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1. 인공지능을 이용한 주식 자동 매매 코딩 연구
Artificial Intelligence
챗GPT와 Gemini의 코딩 기술을 이용해 주식 자동 매매를 하려 합니다. 인공지능의 코딩(python 코드)기술이 전문가 이상으로 좋으며, 또한 종목 발굴과 당일 상승 종목 유망주를 인공지능이 분석하는 python 코딩도 만들어 보겠습니다.
인공지능의 핵심은 GPU와 딥러닝(deep learning)이다
미국의 금융, 투자 회사 대부분의 직원 구성은 통계 분석 전문가, 물리학자, 수학자, 그리고 컴퓨터 시스템 코딩 전문가입니다. 분야별 전문가(증권 거래, 수학, 통계, 물리, 심리, 의학)가 머리를 맞대고 금융 운용과 투자 전략을 수립합니다. 그 전략에 맞게 매매 코딩을 분석하고 개선해 나갑니다. 영화 머니 네버 슬립 2 초반에서 2008년 한 미국 증권사 사무실을 보여줍니다. 영화를 보면서 아 하, 개인이 기관을 잘 따라가면 살아남을 수 있지 않을지 하는 것입니다. 다시 말해서 시장(항상 변한다)에 잘 적응하는 사람만이 돈을 벌 수 있습니다. 즉 변화하는 시장, 종목, 관심에 따라 매매 코딩을 잘 조절해야 한다는 것입니다. 필자가 이 글을 올리면서 주식 정보와 자동 매매 코딩을 여러분과 같이 공부하고 실전에 응용하려 합니다.
• 딥러닝 과 GPU에 대해 알아보겠습니다.
딥러닝 분야 GPU(그래픽 처리 장치)의 역할
GPU의 역할
GPU는 딥러닝 모델을 효율적으로 학습시키는 데 필수적인 하드웨어 도구입니다. 빠른 데이터 처리 능력과 효율적인 행렬 연산 능력은 복잡하고 데이터가 많은 딥러닝 작업에 매우 적합한 기능입니다. 딥러닝은 이러한 기술적 지원을 바탕으로 지속해서 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.
1. 병렬 처리 능력 : GPU는 동시에 많은 연산을 처리할 수 있는 강력한 병렬 처리 능력을 갖추고 있습니다. 이는 딥러닝에서 수많은 데이터와 매개변수를 빠르게 처리하는 데 필수적입니다.
2. 효율적인 행렬 연산 : 딥러닝 알고리즘은 대규모 행렬 연산에 의존합니다. GPU는 이러한 행렬 연산을 CPU(중앙 처리 장치)보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다.
3. 데이터 병목 현상 감소 : 대용량의 데이터를 처리할 때 GPU는 데이터 병목 현상을 줄여, 전체 학습 시간을 단축하게 합니다.
딥러닝의 기본
2023년 MS의 챗GPT 4.0, 2024년 구글의 Gemini의 등장이 있었습니다. 이들 인공 신경망(초거대 AI)의 병열 연결 개 수는 10조 개 정도로 사람의 100조 개 신경세포에 상대가 되지 않습니다. 그러나 실제로 정보의 처리 능력은 많이 다릅니다. 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방한 인공 신경망을 사용합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
1. 인공 신경망 : 데이터를 처리하는 데 사용되는 알고리즘의 집합입니다. 이는 여러 층(layer)으로 구성되어 있으며, 각 층은 입력 데이터에서 특정 특징을 학습합니다.
2. 학습 과정 : 딥러닝 모델은 대량의 데이터를 통해 학습합니다. 이 과정에서 모델은 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 방법을 스스로 학습합니다.
3. 역전파와 최적화 : 모델의 성능을 향상하게 시키기 위해, 역전파 알고리즘을 사용하여 오류를 줄이고, 최적화 알고리즘을 통해 모델의 매개변수를 조정합니다.
역전파 알고리즘
역전파 알고리즘(Backpropagation algorithm)은 다층 신경망(multilayer neural network)에서 오류를 줄이기 위해 가중치를 조정하는 반복적인 과정입니다. 이 알고리즘은 신경망의 출력과 원하는 출력 사이의 오류를 계산하고, 그 오류를 통해 가중치를 조정하여 출력을 원하는 출력에 더 가깝게 만듭니다. 이 과정을 반복하여 신경망이 원하는 출력을 정확하게 예측할 수 있을 때까지 수행합니다.
역전파 알고리즘은 1986년 데이비드 루멜하트(David Rumelhart), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 론 윌리엄스(Ronald Williams)에 의해 개발되었습니다. 이 알고리즘은 신경망을 훈련하는 데 널리 사용되며, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 성공적으로 적용되고 있습니다.
역전파 알고리즘의 단계
1. 전향 전파(Forward pass) : 입력 데이터를 신경망에 입력하여 출력을 계산합니다.
2. 오류 계산 : 출력과 원하는 출력 사이의 오류를 계산합니다.
3. 역전파(Backward pass) : 오류를 역방향으로 전파하여 각 가중치에 대한 오류를 계산합니다.
4. 가중치 조정 : 가중치를 오류에 비례하여 조정합니다.
5. 전향 전파와 역전파를 반복하여 오류가 줄어들 때까지 수행합니다.
역전파 알고리즘은 다층 신경망의 오류를 줄이는 데 매우 효과적인 알고리즘입니다. 하지만 훈련에 오랜 시간이 걸릴 수 있으며, 과적합(overfitting)에 취약할 수 있습니다. 따라서 역전파 알고리즘을 개선하기 위해 다양한 변형 알고리즘이 개발되었습니다. 대표적인 변형 알고리즘으로는 모멘텀(momentum), RMS Prop(Root Mean Square Propagation), Adam(Adaptive Moment Estimation) 등이 있습니다.
다음 글의 내용은 python을 이용한 주식 자동 매매 환경 구축입니다.
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