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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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