Estrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado

Fil: Alonso, Ariel Gonzalo. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Alonso, Ariel Gonzalo
Otros Autores: Kreiner, Javier
Formato: Tesis Tesis de maestría updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios 2022
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10908/19606
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
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spelling I37-R143-10908-196062025-04-21T21:56:10Z Estrategias de negociación utilizando agentes de aprendizaje reforzado Alonso, Ariel Gonzalo Kreiner, Javier Fil: Alonso, Ariel Gonzalo. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina. El objetivo de este trabajo es entrenar y comparar dos agentes de aprendizaje reforzado con distintos niveles de información para que negocien en alta frecuencia un bono argentino. Se busca analizar si existe una diferencia estadísticamente significativa del rendimiento obtenido por parte del agente al que se le entrega el libro de órdenes entero del bono por sobre el otro, al que sólo se le entrega la mejor oferta de compra y venta del libro. Para ello se desarrolla un modelo adaptado al tratamiento de series temporales con las características necesarias para permitir el entrenamiento y posterior predicción de acciones a tomar en la negociación del bono. 2022-07-27T17:38:45Z 2022-07-27T17:38:45Z 2022-05 Tesis info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/updatedVersion Alonso, 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 http://hdl.handle.net/10908/19606 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
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