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2019.05.19 14:26

딥러닝으로 괜찮은 알고리즘 만드신분 계신가요,

Chriskoo
조회 수 4094 추천 수 0 댓글 10
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여러가지 테스트해보았는데 거의 찍는수준의 정확도가 나오네요 ㅠㅠ..
input 으로는 이평선 기울기 이격도 기간별로 넣었고, 변동성 나타내기 위하여 표준편차도 넣었습니다.

전부 비율로써 수치를 일반화 시켜주었구요

output으론 10분뒤 가격을 해보았습니다.

regression 보다는 classification 상승하락구분을 해주어서 학습을 해보았는데요,
전혀 학습때 경험하지못한 시장데이터가 test로 나와서 그런지 거의 찍는 수준이네요...
2년치을 학습 80%에 뒤에 20%를 테스트 해보았습니다...

이 외에서 주식에서부터 다양한 시도를 해왔는데 좋은결과를 얻은적이 없네요..

해외자료 검색해보니 말들이 왜그렇게 어려운지
겨우 DNN RNN 이해한 정도인데 참 어렵습니다. 쉽지가 않네요..

고수분들계시면 작은 팁이라도 얻을 수 있으면 좋겠습니다...

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Comments '10'
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    fgh 2019.05.31 01:20
    아마 학습데이타수가 딮러닝하기에 부족해서일겁니다. 모델이 맞다면. 아무튼 결론적으로 결과는 매우 획기적으로 개선됩니다. 공부 더하시고 인터넷 돌아다니면 소스코드도 많이 잇습니다.
    댓글
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    Chriskoo 2019.07.09 07:12
    답변이 늦었네요, 댓글이 달린줄도 모르고,
    이미 돌리고 계신가요 ? 틱봉으로 하시는지 ?
    1분봉이라서 노이즈가 심해서 그런건지,,
    자료도 많이 찾아봐도 마땅찮은 자료 찾기도 힘들고,
    혼자 여러 테스트도 해보았지만 계속 결과가 좋지 않네요
    현재는 DQN 으로 몇몇 테스트 해보고 있습니다만 여전히 결과가 안좋네요
    댓글
  • ?
    _스켈퍼_ 2019.07.02 20:46
    텐서플로우 로 만드셨나요 ?
    아마 RNN 으로 만드셨겠죠 ?

    예전에 시스템할 때 어떤 보조지표써도 안된다는 것은
    들으셨을텐데요.
    그럼 보조지표 등을 입력해서 학습시켜봐야 안되겠죠 ㅎㅎ

    보조지표 비슷하게 사람이 넣어주는 것을 쓰면
    이런 것들을 feature 값이라고 하는데 사람이 직접 계산해서 넣으면
    성능이 안좋을 거에요.

    CNN 이 기존 신경망보다 성능이 좋은 이유가
    아무 feature 도 안주고 학습시키면 자동으로 feature 를 만들어 내자나요.

    그런 방식은 어떨지 생각해봅니다.
    댓글
  • ?
    Chriskoo 2019.07.09 07:16
    네 텐서플로우로 작업하고 있습니다.
    CNN 경우도 생각을 해보았습니다만 아직 시도는 안해보았구요 DQN 으로 여러 테스트 해보고 있습니다.
    보조지표를 안넣고 순수 가격을 피쳐로 넣는다면 새로운 가격대가 발생했을때 처리의 문제는 어떻게 생각하시나요 ?
    댓글
  • ?
    _스켈퍼_ 2019.07.12 13:10
    DQN 은 게임 학습에 많이 사용하던데요.
    게임음 이런 상황에서 이렇게 하면 점수가 높고 저런 상황에서는 점수가 엉망이고 등의
    판정이 명확한데 주가는 그렇지 않으니까요.
    % 즉, 비슷한 보조지표 값을 갖아도 거의 반반으로 랜덤하게 움직이니
    Q 값을 훈련해봐야 뚜렷한 경향을 갖기보다는 그냥 방황하기만 할 듯 해요.

    결론은 주가는 거의 랜덤이니
    %완전 랜덤은 아니고 거의 랜덤
    그래서 아주 미세한 뭔가를 찾아야 하는데 그것을 CNN 모델이 DQN 모델 보다
    좋지 않을까 생각해요.
    CNN 이 고양이 얼굴, 개 얼굴, 사람 얼굴 구분 97%까지 되던가 그러자나요.
    즉, 미세한 차이도 감지함.

    그래서 주가를 가격으로 입력을 넣으면
    말씀하신 안 넣어준 신고가 신저가에서 대응이 안되니
    가격으로 넣지말고 뭔가 다른 형태로 변환해서 [예를들어 노멀라이즈 또는 이미지 매트릭스]
    해야 하지 않을까 생각해봅니다.
    아니면 기존 CNN,DQN,RNN 이 아닌 본인만의 모델을 만들어서 해도 괜찮을 듯 하네요.
    댓글
  • ?
    Chriskoo 2019.07.15 07:41
    그쵸,,, 거의 랜덤성향이 있더라구요,
    Reinforcement learning 은 또 좋은게 기존 뉴럴 정답지로 특정 기간후의 가격변화를 줬다면, 이건 정해주지 않고, 홀딩할지 청산할지를 행동을 결정할 수 있다는게 매력적이라 생각했었는데,,,, 결과가 참담하니,, 참 어렵네요 무작정 feature 을 너무 많이 넣기엔 overfitting 이 되기 십상이니,,
    CNN 경우엔 특정 패턴을 캐치하기에 좋을꺼 같긴합니다만, 그 패턴이 발생한 시점과의 시간차이는 어떻게 처리할지 고민이 되네요,
    스캘퍼님도 여러가지 시도해보신건가요 ? 결과들이 어땠나요 ??
    댓글
  • ?
    _스켈퍼_ 2019.07.15 11:25

    예전에 여기가 활성화 되었을 때는
    트레이더들이 예스트레이더를 많이 썼죠.
    그럴 경우 조건문 많이 넣으면 overfitting 이 생길 확률이 높죠.

    하지만 CNN 등에서는 아시다 시피
    feature 가 매우 많고 레이어가 [deep] 수십개 되어도
    과적화가 생기지 않거든요. [과학자들이 이미 해결]

     

    즉, 사람이 여러 개 조건 넣어주는 것과

    AI 가 스스로 자동으로 잡아주는 것과는 과적화 면에서 다른 점이 있다는 것이겠죠.

    텐서플로우에도 이미 그런 것을 해결하는
    방법들이 적용되게끔 하는 함수나 하는 방법들이 있는 것으로 알고 있어요.

    feature 를 사람이 만들어 넣어주면
    실제 잘 구분 못하는 경우 많아요.

    왜냐면 사람이 볼 땐 이것이 구분력 있어 보이는데
    실제는 사람이 본 것은 구분력이 실제는 별로 없고요.
    우리가 모르는 어떤 feature 가 구분력이 있는데 그것은 우리가 모르니 넣어줄 수 없죠.

    그리고 사람이 이미 수동 거래에서
    충분히 검증하고 느낀 것을 딥러닝으로 바꾸느냐
    아니면 수익나는 방법이 전혀 없는데 그냥 딥러닝으로 해서
    수익나는 법이 혹시 있나 알아보려고 하느냐의 차이가
    있는 것 같습니다.

    전자의 경우는 딥러닝으로 구현했을때
    확실하게 효과가 있으리라 봅니다.

    말씀대로 CNN 은 아무래도 이미지에 특화된 [즉, 이미지 필터 위주 죠]
    모델이라서 이미지 처럼 다루는 곳에 [즉, 패턴이나 형상] 강하긴 합니다.

    그래서 제가 너무 특화된 모델 보다는
    가장 차트에 잘 맞는 별도 모델을 만들 필요성도 있다고 말씀드렸어요.
     

    DQN 의 알파고에서 정책망에 사용되는 듯 한데요.

    바둑도 제가 17년 정도 두었는데 두는 자리마다

    좋고 나쁨이 전문가가 보면 상당히 많이 구분됩니다.

     

    그래서 바둑에 알파고가 먹힌 듯 합니다.

    하지만 주가 차트는 다르죠.

     

    CNN 이 이미지에 강한 필터 성격이긴한데

    특정 삼각수렴, 박스권 그런 것만이 아닌 미세한 형상 [수백만가지 미세 형상차이] 도 될 것으로 보입니다.

    심지어 패턴과 패턴사이의 상호작용이나 변화 그런거 까지도 인공지능에서 보게 될지도 모릅니다.

     

    그래서 이런 패턴이 나왔을 때라고

    단정짓기 어렵겠죠.

     

     

    댓글
  • ?
    Chriskoo 2019.07.15 17:30
    댓글 감사합니다.
    전 손매매하다가 손실을 계속보니 아무래도 확실하고 안정적인 방법을 찾다보니 만지게 되었네요
    쉽지가 않네요,, 김칫국 마시면서 정말 오랬동안 많은 시도를 해왔는데 아직도 이러고 있으니 ㅠㅠ
    CNN 을 마지막으로 시도해볼까 싶네요..
    전업 하시는거같은데 ai 분야까지 잘아시네요.
    현재 ai활용해서 시스템 돌리고 계신가요 ?
    댓글
  • ?
    _스켈퍼_ 2019.07.15 20:54
    저는 텐서플로우 잘 알지는 못하는데
    프로그래밍은 오래했습니다.
    저도 기초 잡고 이제 해보려 하는 중 입니다.

    제 거래 방법에 가장 적정한 모델을 찾기위해 아직은 공부하고 있습니다.
    CNN 이 그나마 제 방법에 맞는 듯 한데 최적은 아닌듯해서 지금 연구중입니다.

    차트에 공시,지표 발표,연설 등 각종 발표가 차트 흐름을 깨기 때문에
    학습데이터 만드는데도 굉장히 힘들 것 같아 고민중입니다.

    Chriskoo 님도 좋은 결과 있으시길 바랍니다.
    댓글
  • ?
    Chriskoo 2019.07.16 08:12
    그런 이벤트들때문에 확실히 노이즈가 심하죠,,
    쉽지가 않네요, 오히려 틱데이터 경우에는 차트가 이쁘게 나와서 딥러닝으로 가능하지 않을까 싶은데
    개인이 하기엔 데이터 양도 방대하고 실전에 적용엔 개인으로서 주문속도차이도 크고,,
    스켈퍼님도 좋은결과있길 바랍니다 !
    저도 열심히 연구해볼께요.
    댓글
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