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알고리즘 트레이딩805

모델의 변형 & 적용 -4- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 다른것이 아니라 마지막으로 두개의 모델을 비교해 보기 위해서 기계학습 이후에 크롬 스프레드 시트를 써서 한번 정리해 보고자 합니다. 물론 이런 정리가 좀 정확하지 않을 수도 있고, 정말 엉뚱한 결과를 낼 수도 있지만, 그래도 일단 해 보았습니다. 이번에는 아예 1000에포크로 한번 기계학습의 빈도를 더 줄여서 더 좋은 결과가 나오는지 아닌지 알아 보고자 했습니다. 그래서 기계학습에 들어가고 나서........ 학습된 모델을 가지고서 결과를 예측하기 위한 작업에 들어가 보도록 했습니다. 이런 작업을 하는 것으로 어떻게 다음 작업을 해서 결과를 보니...... 그리고 나서 다음으로 진행한 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 어떻게 애매하다면 애매한 결과만을 얻을 수 .. 2022. 2. 11.
모델의 변형 & 적용 -3- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 한번 모델을 바꾸어 보아서, 이게 어떤 결과로 작용을 하는지에 대해서 이야기를 시작해 보고자 합니다. 아마 결과가 더 좋게 나올 수도 있고 아닐 수도 있는데, 실제로 해보기 전 까지는 어떻게 결과가 나올 것인지 예측하기는 불가능에 가깝습니다. 아까까지 사용하던 모델은 일단 주석처리를 해 놓도록 하고, 지금부터는 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단 2번째 모델로 ReLU함수를 사용해 보도록 했습니다. 물론 자세하진 않지만, 이게 어떤 역할을 할지는 저도 모르겠습니다. 첫 시작은 가볍다고 해야 할지 일단 2000에포크의 기계학습에 들어가 보도록 합니다. 그리고 나서 학습이 완료가 되도록 기다려 봅니다. 그리고 나서 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단은 하나 만들어 주도.. 2022. 2. 11.
다층 레이어의 탐구 -5- 안녕하세요? 일련의 다층 레이어를 가지고 가지가지 조건을 테스트 해 보았지만, 우선은 그렇게 좋은 것이 나오지 않기는 않았습니다. 그리고 나서 이 결과를 정리해 보니, 좀 더 많은 자료가 필요한데, 일단 그건 그것이고, 지금은 여기까지 했는 내용을 마무리로 정리해 보아야 합니다. 지난번 포스팅에서 어떻게 기계학습에 들어간 내용으로 만든 모델이 완성되자, 이번에는 이 모델을 바탕으로 하는 예측값을 가지고 오는 작업을 해보고자 합니다. 그리고 나서 다음으로 진행해 보고자 하는 것은, 일단 10개의 노드로 작업한 결과와 맞추어 보는 것인데, 아직도 새로운 방법이 기존의 방법을 뛰어넘지는 못하고 있습니다. 이제 다시금 type02라고 해서 한개의 층에 노드를 20개씩 배치하기만 해서 한번 기계학습에 다시 들어가.. 2022. 2. 5.
다층 레이어의 탐구 -3- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 다 끝내지 못하고 끝을 맺었는데, 이번 포스팅에서 관련된 내용을 다 해보기 위해서, 일단은 이전에 나오지 못한 데이터까지 다 가지고 와야 합니다. 그리고 나서 크롬 스프레드 시트를 이용해서 서로 비교분석을 해 봐야 하는 단계가 남아 있습니다. 일단은 여기서도 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 하나 나오기는 나왔습니다. 그런데 이 결과를 가지고서 비교분석에 들어가니, 좀 무언가가 어긋나기 시작을 하는데........... 먼저 새로이 시도한 방법이 기존의 것 보다는 더 나은 결과를 보여주기는 줍니다. 그런데 그렇게 크게 에러가 떨어진 것인가 하면, 그건 아니기는 아닙니다. 거기다가 더 심각한 것은, 상황이 나아지리라 기대하고 적용한 방법인 다층 레이어가 그렇게 특별한 우위.. 2022. 2. 5.