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알고리즘 트레이딩848

평균회귀 모델의 구현-2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번에 이어서 다시한번 평균회귀 모델을 구현해 보기 위해서, 한번 작업에 들어가 보도록 합니다. 지난번에서는 그냥 있던 데이터에서 일어난 일이였다면, 이번 포스팅에서는 진짜로 부모 프로세스-실제로 이 방법은 subprocess를 쓰지 않아도 될 듯 합니다만, 그래도 기존의 틀을 다 부수기에는 시간이 모잘라서 이렇게 했습니다. 이제 기존에 있던 지정이 된 데이터 경로는 다 주석처리를 하도록 하고, 이제 부모 프로세스에서 값을 가지고 오도록 만들어 주도록 합니다. 이제 pytrader4를 실행시켜서, 제대로 실행이 되는지 여부를 한번 알아보도록 시도를 합니다. 일단 기존의 데이터는 그대로 있는 것을 볼 수 있습니다. 일단 이대로는 제대로 나오는 것을 확인할 수 있습니다만, 더.. 2019. 5. 1.
평균회귀 모델의 구현 안녕하세요? 이제까지 허스트 지수같은 것을 한번 구해본 이유가 바로 이 평균으로 값이 회귀하는 성질이 있는 모델을 한번 사용해 보고자 하는 것입니다. 그래서 이번에는 이를 본격적으로 구현해 보기 위해서 한번 새로운 두뇌역할을 하는 py파일을 pytrader프로젝트 내에서 만들어서 구현해 보는 것 입니다. 먼저 Average_return이라는 클래스를 하나 만들어 보도록 합니다. 그리고 나서 초기화를 하는 메서드에서 input()을 사용해서 부모 프로세스로 부터 데이터를 가지고 오도록 만들어 보도록 합니다. 그리고 나서 관련된 공식이 [머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이닝]이라는 책에서 나와 있는 공식을 이용해서 한번 평균회귀 모델을 만들어 보도록 합니다. 그리고 이게 제대로 작동하는 지를 테스트 해 보기 .. 2019. 4. 30.
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.
강화학습에 걸린 시간 측정하기-코드가 실행에 걸린 시간의 측정part2 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 강화학습에 걸린 시간을 측정하고자 했습니다만, 시도했는 방법이 에러가 나면서 실패하는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 다른 시도를 하였고, 실제 1000에포크 강화학습을 하는데 걸린 시간을 측정한 결과까지 올려 보고자 합니다. 일단 에러에도 불구하고 startTime은 나오는 것은 볼 수 있었습니다. 다만 이게 보기가 조금 안 좋기는 하지만, 아무튼 성공은 성공인데, 문제는 relativedelta는 제대로 되지 않았다는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 해결책을 찾아보는 중에 위 스크린샷에 보이는 것처럼, timeit이라는 모듈을 가지고 오도록 합니다. 앞서 시도한 모듈과 마찬가지로 파이썬 내장 모듈이라서 따로 설치할 필요는 없었습니다. 일단 시작부분은 de.. 2018. 12. 19.

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