[구글 코랩] 재미로 돌려보는 딥러닝... 내일의 삼전주가....

이미 선행을 하여주신 선지자님들께 감사의 말씀을 미리 드립니다.

오늘도 감사합니다.

 

 

1. 야후 파이낸스를 이용하여 데이터를 받는다.

10년치 정도를 받음.

 

2. 받은 데이터를 정규화 작업을 거쳐, 2차원 벡터로 만듬

 

 

 

3.  읽은 데이터는 학습용과, 결과를 예측하여 비교하는 데이터로 나눈는데, 비율은 7:3으로 함.

학습 : 70% , 결과확인 30%

Tensorflow를 사용하기위해 형상화 작업을 진행.

 

4. 신경망 설계는 시계열에서 범용으로 사용되는 LSTM으로 구성함.

en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory

Long short-term memory

 

LSTM의 핵심은... 뭐랄까.. 이걸 정리를 해보면, 논리회로에서 경로를 열고 닫는것과 굉장히 비슷하다고 봐야함.

0 ~ 1 사이 존재하는 값을 학습을 통하여, 회로를 언제쯤 연결할지 결정함. 

뭐 초간단하게 정리를 해보면,,

입력값 저장메모리, 논리회로  변수 저장 메모리, 결과값 메모리, 판단값 메모리, 회로를 여닫는 값 저장버퍼, 학습결과 메모리, 분기점 메모리.. 요렇게 메모리가 설정되고, 이걸 첩첩히 쌓아서 망을 구성함.

 

5. 이렇게 구성하고, 10000번 학습을 시켜봄.

 

6.  대략 학습결과 오류 값 그래프를 그려보면.. 삼성전자는.. 저렇게 중간에 튀는 구간이 많이 보임.. 그래도 점점 줄어들긴 하는데... 한 십만번을 돌려봐야 하나... 날 잡아서 십만본 돌려봐도 될거 같음.

만번 돌리는데 13분 정도 걸렸슴. (구글서버가 생각보다 빠름..)

 

7. 주가 비교. 

빨간색 : 원래 데이터,

파란색 : 예측데이터(대략 최근 30%값만 의미 있다고 봐야 함.)

오차가 너무 심함. 학습횟수가 늘어나면 좀 줄어들려나...

 

        * 예전 간단 순차 시퀀스 RNN 1000번 돌렸을때...랑 비교를 해보면.. 좀더 잘 따라가고 있슴.

 

8 . 그래서 내일(3/8) 예측 주가가 얼마로 나왔나? ㅋㅋㅋ ㅎㅎ

 

5일선 데이터로, 만번...

 

 

 

 

ㅎㅎ 그냥 재미로 해본거.. 설마 이거보고 투자는 모두 본인 책임이에요..

 

 

9. 여담.. 10만번 돌려볼려고 걸어둠...

결과나오면 업데이트..

 

10. 최적의 학습모델결과가 나온 신경망데이터를 저장하고, 이용하는 법에 대해서 알아보아야 하겠다.