Análisis de oportunidades de arbitraje entre criptomonedas aplicando Reinforcement Learning
Se presenta una herramienta de análisis de una técnica financiera que ha sido estudiada en el diseño de estrategias de inversión, el arbitraje en el intercambio de divisas, sin embargo, el enfoque de este proyecto es llevar a cabo un ejercicio similar en el mercado de las criptomonedas utilizando un...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente |
| Repositorio: | Repositorio Institucional del ITESO |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:rei.iteso.mx:11117/8454 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11117/8454 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Arbitraje Criptomonedas Reinforcement Learning |
| Sumario: | Se presenta una herramienta de análisis de una técnica financiera que ha sido estudiada en el diseño de estrategias de inversión, el arbitraje en el intercambio de divisas, sin embargo, el enfoque de este proyecto es llevar a cabo un ejercicio similar en el mercado de las criptomonedas utilizando un modelo de machine learning que permita detectar oportunidades para operar el arbitraje al realizar el intercambio entre una cantidad variable de criptomonedas. Se planteó el problema como uno de tipo optimización combinatoria y se utilizó un algoritmo de reinforcement learning debido a que diferentes estudios han demostrado que esta técnica es capaza de arrojar buenos resultados para este tipo de problemas Los resultados obtenidos muestran que es posible encontrar rutas de intercambios que representen una oportunidad de arbitraje en un tiempo relativamente corto y recursos computacionales no tan sofisticados como los empleados en la actualidad por las grandes instituciones financieras que dedican una gran cantidad de recursos en este ámbito. |
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