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알고리즘 트레이딩805

다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -4- 안녕하세요? 무언가가 영 컨디션이 좋지 않은지 진도가 이래저래 나가지 않고 있는데, 이런 상황에서 1일 1포스팅만이라도 지키기 위해서 일단 이번 포스팅을 올리게 되었습니다. 일일히 경로를 입력하는 것도 귀찮아지고 있는 상황이기 대문에 GUI를 만들어서 어떻게 좀 나은 테스트를 진행해 보고자 합니다. 먼저 해야 할 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단은 하나하나 만들어 보도록 합니다. 우선 실험에 이용할 데이터 베이스를 확보하도록 하고, 저장할 경로와 이름을 지정하면 기계학습을 시작할 수 있도록 만들었습니다. 실제로 실행을 시켜서 작동을 시켜서 테스트를 들어가기 직전인데, 일단 여기까지는 그렇게 큰 문제는 없었습니다. 이제 다음으로 결과를 봐야 합니다. 우선 지표들 자체는 순조롭게 나와서, .. 2022. 1. 23.
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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