Percorrer por autor "Silva, José Alexandre Quintela da"
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- Portfolio Allocation using Deep Reinforcement LearningPublication . Silva, José Alexandre Quintela da; Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça GomesA gestão de portefólio é um problema em que, em vez de olhar para ativos únicos, o objetivo é olhar para um portefólio ou um conjunto de ativos como um todo. O objetivo é ter o melhor portefólio, a cada momento, enquanto tenta maximizar os lucros no final de uma sessão de trading. Esta tese aborda esta problemática, empregando algoritmos de Deep Reinforcement Learning, num ambiente que simula uma sessão de trading. É também apresentada a implementação desta metodologia proposta, aplicada a 11 criptomoedas e cinco algoritmos DRL. Foram avaliados três tipos de condições de mercado: tendência de alta, tendência de baixa e lateralização. Cada condição de mercado em cada algoritmo foi avaliada, usando três funções de recompensa diferentes, no ambiente de negociação, e todos os diferentes cenários foram testados contra as estratégias de gestão de portefólio clássicas, como seguir o vencedor, seguir o perdedor e portefólios igualmente distribuídos. Assim, esta estratégia foi o benchmark mais performativo e os modelos que produziram os melhores resultados tiveram uma abordagem semelhante, diversificar e segurar. Deep Deterministic Policy Gradient apresentou-se como o algoritmo mais estável, junto com seu algoritmo de extensão, Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient. Proximal Policy Optimization foi o único algoritmo que não conseguiu produzir resultados decentes ao comparar com as estratégias de benchmark e outros algoritmos de Deep Reinforcement Learning.