프로젝트 & 생활8 [프로젝트] 강화학습 비트코인 자동 매매 봇 강화학습 비트코인 자동매매 봇23-1학기 컴퓨터공학특강 개인 프로젝트 프로젝트 개요분류 : 인공지능(강화학습)일시 : 2023.03 ~ 2023.06스택 : Python, Numpy주제 : 강화학습을 활용한 비트코인 자동매매 봇역할 : 개인 프로젝트 프로젝트 소개23-1학기 컴퓨터공학특강 수업에서 개인 프로젝트로 진행한 강화학습 활용 비트코인 자동 매매 봇입니다.자동매매 봇을 구현하기 위해 인공지능을 활용한 시도는 많습니다. 허나 강화학습을 활용한 자동매매 봇 구현에 대한 내용을 찾아보기 어려웠습니다. 평소 강화학습에 대한 흥미가 있기에 강화학습을 활용하여 자동매매 봇을 개발, 성능 개선을 개인 프로젝트로 진행했습니다. 프로젝트 기여 및 배운 점강화학습 Q-Learning 이해Numpy로 모델 직접 구현.. 2023. 8. 6. [Android] 숭파이 - 숭실대 인터넷 문제 해결 앱 숭파이 숭실대학교 교내 인터넷 문제 해결 앱 프로젝트 개요 분류 : 모바일 앱 일시 : 2022.09 스택 : Swift, SwiftUI / Kotlin, Jetpack Compose 주제 : 숭실대학교 교내 인터넷 문제 역할 : iOS, android 앱 개발 프로젝트 소개 숭파이(Soongfi)는 숭실대학교 교내 인터넷 문제 해결 앱입니다. 숭실대학교 교내 무선 인터넷은 연결 시 자동 팝업되어야 할 학부생 인증 포탈이 팝업되지 않아 인터넷 인증이 불가능한 문제가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 API 테스트 툴 Postman을 활용하여 숭실대학교 학부생 인증 포탈을 우회적으로 접속하는 방법을 찾았습니다. 해결 방법을 자동화하여 이를 원클릭 앱으로 개발, 배포하였습니다. 프로젝트 기여 및 배운 점 .. 2023. 8. 6. [React Native] 체크드 - 독서 기록 앱 체크드독서 기록 앱 프로젝트 개요분류 : 모바일 앱일시 : 2022.03 ~ 스택 : React-Native, Styled-Component / Firestore, Firebase Authentication주제 : 독서 기록역할 : 개인 프로젝트 프로젝트 소개체크드(Checked)는 독서 기록 모바일 어플리케이션입니다.단순한 독서 진도 기록 뿐만 아니라 '금주의 명언', 다른 사용자가 읽은 책을 확인할 수 있는 '사람들이 방금 읽었어요', '큐레이터 추천 도서' 기능을 추가적으로 제공합니다. 프로젝트 기여 및 배운 점React-Native 모바일 앱 개발Atomic Design 적용CodePush 적용iOS, android 앱 기획, 개발, 출시 전 과정 경험도서 검색 기능 구현 - (카카오 도서 AP.. 2023. 8. 6. [자동매매] 23-08-05 모델 개선, 실제 도입 학기 수업에서 진행한 자동매매 봇 업데이트 기록입니다. 맥 미니 입양 중고로 맥 미니를 입양했습니다. 맥 미니에서 실제 매매, 모델 학습을 24시간 돌리고 있습니다. 항상 들고 다니는 맥북으로 원격 접속이 가능해서 편하게 모니터링할 수 있습니다. 모델 개선 : 리워드 리워드 지급 방식을 개선하였습니다. 제가 실제 도입하여 거래를 쭉 지켜본 결과 당연하지만 놓친 부분이 있었습니다. 업비트 거래 수수료입니다. 이전 모델은 수수료를 감안하지 않아 손해를 보는 경우까지 올바른 선택으로 간주, 학습하고 있었습니다. 업비트 거래 수수료를 반영하여 리워드를 지급하도록 모델을 학습시켰습니다. 모델 개선 : 거래 기간 증가 모델이 매수, 매도를 결정하는 거래 기간을 증가했습니다.(표현이 좀 이상하네요..) 6시간으로(3.. 2023. 8. 5. [자동매매] 23-07-02 모델 변경, 학습 방법 변경 학기 수업에서 진행한 자동매매 봇에 대한 업데이트 기록입니다. 기존 모델 개선 colab pro 요금제에서 제공하는 메모리를 초과(26GB), 학습에 사용하는 모델의 크기에 비해 비정상적인 크기로 q_table 수정, state의 갯수를 4개로 줄이고 bin_size를 8개에서 32개로 늘려(이산화 크기) 25+GB의 모델 크기를 1.2GB 이하로 축소하였습니다. 이전 6분간의 시세 차이 대신 이전 120분간의 시세의 통계값, 120분간의 거래량으로 q_table의 state를 변경(평균값, 최대값 및 최소값의 차, 중간값 등)하였습니다. 테스트 시 손실 한도 적용 일종의 서킷 브레이커로 테스트 데이터를 통해 자동매매를 진행할 때 누적 손해가 일정치 이상으로 발생할 경우 해당 테스트를 중단하도록 설정하였.. 2023. 7. 2. 비대면 스타일리스트 매칭 플랫폼, 스타일히어로 창업 이야기 [3부 완] 재출시 후 서비스 재개발부터 폐업신고까지 그리고 1년간의 창업으로부터 배운 점을 공유합니다. 가입자는 300명인데 결제는 1명?? 2021년 11월 중순 재출시한 서비스 가입자는 300명에 달했지만(정확히는 290명..) 결제 고객은 단 1명이었습니다. 재출시 후 한달 동안 추가적인 결제 고객이 없자 문제가 무엇인지 파악해야 했습니다. bigquery 데이터 분석을 통해 문제를 파악하다. 먼저 팀에서 예측한 시장이 많이 반응하였는지 검증해볼 필요가 있었습니다. 스타일히어로에서 고객은 회원가입 후 성별, 나이, 직업, 스타일리스트에게 바라는 점 등 설문조사를 완료하고 매칭을 받을 수 있었습니다. 설문조사 데이터를 기반으로 분석해보기로 하였습니다. 먼저 회원가입을 진행한 사용자 중 설문조사를 완료한 사용자 .. 2023. 2. 13. 이전 1 2 다음
