Flask 사용시 

pip install flask-cors

from flask_cors import CORS



app = Flask(__name__, static_url_path='/static')
CORS(app)

  VS 코드 설치  

code.visualstudio.com/download

  확장 프로그램  

  1. Live Server - 라이브 서버  

  2. VS Code - Icons  

  3.Polacode  

  4.Beautify  

  5.Prettier  

  6. jQuary Code Snippet   

  7. Markdown All in One  

1. CUDA 설치

- 링크 : CUDA Toolkit Arcive(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)

2.cuDNN 다운로드 복사 붙여 넣기

- 로그인 

- CUDA와 같은 버전 다운로드

- 링크 : developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

3. tensorflow-gpu 설치

- 기존에 tensorflow가 있으면 삭제 후 설치

DDQN Reinforcement Learning Trading System

DDQN 강화학습 주식 트레이딩 시스템

소개

• DDQN 알고리즘을 이용한 강화학습 주식 트레이딩 시스템

개발환경

• 사용언어 - 파이썬
• IDE - PyCharm
• 라이브러리
  • Tensorflow
  • Keras
  • Pandas
  • Numpy
  • Matplotlib
  • 등등

개요

• 환경에서 주어진 State를 받아 Policy를 통해 Action 을 행동한다. 행동한 Action에 따른 Reward를 받게 되고 Q-value를 구하여 신경망을 학습하여 더 좋은 Reward을 받는 방향으로 모델을 업데이트한다.
• Keras의 인공신경망을 통해 가치 신경망을 구성하여 학습을 진행한다.
• 주식 데이터는 대신증권 API를 통해 수집한 종목별 일별 데이터를 사용하였으며, 실제 주식한경을 구성하는 것이 관건이라고 볼 수 있다.
• State 또는 Observation으로 주어지는 데이터는 아래와 같다.
  • [현재가,전일 종가, 전일 대비, 시가, 고가,저가,누적 거래량, 전일 거래량, 전일 거래랭 대비]
• 앞으로의 데이터 Feature는 추가 되거나 수정될 수 있다.

Version 1.0

개요

• 데스트를 진행할 환경을 일별 과거데이터를 저장해 높은 csv파일을 DataFrame으로 만들어 사용하였다.
• 일별 데이터의 종가를 현잭로 설정하였다.
• 보상을 (잔금 + 보유 주식수 * 현재가) - 초기자본금 / 초기자본금으로 설정 하였다.
• 보상 정책에 대한 수정이 필요로 한다.
• 학습에 대한 수익률이 일정치 않은것으로 판단되며, 매수/ 매도량을 1로 설정한 부분과 지속적인 + 수익률을 만들 수 있는 모델을 만드는 것이 앞으로의 과제라고 판단된다.

<시각화>

• 학습 단계에 따른 수익률
  

• 마지막 에피소드 행동 비율
  

  Main 컨텐츠  

- 이번 포스팅에서는 index 페이지에 있는 텍스트와 이미지 컨텐츠들을 수정하여 반응형 웹에 적용되도록 해보겠습니다.

  Index 페이지 태그 추가   

- index 페이지에 있는 컨텐츠들을 감싸주는 index 클래스 태그를 추가 시켜 줍니다.

<div id='index' class="move">

    <div id='maintext'>Welcome to My PortFolio</div>
    <div id="mainsubtext">
        <p>Breath</p>
        <p>- Everything will be made by me.</p>
    </div>
    <div id='mainimg'>
        <img src="../static/img/main/main_img.jpg" alt="MainImage">
    </div>
</div>

  Index 페이지 - CSS 수정  

- 기존에 있는 index 페이지의 css를 수정해 주겠습니다.

#main {
    float: left;
    width: 100%;
    position: relative;
}

#index {
    height: calc(100vh - 100px);
    float: left;
    position: relative;
    width: 80vw;
    left: 20vw;
}

#index {
    height: calc(100vh - 100px);
    float: left;
    position: relative;
    width: 80vw;
    left: 20vw;
}

#maintext {
    position: absolute;
    top: 50%;
    left: 10vw;
    transform: translate(0, -50%);
    font-size: 8vw;
    color: #f41f56;
    font-weight: 700;
    z-index: 2;
}

#mainsubtext {
    position: absolute;
    top: calc(50% + 13vw);
    left: calc(10vw);
    transform: translate(0, -50%);
    z-index: 2;
}

#mainsubtext > p:nth-child(1) {
    font-size: 3vw;
}

#mainsubtext > p:nth-child(2) {
    font-size: 1.5vw;
    margin-top: 1vw;
}

#mainimg {
    position: absolute;
    float: left;
    top: 50vh;
    left: 60vw;
    transform: translate(-50%, -50%);
    width: 45vw;
    z-index: 1;
}

#mainimg > img {
    max-width: 100%;
}

- 잘 적용 되었습니다.!!!

- 다음 포스팅에서는 about 페이지를 수정해 보겠습니다.