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파이썬1297

다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -12- 안녕하세요? 드디어 한 타이밍 몰아서 작업한 것의 마지막을 올릴 수 있게 되었습니다. 일단 다른것도 아니고, 이제 prediction까지 손보는데 성공했는데, 여기서 부터 다음 포스팅에서 아마 다루게 될 것은........ 기계학습 자체를 어떻게 개선할 것인가가 다루어 지게 될 듯 합니다. 영 안되는가 싶더니, 무언가 영 좋지 않은 상황에서 했더니, 오타로 인해서 계속해서 이 부분에서 에러가 걸리고 있었던 것 이었습니다. 이렇게 해서 얼떨결에 작업이 마무리 되기는 되었습니다. 이제 결과물을 한번 확인하러 가기는 가야 하는데, 일단 데이터 베이스 파일을 열어 봅니다. 실제로 데이터 베이스 파일이 제대로 나왔는지 여부를 확인하려고 했는데, 일단 데이터 베이스 파일 자체는 제대로 나온 것이 확인이 되었습니다... 2022. 1. 27.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -10- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 어떻게 20만 에포크 학습을 해서, 모델을 완성키셨고, 이를 통해서 예측을 해 보았는데, 그 결과를 한번 살펴볼 시간이 되었습니다. 일단 이래저래 이런 작업을 하긴 했지만, 아직도 여러므로 풀리지 않은 면이 많은 상황인데, 그 일부를 올리고자 합니다. 먼저 결과를 가지고 엑셀 시트에 가지고 왔습니다. 일단 모든 값을 다 사용할 수 있는 것은 아니라는 것에 유의하면서 우선 prediction에 있는 마지막 값은 진짜 미래의 값이기에 지워봤습니다. 그리고 나서 다음으로 진행한 것은 원본에서 평균과 표준편차를 구하고, 이 값을 바탕으로 예측값에서 한번 본래의 value로 변환을 시켜 보았습니다. 그리고 나서 절대값으로 원본과의 차이를 구하고 나서, 이 값들의 평균을 구하고자 했습.. 2022. 1. 27.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -9- 안녕하세요? 일단 너무 한꺼번에 많은 것을 하다보니 무언가가 좀 뒤죽박죽이 되었는데, 아무튼 그럼에도 불구하고 일단은 기계학습은 학습이고, 예측을 하기 위해 적용하는 것은 따로 있습니다. 일단 이 작업을 위해서 가자가지 먼저 예측결과를 분석해 보도록 하고, 그 다음으로는 20만 에포크의 기계학습에 들어갔습니다. 일단 하나 짚고 넘어가야 하는 것이 있는데, 원본 데이터에서 가장 마지막 값은 실제로는 이 값들이 아니라, 다음날의 close값을 예측하는 것이 더 중요합니다. 그래서 원본의 제일 첫 머리에 있는 값을 사용이 가능해도, 가장 마지막에 나오는 값은 사용할 수 없는게, 이 값이야 말로 z score의 다음날 오기전의 값이기 때문입니다. 거기다가 원본 데이터의 평균과 표준편차를 이용해서 일단 z sco.. 2022. 1. 27.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -8- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서는 어떻게 날짜를 수정할 수 있도록 작업을 시작했는데, 계속해서 예측을 하는데 이미 기계학습이 된 모델을 다루는 것으로 해서, 어떻게 작업을 수행해 볼까 합니다. 아무튼 이 작업을 위해서 가장 먼저 GUI작업부터 완성을 해야 하는데, 이 과정을 보여 드리고자 합니다. 그리고 나서 가장 큰 문제라면 문제가 바로 예측을 하는데 있어서도 일단, 데이터를 normalize해야 한다는 문제점이 있습니다. 일단 이렇게 만들어 주도록 합니다. 그리고 나서 예측을 적용해서, 한번 결과를 내어 보고자 했습니다. 이렇게 해서 나온 결과를 보고 나서, 한번 작업에 들어가고 나면.................. 그리고 나서 다음으로진행을 하고자 하는 것으로, 이제 데이터 베이스를 열어보면, 결과값.. 2022. 1. 27.

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