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주식투자482

주식의 현재가를 비롯한 정보를 얻어오는 방법 안녕하세요? 이번 포스팅에서 부터는 제가 만들 주식 인공지능의 눈 역할이라고 해야 할까요? 일단 학습을 위해서는 일봉차트를 가지고 오는 것이 맞기는 했습니다만, 문제는 이것만 가지고서는 주식시장의 현재 상황에 바로바로 대응을 할 수 없다는 문제가 있습니다. 그래서 인공지능 주식 투자자의 눈 역할을 하는 부분을 만들어 보고자 하는 것이 목표인데, 이 작업도 예상외의 문제가 붉어지는 바람에 많이 지체가 되었습니다. 먼저 PytraderWithBrain이라고 하는 새로운 프로젝트를 생성하도록 하고 나서, 기존의 Pytrader에 있던 파일들을 복사해서 이 프로젝트의 폴더안에 넣도록 합니다. 다음으로는 3번째 타이머를 주어서, 이 타이머가 10초마다 카운트를 치게 되면 timeout3라는 메서드가 실행이 되도록.. 2018. 12. 25.
단타매매에 일봉차트에서 얻은 모델의 적용결과 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 주식 단타매매의 데이터 차트-1분 단위로 기록이 된 차트를 가지고 와서, 이를 한번 지난번에 42.9%의 수익을 낸 모델에 적용해 보는 시도를 하였습니다. 첫 단계는 먼저 1분단위로 주가의 변동을 기록한 데이터를 HTS에서 가져오는 작업을 하는 것입니다. csv파일로 저장이 되었으며, HTS에서 제공해 주는 데이터의 한계로 11월 6일부터 11월 8일까지의 데이터만 가지고 작업을 할 수 있었습니다. 일단 여기서는 data만이 아니라 minute라고 분 단위 시간이 들어갔으며, 기관과 외국인 투자자의 순매수량은 분 단위 차트에서는 제공을 해주지 않기 때문에 하는 수 없이 빼야 했습니다. 그리고 학습 데이터셋도 한번 다듬어 주도록 해 봅니다. 그리고 나서 data_manager.. 2018. 11. 12.
수익모델을 또 찾기 위한 여정-7- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서는 만족스러운 수익모델이 전혀 발견이 되지 않았습니다만, 그래도 계속해서 수익모델을 찾고자 하는 시도는 계속했었고, 이번 포스팅에서는 수익 모델이 하나 나왔습니다. 이번에는 학습이 일어나는 과정에서 시작하는 무작위 행동의 비율을 100%로 지정을 해주는 것으로 해서, 한번 강화학습에 들어가 보고자 합니다. 역시나 예상대로 초반 행동의 결과에서는 정말로 완전히 노란색이 되어서 전혀 인공지능이 행동을 하지 않은 것을 볼 수 있었습니다. 다만 1000에포크에 이르러서는 전혀 랜덤한 행동이 없는 것을 볼 수 있었습니다. 그리고 마지막 1000에포크에 이르러서는 수익을 크게 올리는 것을 볼 수 있었습니다. 다음으로는 방금 만들어진 모델을 가지고서 한번 투자 시뮬레이션에 들어가 보고자 .. 2018. 11. 11.
수익모델을 또 찾기 위한 여정-5- 안녕하세요? 다시 한번 더 수익모델을 찾기 위해서 또 다른 조건을 바꾸어서 한번 기계학습을 시키고, 여기서 만들어진 모델을 바탕으로 한번 투자 시뮬레이션을 해서 제대로 수익이 나오는 지를 살펴 보고자 합니다. 이전에는 지연보상 임계치를 15%로 동일하지만, 지연보상 규칙에서 그냥 있을 경우 0으로 바꾸어서 다시한번 이 보상규칙을 바꾸어서 강화학습에 들어가 보도록 합니다. 일단 에포크가 초반인데, 더 진행이 되면 될 수록 PV가 증가하는 것을 볼 수 있었습니다. 그리고 나서 600에포크에서 그냥 손해를 있는대로 보기는 했지만, 1000에포크에서 더 많은 수익을 내는 것을 볼 수 있었습니다. 그리고 나서 10, 200, 600, 1000에포크에서 나오는 값을 각각 요약한 요약본입니다. 그리고 나서 방금 만들.. 2018. 11. 10.

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