meoca1257 님의 블로그

이젠 숙제가 된 느낌이 크네  문제 1: 시장 데이터의 노이즈와 변동성 해결 방법:데이터 전처리 강화: 이상값 제거, 시계열 스무딩, 로그 변환 등다양한 기술적 지표 사용: 단순히 가격만 보지 않고, MACD, RSI, 볼린저 밴드 등 복합 활용스태킹/앙상블 기법 도입: 여러 모델을 조합해서 노이즈에 강한 예측 구조 설계 문제 2: 모델의 과적합(Overfitting) 해결 방법:백테스트를 여러 시장 상황에 걸쳐 수행 (불장, 횡보장, 하락장 등)검증용 데이터 분리 + 교차 검증 (cross-validation)심플한 모델을 선호: 지나치게 복잡한 딥러닝보다는 설명 가능한 XGBoost, LightGBM 사용Feature Selection: 정말 예측에 의미 있는 변수만 선별 문제 3: 실시간 처리 속도..

최종 프로젝트  놀았음 ㅇㅇ ..  클로드 ai 한번 써봐야겠다 클로드 사용 전 꿀팁 찾아보고 시작해봐야지..  내 계획이 있었는데 물이 흐려짐 ㅠ

최종 프로젝트 = 드디어 모델 선정 성공 재현성, 과접합 때문에 고생 좀 했는데 잘 풀고 넘어감 이제 이거 갖고 매수/매도 전략 짜는게 중요할듯  근데 어느정도 자동화를 이루고 여러 주식 상품까지 같이 아우르려면  하이퍼 파라미터 튜닝에 재현성을 얹어줘야 하는데  그건 실패함 -> 추가 시도?는 일단 전략 제대로 잡아서 기틀 만들고 수익 실현 되고 다른 모델에서도 어느정도 수익이 나오는게 있다 할 때 시도해볼 예정 파라미터가 지금은 SPY 전용 파라미터인데 다른 주식까지 얹게되면 아무래도 자동 파라미터 선정이 되야 내가 편함 그게 아니면 나중에 자동으로 돌아간다 해도 어느정도 기간이 지나고 나면 파라미터를 다시 확인해봐야함 ---->> 매우매우 귀찮아질 수 있음  그러므로 잘해보자 내일부터 ㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇ..

최종 프로젝트 어떤 모델을 적용하던 상승 -> 하락하는 순간을 바로 잡아낼 수는 없는듯단, 빠르게 상승 -> 하락을 체크하고 다음으로 진행할 수 있는 모델이 필요예측값의 수치보단 예측의 추세가 실측값의 추세랑 비슷해야 추후 매도/매수 전략에서 유의미한 성과를 얻을 것 같음  근데 계속 같은 자리 맴도는 느낌 들어서 미치겠다 다 하나같이 예측을 잘 하는것 처럼 보이지만 패를 까보면 그닥 빠르게 추세 변동하는 모델은 적음 문제가 많네

최종 프로젝트 내가 개발하고 있는 모델 이름 알아냈다 .. 퀀트 모델 중에 도 고오오급 퀀트 모델이라네  이것저것 하면서 막힌게 많은데 벌써부터 어떻게 풀어나가야 할지 막막하다 최종 발표 최소 1주 전부터는 프로그램 만들어서 먼저 돌려놓고 있어야 하는데  자신이 없다 .. 힘내자 ㅠ 고급 퀀트 모델(Quantitative Model) 설계 요약1.  목적데이터 기반의 투자 판단 자동화 및 최적화감정 개입 없이 일관된 수익 창출이 목적예측 정확도를 높이면서도 리스크 제어 및 안정성 확보2.  고급 퀀트 모델의 주요 특성정교한 알고리즘: 머신러닝, 딥러닝, 시계열 분석 등 결합피처 다양성: 단순 수익률, 거래량 외에도 감쇠도, 이격도, 심리 지표까지 포함예측력 향상: 기존 룰베이스 전략보다 고정밀 예측 가능..

최종 프로젝트  오 드디어 시뮬 한번 돌려봄  60일 데이터 갖고 겨우 4번 밖에 거래 못했는데 그래도 수수료 적용했음에도 + 나옴  최적 파라미터 값만 찾으면 나머지는 일사천리? 일리가 없겠지만 파라미터 최적화 좀 됐으면 좋겠다 .. 다른 상품으로 돌려보면 2.6% 도 나오긴함 1달에 한두번 거래 할까 말까 정도긴 해도 제대로된 기준만 잡으면 나쁘지 않은 결과 만들수도 잘해보자

방법을 또 갈아엎음  오후까진 LSTM 을  기반한 여러 하이브리드 모델들을 만들고 바로 백테스트를 진행해봤으나 제대로된 테스트를 하지 못했음  -> 기존에 만들어진 공유되고 있는 아이디어를 참고해서 모델링 도전 모델1 은 포기 모델 2 최종 자산: 1,026,727원총 수익: 26,727원 (2.67%)총 거래 횟수: 26회                  Time Action       Price          Cash21 2025-03-31 19:00:00   SELL  557.500000  1.023292e+0622 2025-04-01 14:40:00    BUY  557.950012  1.162671e+0123 2025-04-01 16:30:00   SELL  560.390015  1.02776..

최종 프로젝트 LSTM+Attention 썼을 때 예측 곡선이 변동을 그리긴 했으나 변동이라 표현하기 깜찍한 수준에 이후 실시간 매수/매도 까지 생각하면 택도 없는 성과여서 포기  그 이후  LSTM 에 여러 모델 섞어보다가 ARIMA 섞어보는중 이제 Loss값, R^2, MAE, RMSE 까진 어느 정도 잡을 수 있는데 예측 그래프가 계속 말썽 ..  ARIMA 보완시켜보고 추세 영 안나오면 prophet 합쳐보러 .. 내일 하자

최종 프로젝트 준비 1) gpt 사용 시 프로젝트를 이용 -> 채팅을 여러개 만들고 링크로 내가 원하는 자료만 학습 시킨 채팅 따로 관리 가능 2) ipynb 파일보다 py 파일을 활용이 필요 -> py 관련 개념부터 다시 꺠우치는게 중요할듯3) gpt를 학습시키면서 틈틈히 학습한 내용을 업데이트해서 정리시키고 이해할 수 있도록 하자. -> 본 프로젝트용( 학습용 채팅, 이해용 채팅, 모델 구축용 채팅 ..) 최소 채팅 3개는 만들어야함4)  gpt 를 쪼을수록 높은 수준의 결과를 도출함 -> 최대한 여러 변수들을 고려한 코드를 만들자