Derivação de modelos de trading de alta frequência em juros utilizando aprendizado por reforço

Resumo

O presente estudo propõe o uso de um modelo de aprendizagem por reforço para derivar uma estratégia de trading em taxa de juros diretamente de dados históricos de alta frequência do livro de ofertas. Nenhuma suposição sobre a dinâmica do mercado é feita, porém é necessário criar um simulador com o qual o agente de aprendizagem possa interagir para adquirir experiência. Diferentes variáveis relacionadas a microestrutura do mercado são testadas para compor o estado do ambiente. Funções baseadas em P&L e/ou na coerência do posicionamento das ofertas do agente são testadas para avaliar as ações tomadas. Os resultados deste trabalho sugerem algum sucesso na utilização das técnicas propostas quando aplicadas à atividade de trading. Porém, conclui-se que a obtenção de estratégias consistentemente lucrativas dependem muito das restrições colocadas na aprendizagem.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2017

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/18707

Temas

EconomiaDados

Palavras-chave

Aprendizado de máquinaAprendizado por reforçoCurva de jurosOperação de alta frequênciaMachine learningReinforcement learningYield curveHigh frequency tradingQ-learningEconomiaAprendizado do computadorModelos econômicosAções (Finanças)Investimentos - Análise