OpenAI gym Cartpole

CartPole 이라는 환경에서 강화 학습 기법을 이용하여 주어진 목적을 달성해내는 과정을 시험해보고자 한다. 강화학습 강화 학습(Reinforcement learning)은 기계 학습의 한 영역이다. 어떠한 환경에서 소프트웨어 에이전트가 현재의 상태를 인식하여 특정 행동을 수행했을 때 환경으로부터 보상을 받을 수 있다. 이 누적된 보상의 값을 최대화하기 위해 최선의 행동들을 선택하여 목적을 달성할 수 있도록 하는 학습 방법이다. 참고 : 강화학습 Cartpole OpenAI gym의 CartPole은 카트 위에 막대기가 고정되어 있고 막대기는 중력에 의해 바닥을 향해 자연적으로 기울게 되는 환...

서울 부동산과 KOSPI 지수의 관계

보통 부동산의 가격이 오르면 주식의 가격이 내리고, 부동산의 가격이 내리면 주식의 가격이 오른다는 이야기를 듣곤 한다. 부동산과 주식, 두 지수에는 어떠한 관계가 있는지 살펴보고자 한다. 세부적인 비교를 위해 서울 부동산과 KOSPI 지수를 비교 대상으로 하였다. Python 을 이용한 분석 필요한 모듈을 임포트 한다. get_house_price_index 함수는 주택매매가격 종합지수 의 글에서 구현된 형태로 재사용한다. import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf from kbstar....

주택매매가격 종합지수

부동산에서 아파트의 가격이 얼마나 오르고 내렸는지를 확인하기 위해 주택매매가격 종합지수를 참고할 필요가 있다. KB 부동산과 통계청 에서 이 지수를 관리하고 있는데, 우선 KB 부동산 데이터를 이용하여 부동산 가격의 등락을 확인해보고자 한다. KB 부동산에서 주택매매가격 지수 확인 KB 부동산 에 접속하면 뉴스/자료실에 월간 KB주택가격동향 메뉴를 확인할 수 있다. 해당 페이지의 ★시계열 자료 2020년 4월 기준 (1986년 1월 부터) 라는 게시글에 시계열 데이터가 담긴 엑셀 파일을 확인할 수 있는데, 이를 다운로드 받는다. 참고로 주간 KB주택시장동향 메뉴의 시계열 자료를 확인하면, 다음과 같이 ...

Backtrader 를 이용한 트레이딩 시뮬레이션

트레이딩을 할 때 투자 전략을 정하고 계획한 전략이 효과적으로 잘 동작하는지에 대해 검증하거나, 얼마나 수익률이 발생하는지 확인할 수 있다면 유용할 것이다. Backtrader 를 이용하여 전략을 시뮬레이션 해보자. Backtrader Backtrader 는 Python 언어 기반의 트레이딩 백테스트 기능을 제공한다. Zipline 이라는 백테스트 툴도 존재하지만, 최신 버전의 Python 언어를 지원하지 않아 Backtrader 를 사용하는 것이 적합할 것 같다. 참고 : Backtrader Backtrader 설치하기 설치는 Anaconda Windows 환경의 Python 3.7 버전을 사용하...

LSTM 순환 신경망으로 코스피 지수 회귀 모델링

코스피 지수의 선형 회귀 분석 에서 코스피 지수의 이동 방향에 대해 확인할 수 있었다. 이번에는 딥러닝 순환 신경망 모델 중의 하나인 LSTM 을 이용하여 회귀 분석을 해보려고 한다. Long Short-Term Memory (LSTM) 딥러닝 분야에서 시계열 데이터와 같은 시퀀스 데이터를 분석할 때에는 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) 모델을 사용한다. 하지만 RNN 은 긴 시퀀스 데이터에 대한 학습이 어려운 단점이 있어, 이 단점을 보완한 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 주로 사용한다. 참고 : LSTM 코스피 지수 읽기 딥러닝 학...