python main.py --stock_dir [S2FE 결과 폴더 이름] --output_name [결과 폴더 이름]--stock_dir:data/S2FE/경로에 저장된 S2FE 결과 폴더의 이름을 지정합니다.--output_name:output경로에 결과를 저장할 폴더의 이름을 지정합니다.default: 현재 시각(%Y%m%d_%H%M%S)
참고: 세부 하이퍼파라미터는
main.py파일을 참조하세요.
참고: 종목 리스트는 'data/S2FE/[S2FE 결과 폴더 이름]'에 저장하세요.
python main.py --stock_dir [S2FE 결과 폴더 이름] --output_name [결과 폴더 이름] --test --model_dir [훈련 폴더명]--stock_dir: 훈련에 사용했던 S2FE 결과 폴더의 이름을 동일하게 지정합니다.--output_name:output경로에 결과를 저장할 폴더의 이름을 지정합니다.default: 현재 시각(%Y%m%d_%H%M%S)
--test: 모델을 테스트 모드로 실행합니다.--model_dir: 테스트할 모델(*.pt)이 저장된 훈련 폴더의 이름을 지정합니다. 훈련 시 자동으로 생성된 폴더명을 사용하면 됩니다.
본 프로젝트는 아래 오픈소스 프로젝트의 Multi-Agent Transformer (MAT) 알고리즘 코드를 참고 및 일부 수정하여 사용하였습니다.
원본 코드는 MIT 라이선스를 따르며,
본 프로젝트 또한 해당 라이선스 조건을 준수합니다.