Deep Reinforcement Learning, Análisis Técnico y Análisis de Sentimientos para Operar sobre Bitcoin
En el mundo financiero, más específicamente en el sector del trading de activos, se suelen realizar distintos tipos de análisis y seguir distintas estrategias para obtener la mayor ganancia neta posible. Estos tipos de análisis se los puede clasificar en dos: análisis fundamental y análisis técni...
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de maestría acceptedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11574 |
| Aporte de: |
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I57-R163-20.500.13098-11574 |
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Universidad Torcuato Di Tella |
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Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella |
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Español |
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Activos financieros Análisis de datos Beneficios financieros Trading Criptomonedas Deep Reinforcement Learning Bitcoins |
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Activos financieros Análisis de datos Beneficios financieros Trading Criptomonedas Deep Reinforcement Learning Bitcoins Ferrari, Franco Matías Deep Reinforcement Learning, Análisis Técnico y Análisis de Sentimientos para Operar sobre Bitcoin |
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Activos financieros Análisis de datos Beneficios financieros Trading Criptomonedas Deep Reinforcement Learning Bitcoins |
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En el mundo financiero, más específicamente en el sector del trading de activos, se
suelen realizar distintos tipos de análisis y seguir distintas estrategias para obtener la mayor
ganancia neta posible. Estos tipos de análisis se los puede clasificar en dos: análisis
fundamental y análisis técnico. Ambos con enfoques completamente distintos buscan
aportar la mayor cantidad de información para la toma de decisiones informada sobre una
potencial inversión. El primero busca entender cuestiones políticas, sociales, de mercado, y
otras que impacten sobre el precio de un activo. El segundo, independientemente de cual
sea el activo, busca comprender el comportamiento de su precio basándose en datos
concretos del pasado. Ya hace algunos años aparecieron las criptomonedas. Un nuevo
nicho y oportunidad de inversión para los traders. Una de las tantas complejidades que
tienen estos activos es que, al estar basadas en tecnología blockchain, el anonimato y la
falta de respaldo de las mismas por entidades formalmente reconocidas y reguladas como
bancos o empresas, imposibilitan realizar el análisis fundamental clásico como tal. En esta
tesis se utilizan las últimas tecnologías en el campo de la ciencia de datos, como el Deep
Reinforcement Learning. Se prueban distintas técnicas de mejora de performance, y se
añaden datos que se cree, podrían sumar información del tipo que se utiliza en el análisis
fundamental, para desarrollar un Bot de trading. Este bot opera y aprende sobre una de las
criptomonedas más conocidas, el Bitcoin, con el objetivo de generar la mayor ganancia neta
posible. Se discute el impacto de cada una de las alternativas probadas en el trabajo y el
aporte de las mismas a la mejora de la performance y factibilidad. Al final, se discute cómo
estos modelos pueden ser aplicados para generar valor en el trabajo diario de los traders
humanos. |
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Gálvez, Ramiro H. |
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Gálvez, Ramiro H. Ferrari, Franco Matías |
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Ferrari, Franco Matías |
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