슬라이딩윈도우에서 직접 lstsq의 해를 계산하며
vandermonde matrix를 마구마구곱하고 그 행렬의 역까지 계산해야하는 과정이 있는데
그러면서 x좌표값이 너무큰상태에 그 사이간격이 x의절대값에비해 좁으면
마구마구 곱하는과정에서 뻥튀기되어 float64의 정밀도한계를 뛰어넘는것으로 보이는(100%확인은 안했지만 대충봐도 그런 것 같다) 문제가 있었다
x좌표들을 normalize하면 해결되는데 이게 또 슬라이딩윈도우에서는 그게안대서 잠재적으로 추후에 문제가발생할수 있다
아마 안발생할것같긴하다, 아주연속적이고 장기간의 세세한데이터를 대상으로 추세관련피쳐, 그중 특히 적은 데이터를 사용하는 피쳐들을 프로세싱하지 않는 이상...
비트코인 분봉데이터정도 넣게될 때 유의하면 될 듯 하다.
lstsq를 numpy가 제공하는 polyfit으로 진행해서 polyfit과 커스텀함수의 오차를 일정주기로 확인하여 차이가 크면 로그하는 파트를 넣었다
그 외 x[i][-1] 이랑 x[-1][i] 이랑 거꾸로 쓴거 하나때문에 상당히 오랫동안 디버깅 했었다
실제로 매매를 실행하는 프로그램을 드디어 만들때가 왔다
알고리즘이 완성되지 않았지만 일단 만들어서 매매를 시작하면 큰 동기부여가 되어 줄 것이고 기본적인 피쳐들만 고려해도 최소한 큰 손실을 보지는 않을 것이라고 생각한다. 베팅사이즈와 빈도도 적절히 제한하여 실행하면 될 것이다.
이론적으로 매매를 실제로 실행하는 프로그램은 어려운 파트가 아닐 것이다
키움 api에 접속하여 데이터를 받아들이거나 처리하는 기본적인 뼈대는 일전에 만들어보았기 때문에
초반에 헤메는 일도 이론상 없을 것이다
그러나 늘 그렇듯이 작업시간은 예측시간을 훨씬 넘어갈 것이기에 열심히 해야한다...
대충 구조를 ...
