Aprendizado por reforço profundo com redes recorrentes aplicado a negociação do minicontrato futuro de dólar

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kinoshita, J. K.
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
Texto Completo: https://doi.org/10.31414/EE.2023.D.131622
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/4843
Resumo: Recentemente há um aumento exponencial no uso de técnicas de aprendizado de máquina no mercado financeiro, principalmente para negociação de ações, na tentativa de prever o seu preço futuro. O objetivo desse projeto é desenvolver um sistema de negociação inteligente para o Minicontrato Futuro de Dólar, baseado no uso de aprendizado por reforço, usando o Deep Recurrent Q learning, um modelo de Redes Neurais Convolucionais combinadas com as Redes Neurais Recorrentes. O treinamento foi baseado em uma base da dados históricos do ativo e o agente realizou três ações: comprar, vender, manter o ativo, sempre visando o máximo retorno financeiro. Os experimentos realizados demonstraram que o sistema proposto teve um desempenho melhor do que as estratégias de Buy and Hold, um modelo baseado na Deep Q Network, um Fundo Cambial e uma estratégia baseada no indicador técnico MACD. Palavras-chave: Aprendizado por Reforço Profundo. Redes Neurais Convolucionais. Redes Neurais Recorrentes. Long Short-Term Network. Deep Recurrent Q Network. Mercado Futuro
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