탐구3 아직도 문제가 많은 설날 이후에 열린 주식투자 안녕하세요? 설날이 끝나고 처음으로 열린 주식시장에 모의 주식투자로 제 인공지능 주식 투자자를 적용하는 것을 시도했습니다만, 이래저래 부족한 점이 아직도 많다는 것을 확인만 할 수 있었는 하루라는 생각이 들었습니다. 아무튼 이렇게 부족하고 엉망진창이기는 해도, 그래도 이를 기록으로 남기고자 이번 블로그 포스팅에서 올리고자 합니다. 우선 지난번 포스팅에서 언급한 대로 강화학습을 구글 코랩에서 시도를 하기는 했습니다만, 문제는 1000에포크에 도달하기도 전에 그만 구글 드라이브와의 연결이 끊겨 버리는 바람에 중간에 강화학습이 중단되어 버리는 문제가 생겨 버리고 말았습니다. 한마디로 시간은 시간대로 버리고, 이걸 신경쓴다로 잠은 잠대로 제대로 자지도 못한 상황이 되어 버리고 말았습니다. 그렇게 아침 9시가 되.. 2019. 2. 8. 한번 살펴본 단타매매를 위한 탐구 part2 안녕하세요? 특별하게 획기적인 방법이 나오지 않으면서 계속해서 강화학습에 시간만 잡아먹히는 와중에 어떻게 하면 실시간 주식인공지능으로 많은 수익을 올릴까를 생각하기 위해서 한번 분봉차트를 특정 시간대별로 가지고 오도록 해서, 얘네들에 대해서 한번 살펴보고자 합니다. 먼저 위 스크린샷처럼 기존의 메서드에서 틱범위가 1로 되어서 1분봉 차트를 가져왔는 것에 비해서 3이라는 숫자를 입력해서 3분봉차트를 가지고 오도록 합니다. 이렇게 해서 위 스크린샷처럼 데이터 베이스를 가지고 오는데, 모두 3분봉, 5분봉, 10분봉, 15분봉, 30분봉, 45분봉, 60분봉의 차트를 가지고 오는데 성공했습니다. 다만 이번 경우에는 가지고 오면서 일일히 코드를 변경하는 과정을 거쳤는데, 앞으로는 인터페이스 상에서 이를 구현해야.. 2019. 2. 7. 한번 살펴본 단타매매를 위한 탐구 part1 안녕하세요? 이래저래 느린 강화학습 속도롤 인해서, 진도가 많이 느린 상황인데, 이러는 와중에 왜 이리도 수익이 나오는 모델이 안 나오는 지에 대해서 탐구를 하기는 해 보았습니다. 일단 분량이 많다는 생각이 들어서 2개의 part로 나누어야 했는데, 이번 포스팅에서는 전반부에 대한 이야기를 해 보고자 합니다. 먼저 이제까지 했던 강화학습에서 한가지 에러가 있음을 알아낼 수 있었습니다. 지금까지는 위 스크린샷에서 보이는 부분에서 float(75)가 되었는데, 이 때문에 25%의 전반부 데이터만 가지고서 강화학습이 이루어 진 것이었습니다. 그래서 이 상황을 타개하고자, 부랴부랴 75%의 데이터를 가지고서 한번 작업을 하도록 수정을 가한 다음에, 다음에는 구글 드라이브에 있던 기존의 main.py를 제거한 다.. 2019. 2. 6. 이전 1 다음
