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[팀프로젝트] 인공 신경망과 강화학습을 통한 실시간 주식매매 프로그램 (Tensorflow, Keras, 키움 openAPI, PyQT) (20년 10월 - 20년 12월)

프로젝트 소개

주제 : 강화학습과 인공신경망을 통한 실시간 주식 매매 프로그램

개발 환경

• Python, Tensorflow, Keras, PyQt
• 키움 open APi
• 강화학습 투자 시물레이션 RLTrader 오픈소스 사용

인공신경망

• 논물을 참고해 LSTM 신경망 결정

  

  관련 논문 “Deep Robust Reinforcement Learning for Practical Algorithmic Trading(2019, August)”

• 시계열의 특성을 고려 일주일(5일) 정도의 데이터를 한번의 예측에 사용 (LSTM의 step 5로 설정)

• LSTM 레이어를 네겹으로 설정햇고 Dropout과 배치 정규화를 실시

학습 데이터

• 종목의 시가, 종가, 고가, 저가, 거래량
• 환율, kospi, 국채 가격
• 위 데이터들을 정규화를 위해 비율 데이터로 학습

수익률 비교

시나리오

1. 자동매매전 투자 학습, 모델생성

2. 자동매매 프로그램 UI

   

• 로그인으로 키움 연동
• 종목코드 가져오기로 종목별 코드 조회

3. 종목 데이터 얻기

• 당일 주식의 매매를 판단하기 위해 데이터 얻기
• 종목 코드 입력후 데이터 얻기를 하면 api 를 통해 학습데이터가 .csv 형식으로 저장

4. 모델활용 후 매매시작

   

• 모델 활용 으로 저장된 거래량을 이용하여 키움 api에 매매 요청

5. 보유 종목 확인 및 미체결 종목 표시