Tesis de Maestría en Finanzas

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Estrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado
(2022-05) Alonso, Ariel Gonzalo
El objetivo de este trabajo es entrenar y comparar dos agentes de aprendizaje_x000D_ reforzado con distintos niveles de información para que negocien en_x000D_ alta frecuencia un bono argentino. Se busca analizar si existe una diferencia_x000D_ estadísticamente significativa del rendimiento obtenido por parte del agente_x000D_ al que se le entrega el libro de órdenes entero del bono por sobre el otro,_x000D_ al que sólo se le entrega la mejor oferta de compra y venta del libro. Para_x000D_ ello se desarrolla un modelo adaptado al tratamiento de series temporales_x000D_ con las características necesarias para permitir el entrenamiento y posterior_x000D_ predicción de acciones a tomar en la negociación del bono.