기술연구

김경현 2019. 9. 23. 06:38

안녕하세요.


기술이 공유되지 않으면 미래의 사회는 지금보다 더욱 폐쇄적이고 불평등한 사회가 될 것입니다. 카피레프트(copyleft)는 개인의 지적재산권을 중시하는 기존의 카피라이트(copyright)에 대항해 사회적 공유를 강조하는 정신이자 운동입니다. DIY연구소는 카피레프트(copyleft) 정신과 4차 산업기술의 확산을 위하여 연구한 내용을 무료로 배포하고 있습니다. 오늘은 '인공지능(AI) 삼성전자 주가예측 프로그램' 자료를 공유[1] [2]


 다음주가 = (현재주가 + 정보) + (노이즈)


[삼성전자] [LG전자] [현대자동차] [하이닉스] [바이오로직스] [셀트리온] [네이버] [아모레퍼시픽] [현대모비스[코로나-19 테마주] [셀트리온제약] [셀트리온헬스케어[씨젠] [진매트릭스] [신풍제약] [파미셀] [유비케어]







[교육내용]


☞ 30. 3D프린터 로봇제어를 위한 라즈베리파이

☞ 31. 3D프린터 로봇제어를 위한 AI 인공지능

☞ 32. 3D프린터 로봇제어를 위한 AI 스마트미러

 33. 3D프린터 로봇제어를 위한 블루투스 앱

 42. 앱인벤터로 애니메이션 만들기 (이론)

 53. 3D프린터 로봇제어를 위한 교육앱 (대기오염, 리스트)

 54. 3D프린터 로봇제어를 위한 교육앱 (로봇 음성제어)

 55. 3D프린터 로봇제어를 위한 딥러닝 (인공지능)

☞ 56. 3D프린터 로봇제어를 위한 텐서플로 (인공지능) 




[인공지능(AI) 삼성전자 주가예측 프로그램] - Rev.2 적용


☞ 코딩자료 : 다운로드

☞ 인공지능(AI) 급등급락 주가예측 프로그램

☞ 인공지능(AI) 주가예측 투자 임상실험 : 결과



■ 2019. 12. 20. 삼성전자 PER, PBR 차트




인공지능(AI) 주가예측 프로그램 설치


☞ 윈도우즈에 아나콘다, 텐서플로 설치하기


텐서플로(TensorFlow)를 사용하려면 파이썬(Python) 개발 환경이 필요합니다. 파이썬 공식 사이트에서 인스톨파일을 다운받아 설치할 수 있지만 과학 계산을 위한 여러 파이썬 패키지를 따로 설치해야 합니다. 대표적으로는 SciPy, NumPy, scikit-learn 등이 있습니다. 이따금 이런 패키지들을 설치할 때 곤란한 경우가 생길 수 있습니다. 그래서 운영체제 환경에 맞게 패키지들을 미리 준비해 놓은 배포판을 많은 사람들이 선호합니다. 특별히 여러 버전의 파이썬에서 실험을 해야한다거나 Windows 환경이라면 더욱 그렇습니다. 텐서플로 뿐만 아니라 머신러닝과 딥러닝을 위한 언어로서 파이썬을 선택했다면 필요한 여러가지 도구를 손쉽게 한 번에 설치해 줄 것입니다. 


과학 계산용이거나 범용적으로 가장 인기있는 파이썬 배포판은 아나콘다(Anaconda)입니다. 캐노피(Canopy)나 액티브파이썬(ActivePython) 등도 있지만 아나콘다가 안정적이고 피드백이 빠른 편입니다. 이 글에서는 Windows에 아나콘다와 텐서플로를 설치하고 IPython 쉘과 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 실행하는 과정을 설명하겠습니다. 




[아나콘다 설치] 


브라우저로 아나콘다 다운로드 페이지에 접속합니다.



파이썬 2.7과 3.7 버전의 Windows용 설치 파일이 있습니다. Windows용 텐서플로 바이너리 패키지는 현재 파이썬 3.5, 3.6, 3.7버전을 지원하므로 아나콘다의 파이썬 3.7 버전을 설치해야 합니다. 텐서플로의 바이너리는 64비트용이므로 만약 사용하는 컴퓨터가 32비트라면 텐서플로 소스를 직접 컴파일하여 설치해야 합니다. 텐서플로는 공식적으로 Windows에서 직접 소스를 컴파일하는 것을 지원하지 않습니다. 사용하는 Windows 컴퓨터가 32비트인지 64비트인지 확인하려면 여기를 참고하세요. 


텐서플로 1.6버전부터 CPU 버전 바이너리는 AVX(고급 벡터 확장) 명령을 지원하도록 컴파일되어 있습니다. 만약 AVX를 지원하지 않는 CPU를 사용한다면 텐서플로 1.5 버전을 사용해야 합니다(아래 설명). 사용하고 있는 CPU가 AVX 명령을 지원하는지 확인하려면 여기를 참고하세요. 


또는 인텔의 프로세서 유틸리티를 사용할 수도 있습니다. 이 프로그램을 다운받아 설치하고 실행하면 다음과 같은 화면을 볼 수 있습니다. 두 번째 탭에서 Advanced Vector Extensions에 ‘예’라고 표시되면 AVX 명령을 지원하는 CPU입니다. 





이제 AVX를 지원하는 64비트 컴퓨터가 준비되었다고 가정하고 아나콘다의 파이썬 3.7 버전 64비트 인스톨러를 다운받습니다. 




아나콘다 인스톨러 설치는 보통의 Windows 설치 프로그램과 비슷합니다. 설치 과정을 마치면 시작버튼에 아나콘다 폴더가 추가됩니다. 




이 다음부터는 Anaconda Prompt에서 명령행 인터페이스를 사용해서 진행하겠습니다. 





[콘다 및 파이썬 패키지 업데이트]


Anaconda Prompt에 들어오면 conda 패키지 관리자를 사용할 수 있습니다. 먼저 conda 자체를 업데이트합니다.


>conda update -n base conda 


다음엔 설치된 파이썬 패키지를 모두 최신 버전으로 업데이트합니다. 


>conda update --all 



[텐서플로 설치]


아나콘다 배포판에는 텐서플로 최신 버전이 늦게 포함되므로 파이썬 기본 패키지 관리자인 pip로 텐서플로를 설치합니다. 


>pip install tensorflow


※ 만약 AVX를 지원하지 않는 CPU를 사용하고 있다면 다음과 같이 1.5 버전을 설치합니다. 


(※  >pip install tensorflow==1.5.0  )


텐서플로 1.9.0 버전부터는 콘다를 사용하여 텐서플로를 설치하는 것이 권장됩니다. MKL-DNN 라이브러리에 최적화되어 있어서 CPU만을 사용하는 경우 보다 나은 성능을 기대할 수 있습니다.(콘다 패키지는 최신 텐서플로를 지원하지 않을 수 있습니다) 


>conda install tensorflow




설치가 완료된 후 IPython 쉘을 실행하여 tensorflow 모듈을 임포트합니다. 아무런 메세지가 뜨지 않으면 정상적으로 설치에 성공한 것입니다(텐서플로를 임포트할 때 h5py 패키지에서 경고문구가 뜰 수 있습니다. 이는 h5py 패키지의 버그로 향후 버전에서 개선될 것 같습니다. 실제 텐서플로를 사용하는데는 문제가 없으므로 무시하고 진행하면 됩니다). 


>ipython 

   ... 

 In [1]: import tensorflow as tf 

 In [2]




IPython 쉘을 종료하려면 exit 명령을 입력합니다. 데이터 분석을 위해 IPython 쉘도 좋지만 이보다 코드와 실행 결과를 함께 관리할 수 있는 주피터 노트북을 사용하도록 하겠습니다. 주피터 노트북은 로컬 컴퓨터에서 실행되는 웹 서버 프로그램과 비슷합니다. 브라우저로 코드를 실행하면 IPython 커널에게 실행을 명령하고 그 결과를 브라우저로 전달해 줍니다. 주피터 노트북을 실행하려면 아나콘다 프롬프트에서 jupyter notebook 명령을 사용합니다. 


>jupyter notebook 


주피터 노트북이 실행되면 자동으로 기본 브라우저가 실행되어 주피터 노트북 서버에 접속합니다. 로컬 컴퓨터의 주피터 노트북 서버 주소는 http://localhost:8888/ 입니다. 주피터 노트북을 실행한 현재 폴더를 기본 홈 페이지로 설정됩니다. 이 폴더 하위에 파이썬 주피터 노트북을 만들고 실행할 수 있습니다. 



■ Internet Explorer 가 아닌 Chrome 브라우저로 주피터 노트북 서버 접속하는 방법 : ☞ 자료출처


주피터 노트북은 기본적으로 인터넷 익스플로어로 열립니다. 확인까지 간단한 3 단계를 거치면 다른 브라우저 (ex. 크롬)으로 주피터 노트북을 열 수 있습니다. 크롬으로 예를 들어 설명하겠습니다.


1. jupyter_notebook_config.py 만들기.




jupyter notebook --generate-config 코드를 명령창 (cmd) 에 입력하면. cmd 명령 실행 화면에 주피터가 설치되며 자동적으로 '.jupyter' 폴더가 생깁니다. 그 안에 jupyter_notebook_config.py 파일이 생기며 config 파일이 생성됩니다.




2. jupyter_notebook_config.py 파일 수정


1) 먼저 chrome.exe 파일의 위치를 찾습니다. 다른 브라우저의 경우  '브라우저이름.exe' 를 사용합니다. 파일 탐색기에 chrome.exe 를 검색하고 우클릭후 파일위치 열기를 클릭하여 chrome.exe 검색합니다.



2) 그 다음 크롬 파일 위치를 복사합니다. 파일 위치는 화살표 있는 부분을 클릭하면 텍스트로 복사할 수 있습니다. 클릭하고 'ctrl + c (복사 단축키)' 를 하면 chrome.exe 파일 위치가 복사됩니다.



3) 아까 생성했던 jupyter_notebook_config.py 를 수정합니다. jupyter_notebook_config.py 을 열어서 c.NotebookApp.browser 를 'ctrl + f' 이용하여 찾습니다. 



# c.NotebookApp.browser='' 이것을 아래와 같이 바꿉니다


(1) # 제거

(2) '아까 복사한 크롬주소 /chrome.exe %s' 를 대입하며, \ 를 / 로 바꿔주고 수정한 파일을 저장하면 끝입니다.



3. 확인


실행 화면




■ Internet Explorer 화면




Documents 폴더로 들어가서 새로운 파이썬 노트북을 만들어 보겠습니다. 오른쪽 위에 있는 New 버튼을 누르면 새로운 파이썬 3 주피터 노트북을 생성할 수 있습니다. 




새로운 브라우저 탭이 열리면서 Untitled 노트북이 생성됩니다. 첫번째 코드 셀(cell)에 IPython 쉘에서 했던 것처럼 import tensorflow as tf 를 입력하고 [Shift+엔터] 키를 입력합니다. 아무런 메세지가 나오지 않으면 텐서플로를 주피터 노트북에서 사용할 수 있도록 설치에 성공한 것입니다.



도표를 그려주는 Matplotlib 공식 릴리스도 설치합니다.


>python -m pip install -U pip

>python -m pip install -U matplotlib 




Matplotlib 공식 릴리스 설치후 도표 그림의 예 입니다.





■ 삼성전자 주식예측 Rev.3 (미적용)


DIY 연구소 인공지능 주가 예측 프로그램 (삼성전자 rev.3).hwp

DIY 연구소 인공지능 주가 예측 프로그램 (삼성전자 rev.3).pdf





























■ 삼성전자 주식예측 Rev.2 (적용)
















 삼성전자 주식예측 Rev.2 출력 (적용)


DIY 연구소 인공지능 주가 예측 프로그램 (삼성전자 20191018).hwp

DIY 연구소 인공지능 주가 예측 프로그램 (삼성전자 20191018).pdf
















■ 삼성전자 주식예측 Rev.1 (미적용)





[시작가]




[최고가]




[최저가]




[거래량]




[최종가]




☞ 참고 : Micron Technology, Inc. (MU)



[3D프린터 로봇제어를 위한 딥러닝 (인공지능)]


Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정

ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명

ML lab 01 - TensorFlow의 설치및 기본적인 operations (new)

ML lec 02 - Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 설명



■ 적용 프로그램 1 : ☞ 인공지능 딥러닝과 주식투자








기존의 수십년 동안 개발되어 왔던 방법들보다 최근 수년 내에 개발된 딥러닝을 이용한 방법들이 우수한 결과를 내고 있습니다. 이공계의 모든 분야에서 딥러닝 기술이 접목되어 우수한 연구 결과들이 쏟아지고 있습니다. 현재 인공지능과 딥러닝은 모든 이공계 분야에 접목되어 엄청난 기술의 발전을 이끌며 4차 산업혁명의 시대를 열고 있습니다. 인공지능이 세상을 바꿔가는 중인데 주식투자도 인공지능으로 할수 없을까? 이런 자동매매 프로그램으로 수익율이 엄청나다던데 내가 프로그램을 작성해 매매해도 수익이 날까? 주식투자자이고, 인공지능에 관심있는 사람들이라면 비슷한 생각을 할겁니다. 저도 3D프린터 로봇제어를 위한 딥러닝 (인공지능) 공부후 관련 프로그램을 로봇에 적용하고자 계획하고 있습니다. 독일의 프리드리히-알렉산더대 연구팀의 크리스토퍼 크라우스 박사는 주식투자 인공지능(AI) 알고리즘을 개발후 엄청난 수익률로 화제가 되기도 했습니다. 딥러닝을 비롯한 총 세가지의 인공지능 학습방식을 복합적으로 사용해 컴퓨터에 주가변화 흐름을 학습시키고, 과거 시장 데이터를 토대로 미국 S&P 500 지수의 몇몇 종목에 대한 모의투자를 실시했습니다. 결과는 1992년부터 2015년까지의 기간동안 연평균 73%라는 수익률을 나타냈습니다. 실제 연간 지수 성장률은 9% 였는데 이보다 8배 이상의 엄청난 수익률 이었습니다. 2000년 이후에는 수익률이 다소 감소하긴 했지만, 실제 시장 수익보다 30% 앞선 결과를 보여주었습니다. 재미있는 결과는 시장이 혼란스러울 때 인간 대비 인공지능의 매매가 돋보였습니다. 인간 투자자들은 시장이 혼란스러우면 심리적인 요인에 영향을 많이 받았다고 합니다. 성과에 대한 집착이나 수익률 하락에 대한 불안감에 의한 심리적인 요인들이 매매에 영향을 주는 것입니다. 하지만 인공지능은 흔히들 말하는 '기계적 매매'로 꾸준히 수익을 올렸습니다. 2008년 세계금융위기에서는 681%라는 엄청난 수익률을, 닷컴 버블이 폭발했던 2000년에는 545%의 수익률을 보였다고 합니다. 인공지능은 이미 주식시장에서 널리 사용되고 있습니다. 홍콩의 자산관리업체 Aidyia Limited는 2015년 인공지능 기반의 헤지펀드를 출범시켰습니다. 이 펀드는 기존의 자동매매 프로그램처럼 단순히 최적의 조건들을 찾아서 거래하는 것이 아니라, 여러 나라의 언어로 된 뉴스나 소셜 미디어를 읽고 각종 경제 데이터를 분석하는 능력을 갖추었고, 이런 정보를 이용해 패턴을 인식하고 시장 흐름을 예측하여 투자를 진행합니다. 인간의 개입없이 독립적으로 작동할수 있다고 합니다. 그리고 회사 창립자는 앞으로 몇년 안에 대형 국부펀드나 연기금들도 인고지능 시스템을 이용하게 될것이라고 예측합니다. 미국의 유명한 투자은행 골드만 삭스에서는 600명에 이르던 주식 트레이더가 인공지능 소프트웨어에 밀려 현재 2명으로 줄었다고 합니다.










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