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수익67

1월 마지막주 수요일 모의주식투자의 결과 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번에 보여드린 그런데로 순조롭게 하루종일 인공지능 주식 투자자가 주식을 돌렸으니, 이제는 그 결과를 정리해 볼 시간이 되었습니다. 그래서 그 결과를 한번 정리해서 올려보고자 합니다. 먼저 실망스럽게도, 주식 인공지능이 하루종일 했는 행동이라고는 모두 '관망'밖에 없다는 것을 확인할 수 있었습니다. 그래서 이래서야 이걸 어디에 쓸 수 있을 까 하는 생각이 듭니다. 다음으로는 위 스크린샷처럼 주식의 하루종일 수집한 현재가가 어떻게 변했는지 보는 것인데, 일단 현재가라는 것이 그렇게 하루종일 많이 변한 것은 아닌 듯 하기도 합니다. 다만 변화량만 보면 분명히 1%에 근접한 변화를 보여준 하루가 있기는 있었습니다만, 그래도 이걸 무엇이라고 판단해야 할지는 잘 모르겠습니다. 그래.. 2019. 1. 31.
원숭이 투자자(MT)를 이용한 테스트 데이터 셋에서의 수익 안녕하세요? 계속해서 42.5% 이상의 수익을 내는 모델이 나오지 않는데, 그래서 이번에는 원숭이 투자자(MT)라고 해서, 무작위 행동을 마구 해서 수익을 내는 투자자를 의미합니다. 물론 이게 수익이 전혀 나오지 않을 것 같은데, 의외로 수익이 나오는 것을 봐서는 정말 주식이라는 것은 알다가도 모르는 것인데, 이를 대조군으로 설정해서 한번 비교해 보고자 합니다. 먼저 위 스크린샷과 같이, 우선 강화학습만 하고, 모델을 만드는 작업은 아예 하지 않도록 합니다. 그리고 fit()함수에서도 에포크의 숫자를 1로 만들어 주도록하고, 시작시 무작위 행동에 대해서는 100%로 하도록 하고, False라고 학습을 시켜서 전혀 이 행동이 일어나지 않도록 해 줍니다. 먼저 첫번째 원숭이 투자자의 결과입니다. 이 투자자는.. 2018. 11. 9.
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-3- 안녕하세요? 지난번에서는 좀 실망스러운 결과가 나오기는 했는데, 그래도 포기를 하지 않고, 한번 더 실험을 해서 더 많은 수익을 올리고자 시도를 해 보고자 합니다. 이번에는 지연보상 임계치를 14%로 지정을 해 주고서 한번 기계학습을 해 보고자 합니다. 정책학습기에서도 한번 14%의 지연보상 임계치로 만들어 주도록 합니다. 한번 어떻게 해서 기계학습에 들어가는 것에는 성공했습니다. 이번에도 거의 3시간 정도 걸린 듯한데, 이 시간은 초반에 한번 측정해 본 이후로는 거의 측정을 해 보지 않고서 하고 있는 중 입니다. 먼저 기계학습이 일어난 결과입니다. 10 에포크에서는 주가의 급락에 따른 손실이 제대로 보여지고 있으나, 200에포크로 올라가자 이번에는 제대로 대처해서 수익을 올리는 것을 볼 수 있습니다. .. 2018. 11. 8.

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