Aprendizado por reforço profundo multiagente aplicado a negociação de ativos de mercado financeiro
O presente trabalho tem como motivação principal o estudo de modelos de aprendizado por reforço multi-agent, comumente utilizados quando o problema é episódico e a dinâmica do sistema é complexa de ser descrita analiticamente, aplicado à negociação de ações na bolsa de valores, desenvolvendo um sist...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) |
| Repositorio: | Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.fei.edu.br:FEI/3228 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3228 https://doi.org/10.31414/EE.2021.D.131342 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | aprendizado por reforço multiagente reinforcement Learning multi-agent reinforcement learning |
| Sumario: | O presente trabalho tem como motivação principal o estudo de modelos de aprendizado por reforço multi-agent, comumente utilizados quando o problema é episódico e a dinâmica do sistema é complexa de ser descrita analiticamente, aplicado à negociação de ações na bolsa de valores, desenvolvendo um sistema cooperativo composto por um agente que representa a força de compra dos ativos, e outro agente a força de venda. Os agentes devem interagir para decidir quanto será comprado ou vendido, de modo a optimizar o lucro obtido, criando o que foi denominado de: “gestor de carteira de investimentos”. Ao término do desenvolvimento foram feitas análises do modelo single-agent e multi-agent, avaliações do impacto da modelagem do ator-crítico utilizando redes recorrentes e propostas de melhoria do projeto desenvolvido. O modelo multi-agent obteve resultados positivos, em sua maioria, sendo superiores ao buy-andhold em mais de 88% no experimento executado com o ativo ITSA4, porém os resultados de forma geral não são suficientes para a construção de um modelo comercial. Ao término do projeto foram propostas melhorias e possíveis trabalhos futuros com o intuito de auxiliar o desenvolvimento da área. |
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