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_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.
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