AI학습에 관하여

내 원래 계획은 이러했다

조건식으로 종목을 산출해서 해당 종목의 상승과 하락을 예측한다.

상승확률이 높은 주식을 시초가에 매수하여 원하는 수익률에 도달하거나 장종료 될 때 매도한다.

이런 전략이였는데 종목의 상승과 하락 예측을 뉴스기사를 바탕으로 했다.

그리고 내가 참고한 논문에서 삼성전자를 예로들면 삼성전자에 해당하는 1달치 데이터를 학습하고

전날 뉴스기사를 입력데이터로 하여 상승과 하락을 예측하는 방식이였다.

 

이런 식으로 하려면 종목이 산출된 만큼 모델이 필요하다.

그냥 하나의 모델로 입력을 넣어 결과를 얻을 수도 있지 않을까?

이렇게 생각할 수도 있지만 주식은 다양한 종목의 상승과 하락이 일어나기 때문에 이런 식으로 할거면

애초에 kospi에 대한 뉴스기사를 학습시키고 전날 코스피 뉴스기사를 입력 데이터로 상승과 하락을 예측해야 한다.

그리고 kospi지수를 추종하는 주식을 사면 되는데 코스피는 변동성이 그리 크지 않다..그래서 개별종목을

매수 혹은 매도하는 게 더 눈에 보이는 효과가 있을거라 생각했다.

 

그러면 나는 하나의 종목을 선정하여 모델을 학습시키고 입력 데이터를 넣어 상승과 하락을 예측하면 된다.

이렇게 하면 조건식을 쓸 이유가 없으므로 전날 겪었던 문제는 Pass해도 된다.

 

여기서 중요한 점은 이거다

나는 머신러닝을 공부하기 위해 해당 프로그램을 만들고 있는 것이지 키움 API를 통한 파이썬 공부를 하고 있는 게 아니다.

매수 매도 list가 있으면 매수 매도 동작이 원활하게 이뤄지는 것은 확인했으니 이제 모델을 어떻게 학습시킬 것이며

뉴스 크롤링과 데이터 정제에 관한 내용을 업로드할 예정이다.