Estrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado

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dc.contributor.MentorKreiner, Javier
dc.creator.AutorAlonso, Ariel Gonzalo
dc.date.accessioned2022-07-27T17:38:45Z
dc.date.available2022-07-27T17:38:45Z
dc.date.issued2022-05
dc.descriptionFil: Alonso, Ariel Gonzalo. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.description.abstractEl 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationAlonso, A. G. (2022). Estrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado. [Tesis de maestría, Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/19606
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10908/19606
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.titleEstrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado
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. Alonso, Ariel Gonzalo.pdf
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Tesis de Maestría en Finanzas