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인공지능59

키움증권 HTS(홈 트레이딩 시스템)인 영웅문4의 설치와 데이터 가지고 오기 안녕하세요? 일단 지금 제가 RLTrader를 구현하기 위해서 읽어보고 있는 책에서 다양한 방법으로 주식 데이터를 얻어서 어떻게 기계학습에 활용하는 방법에 대해서 소개를 하고는 있지만, 그래도 안정적으로 주식 데이터를 얻을 수 있는 곳은 역시나 증권사의 HTS가 아닐까 하는 생각이 듭니다. 그래서 먼저 키움증권의 홈페이지로 먼저 가 보도록 합니다. 그리고 키움증권의 HTS인 영웅문 4의 다운로드를 시작합니다. 일단 실전에 지금은 들어갈 상황이 절대 아니기 때문에, 우선 실전은 유보 하도록 하고, 지금은 모의투자부터 해야 할 필요성이 있기 때문에, 모의투자를 들어가 보도록 합니다. 그런데 모의투자를 따로 신청을 해야 한다고 합니다. 일단 신청을 하기는 했지만, 너무 절차가 복잡하고, 기간이 정해져 있는 것.. 2018. 10. 29.
RLtrader의 제작 part6-final! 안녕하세요? 이번 포스팅에서 드디어 RLTrader의 마지막 모듈까지 모두 코딩을 하고서, 그 내용을 포스팅 하고자 합니다. 하지만 이러고도 주식 데이터를 가지고 오는 과정이 남아 있고, 또 이걸 HTS와 연계시키는 것 까지도 상당히 중요한 내용이라면 중요한 내용이 아직 남아 있습니다. 아무튼 그 첫 과정인 RLtrader를 구성하는 4가지 모듈을 다 코딩하는 내용을 보여드리겠습니다. 먼저 위 스크린샷은 지연보상이 발생한 경우에 학습을 수행하는 flt()함수의 부분입니다. 여기서는 148번째 줄에서 학습없이 메모리의 최대 크기만큼이나 batch_size가 찼을 경우에 지연보상을 한다고 하는데, 이 부분은 제가 기계학습에 대해서 아직도 잘 모르는 부분이 많아서 잘은 모르겠습니다. 그리고 158번과 160번.. 2018. 10. 22.
RLtrader의 제작 part5 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 RLtrader의 마지막 남은 모듈인 정책 학습기 모듈을 만드는 과정을 포스팅 하고자 합니다. 그 전에 먼저 정책 학습기라는 것이 무엇이냐 하면, 에이전트, 환경, 정책신경망을 가지고 강화학습을 수행하는 모듈로, RLtrader의 몸통이라고 할 수 있습니다. 먼저 policy_learner.py의 첫 머리에서 위 스크린샷처럼 import를 여러개 만들어 주도록 합니다. 여기서 from이라는 말은 무슨 의미냐 하면, import하고자 하는 모듈이면 상위 패키지, 가져올 것이 클래스라면 상위의 모듈을 지정하는 명령어 입니다. 그리고 as는 import한 모듈, 패키지, 클래스, 함수를 다른 이름으로 사용하기 위한 키워드 입니다. 이어서 위 스크린샷이 클래스의 시작 부분입니다. .. 2018. 10. 21.
RLtrader의 제작 part3 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 RLtrader의 환경 모듈과 정책 네트워크를 만드는 과정까지를 포스팅 하였습니다. 원래라면 이번 포스팅에서 남은 모듈을 다 만들려고 했습니다만, 너무 내용이 길고 어려워서 다 만드는 것은 어려웠습니다. 그래서 하는 수 없이 남은 모듈을 남겨두고, 포스팅의 내용도 너무 길어서 중간에 끊어야만 했습니다. 먼저 위 그림은 이 RLtrader에서 사용할 기계학습의 모습을 대략적으로 나타낸 모식도입니다. 이 기계학습에서 입력층은 17차원이라고 하는데, 이는 학습 데이터 15개와 에이전트 상태 2개를 합쳐서 17차원이 되었습니다. 그리고 은닉층의 수와 차원은 조절할 수 있으며, 마지막 출력층에서는 투자 행동인 매수나 매도, 2가지 행동이 나오기 때문에 이렇게 지정을 하였습니다. 그래.. 2018. 10. 19.

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