현재 모델링 방식에 대한 논의점

[hyunjppn]

1. 모델 TARGET값은 'close'로 하는 것이 옳은가?

최종 트레이딩 시스템의 리턴값은 매수/매도 시그널이여야 할 것 이다.

현재 분석방식의 리턴값은 다음날의 'close' 값이다.
기존 target을 close로 지정한 분석으로 매수/매도 시그널을 뽑아 낼 수 있는가?

기본 주가 데이터 feature을 통해 LSTM등의 모델 학습 성능이 잘 나온다는 것은 actual price와의 단순 거리 차잇값이 적다는 이유만으로 잘 분석되어지고 있다고 착각하는 것 일수도 있다.
결국 그 다음날의 주가가 상승세일지, 하락세일지는 전혀 찾아내지 못하다는 뜻이다.

예를 들어 실제 다음날의 close 값이 1000원 이었을때, 1100원, 900원, 970원 등등 actual값과의 gap은 작을 수 있으나 +/- 여부는 전혀 모른다는 것이다.

2. 데이터 분석과 실제 트레이딩 환경의 차이

트레이딩 시스템이 매수/매도를 내리는 시점은 분석에 필요한 데이터들이 모두 갖춰지고, 분석한 직후에 이루어진다.
즉, 시장이 마감한 후에 분석이 가능한데, 이렇게 분석된 결과는 다음날 시초가부터 반영할 수 있다.
이러한 과정에서 발생하는 문제점은, 장마감 ~ 다음날장 사이에 이미 주가변동이 이루어져 올바른 분석을 할 수 없게 된다.

[hyunjppn]

1.분류기반의 새로운 모델링을 시도
기존 target인 close를 change로 변경해서 change를 반영할수 있는 새로운 feature 들로 데이터 프레임 재구성 해보기.(보조지표 활용)
2. 임의종가 부여하기
장 마감 전 (3시 정도) 시가를 종가로 임의부여하여 분석을 진행한다. 분석 소요시간은 장마감 전에 완료될 수 있어야 한다.
최종 분석 후 매수/매도를 장마감전에 실시한다.

[hongsamhc2]

이전 이슈인 feature 에 대한 논의와 이어지는 점

새로운 지표를 나타내는 방식으로 각 보조지표를 활용한 sale / purchase point 지정 이나 / 5일 이평선 20일 이평선의 교차점 활용등등

• 매수 / 매도 포지션과 함께 유지 또는 관망 포지션이 필요 할 것으로 생각된다.
• 임의 종가를 부여한다고 하면, 일정 시점 기준의 가격에 대한 논의
• 매수 매도 발생 시점을 날짜가 아닌 시간 또는 분단위로 지정하는것에 대한 논의
• 예를들어 현재 날짜의 이전날까지 학습한 모델을 사용하여 실시간으로 받은 주식의 현재가격 및 데이터를 가지고 다음 시간의 가격을 예측 또는 특정 포지션을 가져가기위한 laber / target 값을 부여한다.
• 이때 우리가 받아 올 수 있는 실시간 데이터들을 중심으로 학습 데이터를 만드는 것이 더 나아 보인다.