AI_model_Research(10_models).md

실행속도

현재 1 GPU 환경에서 모델 10개를 순차적으로 학습하는데 걸리는 시간은 평균 13분 정도 소모

데이터 구조

데이터 수집 및 분석 과정

현재 모델 10개를 가동하고, 결과를 집계하여 순위를 매기는 것 까지는 구현된 상태

Top5 거래소의 거래 가격 정보를 취합 --> 데이터를 딥러닝에 적합한 형태로 전처리 --> 딥러닝 모델 학습 --> 예측 시간, 예측 가격, 상승, 하락, 보합 판정 등의 분석 데이터를 JSON으로 저장 --> 2시간 전의 분석데이터와 현재 가격을 비교해서 2시간 전의 예측 결과를 맞추었는지 판정 --> 오차가 적은 순서대로 Ranking --> Ranking data를 별도의 Json으로 저장 (총 15분 정도 소요되고 2시간마다 반복)

Thread 10개로 모델을 돌리는 것보다 순차적으로 모델을 10개 돌리는 것이 2배 정도 속도의 향상이 있음.

예) [2018-08-27 02:00:00] 표준시 0시(한국시간 오전9시)에 예측한 표준시 2시(오전 11시) 가격 (6670.07698)

Rank	Error	Model_description	Pred_movement	True_movement	Pred_price
1	24.69666	2-layer-RNN	Rise	Fall	6737.10700
2	337.39866	Wavelet Transform-LSTM	Rise	Fall	7049.80900
3	688.46566	3-layer-LSTM	Rise	Fall	7400.87600
4	1903.04666	Simple LSTM model	Rise	Fall	8615.45700
5	2195.56710	Random Forest Regressor	Rise	Fall	8907.97744
6	3331.90766	Simple GRU model	Rise	Fall	10044.31800
7	3340.18966	Simple RNN model	Rise	Fall	10052.60000
8	4086.28666	2-layer-GRU	Rise	Fall	10798.69700
9	4774.77716	2-layer-LSTM	Rise	Fall	11487.18750
10	-	Differentiate-LSTM	Rise	Fall	+196.44441

Model Validation(주황색과 파란색 선)에서는 문제가 없는데 최종 예측값(2시간 이후, 녹색)의 오차가 너무 커서, 조사중