Apoyo en la compra y venta de acciones de la bolsa de valores estadounidense utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo

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Date
2023
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Este proyecto de investigación se adentró en el desarrollo de un agente de trading basado en aprendizaje por refuerzo, con el objetivo de evaluar su desempeño en comparación con la estrategia buy-and-hold en el dinámico entorno de los mercados financieros. El problema central de esta investigación era evaluar si un agente entrenado mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo podía navegar eficazmente por las complejidades de la compra y venta de activos, marcadas por la volatilidad del mercado, tendencias cambiantes e incertidumbres financieras. Nuestro enfoque implicó una progresión deliberada e iterativa de experimentos, comenzando con fases preliminares diseñadas para extraer información cualitativa e identificar tendencias. Estos primeros experimentos estaban limitados en términos de recursos computacionales y duración del entrenamiento, pero fueron fundamentales para dirigirnos hacia hiperparámetros óptimos y configuraciones de entrenamiento para el último experimento. Este último experimento, caracterizado por un período de entrenamiento extenso, se destaca como el punto central de nuestros hallazgos, exhibiendo la culminación de nuestros esfuerzos. Dentro de este entrenamiento extendido, el agente demostró una notable capacidad para adaptarse a las dinámicas cambiantes del mercado, lo que se tradujo en un desempeño que compite favorablemente con la estrategia buy-and-hold. Estos resultados destacan la adaptabilidad y las capacidades de aprendizaje del agente en el contexto de compra y venta de activos, revelando su potencial para su aplicación práctica en los mercados financieros reales. En conclusión, esta investigación arroja luz sobre la promesa del aprendizaje por refuerzo en el trading, enfatizando la importancia de un enfoque sistemático para la experimentación y dejando el camino para futuros refinamientos destinados a mejorar la robustez del modelo para aplicaciones financieras del mundo real.
Description
Keywords
Aprendizaje por refuerzo, Agente de trading, Estrategia buy-and-hold, Indicadores técnicos, Posiciones financieras, Aprendizaje profundo
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