퀀티랩 - 퀀트투자 연구소

혹시 모델 파일 참조가 안된건지 확인이 필요할것 같습니다. 학습시에도 `--value_network_name`와 `--policy_network_name`를 주면 학습된 모델이 models 폴더에 저장됩니다.

설치하신 아나콘다 라이브러리 위치(ex. `~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/`)에 mplfinance가 잘 위치하고 있는지 먼저 확인해보시면 좋겠습니다.  `pip install mplfinance`로 설치하면 됩니다.

네 말씀주신것처럼 MDP에서 모델은 학습대상이 아니죠. 3월쯤 출간예정인 개정판에서는 이론내용이 대폭 개정되어 오류 픽스됩니다. 지적 감사합니다.

@termini123 v2 데이터가 2016~2019년까지라서 `start_date`와 `end_date`를 넣어주셔야 합니다. https://cafe.naver.com/quantylab 가입하시면 v3, v4 데이터 다운받으실 수 있습니다.

@masimaro123 안녕하세요 : ) 지연보상을 줄 기준이 모호하기도 하고 지연보상이 얼마나 발생하냐에 따라 학습 결과도 들쭉날쭉해서 뺐습니다. 학습은 에피소드 마치고 한번씩 진행하게 됩니다. 정답이 있는것이 아니라서 지연보상이 필요하시면 추가해서 사용하셔도...

참고로 예전 버전 코드들은 https://github.com/quantylab/rltrader/tags 여기서 받을 수 있습니다.

TF 2에서는 graph, session을 신경쓰지 않아도 됩니다. 따라서 rltrader도 TF 2를 적용하면서 해당 코드들을 제거했습니다.

@mue1972 안녕하세요 기존에 원숭이투자 실행은 일반 학습 인자를 다 주어주고 epsilon을 1로 줘서 100% 탐험을 하도록하여 수행했었습니다. 이 부분이 직관적이지 않고 번거로운 것 같아서 코드를 수정했습니다. https://github.com/quantylab/rltrader/blob/dev/main.py dev 브랜치를 받아서...

@isykan75 out of bounds 에러로 보아 데이터가 비어있는거 같은데 입력으로 사용하신 데이터를 확인해봐야 할 것 같습니다.

@incheony 안녕하세요. 관심주셔서 감사합니다. 테스트는 `epoch`가 1이므로 [epoch for 문 안의 while 블록](https://github.com/quantylab/rltrader/blob/master/learners.py#L291) 안에서 row 건 별로 로그를 남길 수 있겠습니다. rltrader 추가 기능으로 검토해 보겠습니다. 감사합니다 : )