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주식 인공지능200

새로운 방식으로 강화학습을 시도해 보기-2- 안녕하세요? 오후의 포스팅에서 어떻게 전반부 내용을 이야기 했다면, 지금의 포스팅에서ㅕ는 후반부의 내용을 이야기 하기 위해서 이 블로그에 글을 올립니다. 이번 포스팅에서는 이전 데이터의 평균 현재가를 구한 다음, 현재의 결정이 득점인지 감점인지를 따져 보고자 합니다. 이제 같은 작업을 매도와 관망해도 해주어야 하는데, 여기서 관망에는 아무런 액션도 취하지 않기 때문에 그냥 추가되는 보너스 값을 0으로 설정을 해 주었습니다. 그리고 나서 위 스크린샷과 같이, 그냥 delay_reward에 대입하는 것으로 하면, 그대로 값이 변해버리고 끝나기 때문에, 새로 추가된 값을 위 스크린샷과 같이 붙여주는 작업을 해 보아야 합니다. 일단 여기까지는 yellow operation을 작동시켜 보았을 때는 별 무리없이 돌.. 2019. 4. 24.
새로운 수익모델을 찾기-2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 그동안 잠시 멈춰 있었던 ADF 테스트를 통과한 종목에서 한번 수익모델을 찾기 위한 작업에 들어가 보고자 했으며, 그 결과를 블로그에 올리고자 합니다. 일단 지난번 포스팅에서 첫번재 강화학습은 전체 데이터의 50%만 사용했기 때문에, 이번에는 위 스크린샷처럼 수익모델과 데이터 베이스등을 지정하고 나서, 다음으로는 50%의 데이터를 백테스트에 사용해 보도록 합니다. 그런데 백테스트결과 수익은 커녕, 도리어 손해만 보는 것을 확인할 수 있었습니다. 이래서야 이걸 써먹을 수 없겠다는 생각이 듭니다. 이번에는 전체 데이터의 75%만을 사용해서 강화학습으로 얻은 모델의 백테스트에 들어가기 위해서 25%의 남은 데이터를 사용하는 모습을 보고 계십니다. 일단 첫번재 시도인데, 여기서도 .. 2019. 4. 24.
ADF 테스트를 이용한 종목선택에 도전하기-2- 안녕하세요? 이제 지난번 포스팅에서 겨우겨우 어떻게 해서 ADF 테스트를 이용할 수 있게 되었습니다만, 그 결과는 튜플 형태로 모두 함축된 형태로 나오기 때문에, 이를 어떻게 그냥 한 두 종목이면 사람 눈으로 일일히 확인해 보겠지만, 문제는 1500개가 넘는 코스피 종목을 일일히 체크하기에는 피곤하다는 겁니다. 그래서 이 과정을 자동으로 만들기 위한 작업이 이어지게 됩니다. 그래서 먼저 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 튜플안에 있는 각각의 요소를 선택하기 위해서는 튜플명[인덱스]를 사용하면 간단하게 수행을 할 수 있습니다. 그런데 제 예상과는 다른 방법으로 나와서 조금 당황스럽기는 했습니다. 일단 위 스크린샷에서 빨간색 박스를 친 부분은 바로 한개의 요소였으며, 여기서 기각값이라고 해서, 통계검정량이 이 .. 2019. 4. 21.
ADF 테스트를 이용한 종목선택에 도전하기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 어떻게 가장 큰 장애물을 넘기는 했는데, 정작 트러스 제7호가 거래정지가 되어 버리는 바람에 새로운 종목을 찾으러 가야할 타이밍이 되기는 되었습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 ADF 테스트라고 해서, 시계열의 데이터-가령 주식의 현재가가 시간에 따라서 어떻게 바뀌는 것이 랜덤워크라고 해서 이전 결과가 다음 결과에 영향을 주지 않는 독립적인지, 아니면 이전 결과가 다음 결과에 영향을 주는 상관이 있는 관계인지를 알려주는 테스트가 있습니다. 이 테스트를 가지고 와서, 한번 코스피의 종목을 계산, 랜덤워크를 따르지 않는 종목만을 선택하고자 합니다. 먼저 작업에 필요한 모듈인 statsmodels라는 모듈을 인스톨 하기 위헤서 pip install statsmodels를 아나콘다 .. 2019. 4. 21.

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