주식83 드디어 본격적인 pytorch의 적용 -6- 안녕하세요? 이래저래 모델을 저장해서 적용하는 것 까지는 성공했습니다만, 이걸 가지고서 어떻게 원하는 결과를 얻는데는 실패한 상황입니다. 그래서 이번 포스팅에서는 이걸 개선하기 위해서 가지가지 시도를 해 보고자 합니다만, 아직까지 그렇게 딱 뿌러지는 해결책은 나오지 않았습니다. 다음으로는 우선 해결해 보고자 하는 것이, 일단 5 에포크로만 훈련을 하던 것을 10배 늘려서 50에포크로 시도해 보도록 했습니다. 그리고 나서 해당하는 파일은 다른 이름으로 저장을 하도록 이름을 다르게 지정하는 것도 잊지 말아야 합니다. 일단 이렇게 작업을 해 주었습니다. 좀 시간이 걸리기는 했지만, 그래도 작업이 완료가 되기는 되었습니다. 이제 다음으로 진행해 보아야 하는 것으로는 역시나 모델을 다른 것으로 지정을 해 주도록 .. 2022. 1. 19. 드디어 본격적인 pytorch의 적용 -5- 안녕하세요? 이래저래 말도 많고 탈도 많은 기계학습이지만, 그래도 이걸 적용하기 위해서 가지가지 시도를 하였습니다. 그리고 나서 이번 포스팅에서도 이런 시도를 해서 시행착오를 거쳤는 과정을 하나하나 이야기 해 보고자 합니다. 일단 하나 에러를 해결하고 나면, 다른 에러가 터지는 상황이지만, 그래도 하나하나 어떻게 해결해 나아가고 있기는 있습니다. 먼저 작업을 하기 위해서 OrderedDict라는 것을 import해 와야 하는데, 다행히 이건 기본적으로 있는 라이브러리인지 추가적인 설치는 필요하지 않았습니다. 이렇게 했더니, 그전에 사이즈 미스매치 문제로 골치아프게 나오던 문제는 어떻게 해결이 되기는 되었습니다. 이제 정상적으로 모델이 작동했는지 확인할 차례입니다. 일단 기존에 숫자가 있던 부분을 위 스크.. 2022. 1. 19. 드디어 본격적인 pytorch의 적용 -4- 안녕하세요? 이번 포스팅에서 어떻게 해서 지지부진한 파이토치의 사용에 진전이 있었는데, 문제점도 하나 더 나와서 이래저래 좌절인 것을 보여 드리고자 합니다. 아무튼 이래저래 힘이 들기는 했지만, 여기까지 오는 것도 성과라면 성과라는 생각이 듭니다. 먼저 위 스크린샷을 보시면 알 수 있듯이 일닺ㄴ 어떻게 해서 일차적으로 무언가가 돌아는 갔습니다. 그런데 문제라면 그 이후에 에러가 걸린 것 입니다. 알고봤더니, 모든 데이터가 다 2962개의 열을 가지고 있는 것이 아닌 데이터도 있었던 것 입니다. 그래서 이걸 어떻게 처리하느냐가 상당히 중요해 졌습니다. 그래서 먼저 차트 데이터 항목에서 데이터 렝쓰라는 항목을 가지고 오도록 했습니다. 그리고 나서 이걸 어디다가 적용하느냐 하면........... 우선 MLP.. 2022. 1. 18. 다시한번 시동을 걸어보는 알고리즘 트레이딩 안녕하세요? 어떻게 오랫만에 파이썬을 잡고서 다시한번 간단한 작업을 해 본다는 것이 상당한 시간을 잡아먹고 말았습니다. 아무튼 그렇게 잡아먹은 것은 것이고, 아무튼 다시한번 파이썬으로 주식 데이터에서 정보를 가져오는 작업을 한다는 것이 상당한 시간을 소모해서 겨우 완성했습니다. 상당한 시간을 소모해서 일단은 투자하면 안되는 코스피와 코스닥의 종목을 모두 제외시키고, 그 다음에는 한주에 2000원 미만인 종목은 모두 제외시켰습니다. 그 다음으로는 코드 리스트가 확보되었으니, 좀 시간이 걸리는 바로 데이터 베이스를 확보하는 작업을 해 보고자 했습니다. 일단 기존의 데이터 베이스 하베스터를 작동, 일봉차트를 가지고 오도록 합니다. 이것도 많은 시간이 걸려서 어떻게 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단은 코스피.. 2022. 1. 13. 이전 1 2 3 4 ··· 21 다음
