Aplicaciones de aprendizaje reforzado para el arbitraje estadístico
Date
2023-06
Authors
Data, Matias
relationships.isContributorOfPublication
Maurette, Manuel
Cortina, Elsa
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
Abstract
El objetivo de esta tesis es el de aplicar técnicas de aprendizaje reforzado para generar_x000D_
estrategias de trading basadas en el arbitraje estadístico para el mercado de large cap_x000D_
U.S. Equities. En particular, se analiza si las estrategias obtenidas mejoran a las estrategias_x000D_
presentes en la literatura, tanto en un entorno de simulación como en datos históricos.
Description
Fil: Data, Matias. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
Keywords
Citation
Data, M. (2023). Aplicaciones de aprendizaje reforzado para el arbitraje estadístico. [Tesis de maestría, Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/23278