Estrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado

Abstract

El objetivo de este trabajo es entrenar y comparar dos agentes de aprendizaje reforzado con distintos niveles de información para que negocien en alta frecuencia un bono argentino. Se busca analizar si existe una diferencia estadísticamente significativa del rendimiento obtenido por parte del agente al que se le entrega el libro de órdenes entero del bono por sobre el otro, al que sólo se le entrega la mejor oferta de compra y venta del libro. Para ello se desarrolla un modelo adaptado al tratamiento de series temporales con las características necesarias para permitir el entrenamiento y posterior predicción de acciones a tomar en la negociación del bono.