코딩걸음마

딥러닝 기법을 다루기 위한 텐서플로우 기초를 다뤄보기 위해 tf.version 1부터 알아보자 import tensorflow.compat.v1 as tf #compatablity tf.disable_v2_behavior() import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets tf.add(a, b) 는 a+b를 출력하는 함수입니다. a =tf.add(3,5) a 그럼 다음 코드의 결과를 봅시다. 3 + 5 의 결과로 0을 반환했습니다 왜 그러는걸까요? 연산만 입력을 했지, 가동(run)하지 않았기 때문입니다 tf.Session 클래스의 객체로 sess를 선언하고 실행시켜봅시다. ..

간단한 아이디어가 갑자기 번뜩 떠올랐다. 기술적분석한 값을 input data로 두고 target으로 미래수익률을 두고 모델을 훈련시키면 좋을거 같은데? 이 간단한 생각을 적용해서 모델을 만들어 봤다. 1. 필요한 모듈 불러오기 # 우선 모듈 설치부터! # !pip install mpl_finance # !pip install matplotlib # !pip install IPython # !pip install datetime # !pip install pandas_datareader # !pip install pykrx # !pip install ta # !pip install --upgrade mplfinance #모듈 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import ..