 여기서는 지연보상 임계치를 15%로 하고 나머지 조건은 건드리지 않고서 그대로 두도록 합니다. 여기서는 변화를 주기 위해서 이전에는 -1로 되어 있는 손실이 났을 경우에 벌점을 더 올려서 한번 -1점에서 -2점으로 만들어 주도록 합니다. 그리고 중요한 기간 필터링도 있는데, 여기를 제대로 설정해 주어서 제대로 학습용 데이터를 지정해 주도록 합니다. 먼저 지정된 조건으로 기계.. 2018. 11. 8. 이전 1 2 3 다음
