Aplicaciones de aprendizaje reforzado para el arbitraje estadístico

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.Mentor	Maurette, Manuel
dc.contributor.Mentor	Cortina, Elsa
dc.creator.Autor	Data, Matias
dc.date.accessioned	2023-10-28T12:30:57Z
dc.date.available	2023-10-28T12:30:57Z
dc.date.issued	2023-06
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10908/23278
dc.description	Fil: Data, Matias. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.description.abstract	El objetivo de esta tesis es el de aplicar técnicas de aprendizaje reforzado para generar estrategias de trading basadas en el arbitraje estadístico para el mercado de large cap U.S. Equities. En particular, se analiza si las estrategias obtenidas mejoran a las estrategias presentes en la literatura, tanto en un entorno de simulación como en datos históricos.
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.title	Aplicaciones de aprendizaje reforzado para el arbitraje estadístico
dc.type	Tesis
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type	info:ar-repo/semantics/tesis de maestría
dc.type	info:eu-repo/semantics/updatedVersion
Aparece en las colecciones:	Tesis de Maestría en Finanzas

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