RLTrader에서 TensorFlow 2 사용하기
2021-07-26 • rltrader • rltrader, tensorflow2, tf2 • 1 min read
기존 RLTrader에서는 TensorFlow 1.5 버전을 사용했습니다. TF2가 나온지 꽤 오래 되었는데 RLTrader에서 TF2 적용 시 처리 시간이 오래 걸리는 성능 하락 이슈가 있어서 TF2를 적용하지 않고 있었습니다.
포트폴리오 평가
2020-05-30 • rltrader • portfolio, evaluation, 포트폴리오, 평가 • 2 min read
포트폴리오를 평가하기 위한 다양한 지표가 있습니다. 가장 기본적으로는 포트폴리오 손익률을 들 수 있습니다. 포트폴리오는 주식, 채권 등의 다양한 금융 상품으로 구성될 수 있습니다. 이 책에서는 주식투자에 대해서 주로 다루므로 포트폴리오에 포함되는 금융 상품을 주식과 현금에 한정합니다.
금융 데이터란?
금융 데이터는 주식, 채권, 펀드 등의 금융 상품 및 이와 연관이 있는 모든 정보를 포함합니다. 회사의 재무상태, 산업 현황과 전망, 경기 현황과 전망 등도 금융 데이터로 볼 수 있습니다.
대신증권 크레온(Creon) HTS 브리지 서버 만들기 (Flask 편)
2020-04-17 • rltrader • 대신증권, creon, 크레온, hts, 서버 • 9 min read
이번 포스트에서는 대신증권 크레온(Creon) HTS API의 브리지 서버를 개발하는 방법에 대해서 다룹니다.
RLTrader의 데이터 관리 모듈 개발
2020-04-11 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, data manager, 데이터 관리 • 5 min read
데이터 관리 모듈은 차트 데이터와 학습 데이터를 생성하는 모듈로 자질 벡터를 정의하고 데이터를 전처리합니다.
RLTrader의 실행 모듈 개발
2020-04-11 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, main • 5 min read
강화학습 주식투자 실행 모듈(main.py)은 다양한 조건으로 강화학습을 수행할 수 있게 프로그램 인자를 구성하며 입력받은 인자에 따라 학습기 클래스를 이용해 강화학습을 수행하고 학습한 신경망들을 저장하는 메인 모듈입니다. 이 모듈에 대한 프로그램 인자와 강화학습 실행 로직을 살펴봅니다.
RLTrader의 학습기 모듈 개발
2020-04-02 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, learner, 학습기 • 21 min read
학습기 모듈(learners.py)은 다양한 강화학습 방식을 수행하기 위한 학습기 클래스들을 가지는 모듈입니다. 각 학습기 클래스의 속성과 함수를 살펴보고 파이썬으로 구현한 소스 코드를 상세히 확인합니다.
RLTrader의 가시화 모듈 개발
2020-04-02 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, visualization, 가시화 • 9 min read
가시화 모듈에 포함된 가시화기 클래스의 속성과 함수를 살펴보고 파이썬으로 구현한 소스 코드를 상세히 확인합니다.
RLTrader의 신경망 모듈 개발
2020-04-01 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, network, 신경망 • 10 min read
이번 절에서는 신경망 모듈에 포함된 여러 신경망 클래스의 속성과 함수를 살펴보고 파이썬으로 구현한 소스 코드를 상세히 확인합니다.
RLTrader의 에이전트 모듈 개발
2020-03-31 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, agent, 에이전트 • 10 min read
에이전트 모듈에 포함된 에이전트 클래스(Agent)의 속성과 함수를 살펴보고 파이썬으로 구현한 소스 코드를 상세히 확인합니다.