Aplicaciones de aprendizaje reforzado para el arbitraje estadístico

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dc.contributor.MentorMaurette, Manuel
dc.contributor.MentorCortina, Elsa
dc.creator.AutorData, Matias
dc.date.accessioned2023-10-28T12:30:57Z
dc.date.available2023-10-28T12:30:57Z
dc.date.issued2023-06
dc.descriptionFil: Data, Matias. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.description.abstractEl 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.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10908/23278
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Andrés. Escuela de Negocios
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleAplicaciones de aprendizaje reforzado para el arbitraje estadístico
dc.typeTesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestría
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/updatedVersion
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[P][W] M. Fin. Data, Matias.pdf
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Tesis de Maestría en Finanzas