Aprendizado por reforço profundo com redes recorrentes aplicado a negociação do minicontrato futuro de dólar
Recentemente há um aumento exponencial no uso de técnicas de aprendizado de máquina no mercado financeiro, principalmente para negociação de ações, na tentativa de prever o seu preço futuro. O objetivo desse projeto é desenvolver um sistema de negociação inteligente para o Minicontrato Futuro de Dól...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| 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/4843 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/4843 https://doi.org/10.31414/EE.2023.D.131622 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neurais (Computação) Aprendizado por reforço |
| Sumario: | Recentemente há um aumento exponencial no uso de técnicas de aprendizado de máquina no mercado financeiro, principalmente para negociação de ações, na tentativa de prever o seu preço futuro. O objetivo desse projeto é desenvolver um sistema de negociação inteligente para o Minicontrato Futuro de Dólar, baseado no uso de aprendizado por reforço, usando o Deep Recurrent Q learning, um modelo de Redes Neurais Convolucionais combinadas com as Redes Neurais Recorrentes. O treinamento foi baseado em uma base da dados históricos do ativo e o agente realizou três ações: comprar, vender, manter o ativo, sempre visando o máximo retorno financeiro. Os experimentos realizados demonstraram que o sistema proposto teve um desempenho melhor do que as estratégias de Buy and Hold, um modelo baseado na Deep Q Network, um Fundo Cambial e uma estratégia baseada no indicador técnico MACD. Palavras-chave: Aprendizado por Reforço Profundo. Redes Neurais Convolucionais. Redes Neurais Recorrentes. Long Short-Term Network. Deep Recurrent Q Network. Mercado Futuro |
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