Título: | Utilização de aprendizado por reforço para operações em bolsa de valores |
Autor(es): | Dantas, Stefano Giacomazzi |
Orientador(es): | Silva, Daniel Guerreiro e |
Assunto: | Aprendizado de máquina Algoritmos Bolsa de valores |
Data de apresentação: | 2017 |
Data de publicação: | 2-Out-2021 |
Referência: | DANTAS, Stefano Giacomazzi. Utilização de aprendizado por reforço para operações em bolsa de valores. 2017. 75 f., il. Trabalho de Conclusão Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
Resumo: | Este trabalho tem como objetivo mostrar como um agente inteligente, treinado por meio
do algoritmo Q-Learning, pode obter resultados consideráveis ao operar na bolsa de va-
lores, usando dados financeiros ruidosos, não-lineares e não-estacionários. Para avaliar o
desempenho do agente, construiu-se um simulador da bolsa de valores. Utilizando quatro
indicadores técnicos como parâmetros de entrada e uma adaptação do retorno diário como
função de recompensa, o agente obteve desempenho superior ao Buy & Hold em metade
dos casos. Além disso, abre-se espaço para a discussão acerca do comportamento de ações
de diferentes setores da economia norte-americana e das possíveis limitações da análise
técnica, de acordo com os resultados obtidos. |
Abstract: | This work aims to show how an intelligent agent trained by the Q-Learning algorithm
can achieve intesting results, using non-linear, non-stationary and noisy financial data. In
order to evaluate the system perfomance, a stock market simulator was developed. The
agent outperformed the Buy & Hold strategy in half of cases, using technical indicators
as input data and a modified version of daily return as the reward function. Furthermore,
the stock market behavior of different economy sectors is discussed along with possible
limitations of technical analysis. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. |
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Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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