Aplicações de aprendizagem por reforço na resolução do problema de execução ótima

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Tonholo, Bruno do Couto
Orientador(a): Saporito, Yuri Fahham
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem por reforço
Aprendizagem de máquina
Execução ótima
Finanças
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/34553
Resumo: A utilização de métodos de aprendizagem por reforço para o estudo de problemas tradicionais de finanças quantitativas vem se mostrando uma área de investigação bastante promissora. Seguindo essa linha, este trabalho pretende abordar a aplicação dessa metodologia de aprendizagem de máquina em problemas de execução ótima. Esta dissertação primeiramente introduz os fundamentos teóricos básicos a respeito da aprendizagem por reforço, apresentando alguns de seus principais métodos. Após essa exposição, é apresentado em seguida o tópico de execução ótima. Por fim, com o intuito de integrar os temas previamente apresentados, desenvolve-se um exemplo da aplicação de aprendizagem por reforço na resolução de um problema de execução ótima.
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spelling Tonholo, Bruno do CoutoEscolas::EMApSilva, Moacyr Alvim Horta Barbosa daAlbani, Vinícius VianaSaporito, Yuri Fahham2023-12-01T12:44:00Z2023-12-01T12:44:00Z2023-10-09https://hdl.handle.net/10438/34553A utilização de métodos de aprendizagem por reforço para o estudo de problemas tradicionais de finanças quantitativas vem se mostrando uma área de investigação bastante promissora. Seguindo essa linha, este trabalho pretende abordar a aplicação dessa metodologia de aprendizagem de máquina em problemas de execução ótima. Esta dissertação primeiramente introduz os fundamentos teóricos básicos a respeito da aprendizagem por reforço, apresentando alguns de seus principais métodos. Após essa exposição, é apresentado em seguida o tópico de execução ótima. Por fim, com o intuito de integrar os temas previamente apresentados, desenvolve-se um exemplo da aplicação de aprendizagem por reforço na resolução de um problema de execução ótima.The use of reinforcement learning methods to study traditional problems in quantitative finance is increasingly becoming a prominent area of research. Given that, this work intends to discuss the application of this particular methodology of machine learning to problems of optimal execution. Firstly, this dissertation introduces the basic theoretical framework of reinforcement learning, presenting some of its main algorithms. After that, the idea of optimal execution is presented. Finally, with the intention of bridging the two topics previously introduced, an example of the application of reinforcement learning to solve a problem of optimal execution is developed.porAprendizagem por reforçoAprendizagem de máquinaExecução ótimaFinançasAprendizagem por reforçoAprendizado do computadorMarkov, Processos deMatemática financeiraRegiões metropolitanasAplicações de aprendizagem por reforço na resolução do problema de execução ótimainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALTese - Bruno Tonholo.pdfTese - Bruno Tonholo.pdfDissertaçãoapplication/pdf636350https://repositorio.fgv.br/bitstreams/8aed746e-d55b-44d2-b9c1-0878f79351ac/download36f1576d45a117f7cf0c8b39a8e07057MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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