주식 투자135 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 part4 안녕하세요? 지난번 포스팅에서는 기계학습-딮러닝의 핵심이 되는 모듈을 어떻게 만들기는 했는데, 문제는 이 결과를 아직 시각적으로 보여주는 모듈에 대해서는 아직 제작에 들어가지 않았습니다. 이번 포스팅에서는 이 모듈에 대해서 한번 제작을 해 보도록 하겠습니다. 먼저 위 스크린샷은 prepare()메소드에 대해서 올린 것 입니다. 이 메서드는 Figure를 초기화 하고, 주식의 일봉차트를 출력하는 역할을 하게 됩니다. 그래서 위 스크린샷을 보시면 ohlc라는 것이 있는데, 이게 바로 주식의 일봉차트의 봉 하나가 되는 4가지 값을 가지고서 봉차트를 만드는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 나서 위 스크린샷에서는 이제 본격적으로 차트를 그리는 plot()메소드를 만드는데, 초반 부분을 보여주고 있습니다. 여기서 n.. 2018. 10. 20. 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. 이전 1 ··· 31 32 33 34 다음
