Seleção online de portfólio de criptoativos por meio de aprendizado por reforço

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cunha, Thiago Trabach da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/27945
Resumo: Este trabalho se propôs a ampliar o entendimento do framework de Reinforcement Learning concebido por Jiang et al. (2017) para o problema de seleção online de portfólio. Ao substituir o Bitcoin do trabalho original por um ativo mais próximo do livre de risco (Theter); ampliar o horizonte de tempo da análise; e construir a distribuição empírica das métricas de avaliação da estratégia, fomos capazes de identificar situações que a solução convergiu para uma estratégia livre de risco. A estratégia foi capaz de proteger o capital do agente, quando a maioria das principias estratégias comparadas falhou.
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A estratégia foi capaz de proteger o capital do agente, quando a maioria das principias estratégias comparadas falhou.porBitcoinAprendizado por reforçoAprendizado de máquinaReinforcement learningMachine learningCryptocurrencyMatemáticaBitcoinModelagem de dadosAprendizado do computadorSeleção online de portfólio de criptoativos por meio de aprendizado por reforçoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis2019-05-06reponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALDissertacao - Thiago Cunha vf.pdfDissertacao - Thiago Cunha vf.pdfMain fileapplication/pdf1616080https://repositorio.fgv.br/bitstreams/76d4e9ab-4570-4205-95e4-62f0556e3c63/download39228ec40b2cc0bd3679ad5a8ef3dd75MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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