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주식 인공지능200

원숭이 투자자(MT)를 만들면서 드디어 알아낸 문제점 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번에 약속한 대로, 원숭이 투자자(MT)라고 해서 주식투자를 하는데 완전히 랜덤한 행동만을 하는 투자자를 만들어 보는 과정을 포스팅 하고자 합니다. 그런데 이 과정에서 저도 여기가 문제가 있다는 것을 몰랐는데, 생각지도 못한 문제가 노출되었고, 이를 수정하는 과정을 올리고자 합니다. 일단 원숭이 투자자를 만들기 위해서, 이걸 1000번이나 할 필요는 없기 때문에, 그냥 에포크의 숫자는 10회로 만들어 주도록 하고, 시작시 무작위 행동비율 epsilon은 1로 주어서 100%라는 것을 의미하게 되었습니다. 다음으로는 정책 신경망학습으로 나온 결과를 파일로 저장=모델을 생성하는 부분과 비학습 투자 시뮬레이션을 하는 부분을 모두 주석으로 처리를 하였습니다. policy_lea.. 2018. 11. 5.
RLTrader의 오류 수정과 다시한번 시도해 보기 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 여전히 수익이 안 나오는.... 예, 아직 주식투자로 수익을 못 내고 있는 이 RLTrader가 어디서 문제가 있는 것은 아닌가 하는 생각이 들어서, 한번 체크해 보고 다시 한번 시도를 하고자 합니다. 먼저 기계학습을 시작하는데, 이전까지는 2% 지연보상 임계치를 주어서 했다면, 다시 초기로 돌아가서 20%로 올려주고, discount Factor를 0으로 만들어 주는 작업을 해 보았습니다. 당연 policy_learner라고 정책 학습기에서 한번 더 혹시나 모를 수도 있기에 바꾸어 줘 보기도 합니다. fit()메소드에 있는 discount factor도 역시 0으로 바꾸어 주도록 합니다. 이제 기계학습에 들어가 보도록 합니다. 지난번 보다는 짧은 시간이 걸리기는 했지만, .. 2018. 11. 5.
주식 투자 시뮬레이션에 들어가 보기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 기관과 외국인 투자자의 순매수 거래량을 추가하기는 했지만, 그다지 큰 변화는 없었다고 했습니다. 아무튼 그건 그것이고, 이제는 어떻게 모델이 나오기는 나왔으니 AJ렌터카의 75%에 해당하는 주식을 가지고서 학습을 하였고, 남은 25%로 투자 시뮬레이션이라고 해서 모델의 테스트에 들어가 보고자 합니다. 먼저 투자 시뮬레이션을 위해서 이전에 만든 모델을 가지고 와야 하는데, 먼저 모델의 저장방법은 model_날짜와 시간.h5 형식을 따르는 파일로 저장이 되는데, 먼저 model_ver이라고 하는 변수에서는 바로 이 모델이 만들어진 날짜와 시간을 추가해 주도록 합니다. 그리고 나서 기간을 다시 설정하는데, 이번에는 2018년 3월 23일에서 2018년 11월 2일 까지 주가 데이.. 2018. 11. 5.
기관 투자자와 외국인 투자자의 거래량 추가 안녕하세요? 지난번 주식 인공지능을 만드는 과정에서 GPU를 이용한 빠른 연산은 실패했으니, 이제는 좀 모델의 정확도랄까요? 좀더 나은 모델을 만들기 위해서 기관 투자자의 거래량과 외국인 투자자의 거래소에서의 거래량에 대해서 추가를 해 볼까 합니다. 그래서 이번 포스팅에서는 RLTrader에 관련된 내용을 올리고자 합니다. 먼저 PyCharm의 관련된 환경을 이전에 설정해둔 파이썬의 환경으로 돌아가는 것으로 설정을 해 주도록 합니다. 그리고 나서 data_manager.py로 가서, 위 스크린샷처럼 inst와 frgn이라고 기관과 외국인 투자자를 설정해 둔 다음에, 빈 자리가 있으면 Nan이라고 표기가 되도록 설정을 해 주도록 합니다. 그리고 평균이동선을 구하는 공식에 대해서 한번 적어 주도록 합니다. .. 2018. 11. 4.

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