This repo is started from https://github.com/ZhengyaoJiang/PGPortfolio (2018/04/08)
https://github.com/ZhengyaoJiang/PGPortfolio 를 본 프로젝트의 baseline으로 설정, 따라서 위 코드와 논문에 대한 분석으로부터 프로젝트를 시작하려 한다.
프로젝트의 구조적 설계와 진행, 그리고 팀원간의 프로젝트 이해 공유를 위해, 앞으로 README에 프로젝트 전반적인 내용을 작성할 것임
PGKoreaPortfolio는 PGPortfolio로 부터 변형해 나가고 있기 때문에, https://github.com/weed-stock/PGPortfolio 의 README를 먼저 참고하기 바란다.
현재 download_data를 지원하지 않는다. https://github.com/gyusu/Creon-Datareader 를 이용하면 asset별 가격 데이터를 다운로드할 수 있으며, 그 데이터로부터 가공하여 input data를 생성해야 한다.
sample data를 PGKoreaPortfolio/database/Data.db 에 올려두었다.
현재 generate을 지원하지 않는다. 하이퍼파라미터 튜닝보다 comprehensible한 모델을 만드는 것에 초점을 둔다.
> python main.py --mode train
위 코드를 실행하면 train_package 폴더에 존재하는 모든 config 폴더에 대해 train이 진행된다.
한국 증권 시장은 정규시간(09:00 ~ 15:30)만 있는 것이 아니라 동시호가, 시간외 종가, 시간외 단일가같은 특징이 있어서 데이터가 시간에 따라 동등한 의미를 갖지 않을 수 있다. 데이터를 단지 인덱스로 슬라이싱 했을 경우 문제가 발생될 수 있다.
거래소(코스피) + 코스닥 종목만을 대상으로 한다.
매수 시: 거래소 수수료 = 0.0015% (2018/04/09 키움증권 기준) 매도 시: 거래소 수수료 + 세금(0.3%) = 0.3015% [!키움증권]: https://www.kiwoom.com/kws/html/useinfo/chargemoney.html
=> 매수 / 매도를 평균내어 매 거래 마다 수수료 0.15% 발생한다고 가정한다.