• Español
    • English
  • English 
    • Español
    • English
  • Login
BIBLIOTECA
ColeccionesPolíticasContacto
View Item 
  •   UTDT Repository
  • Tesis
  • Universidad Torcuato Di Tella
  • Escuela de Negocios
  • Master in Management + Analytics
  • View Item
  •   UTDT Repository
  • Tesis
  • Universidad Torcuato Di Tella
  • Escuela de Negocios
  • Master in Management + Analytics
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Deep Reinforcement Learning, Análisis Técnico y Análisis de Sentimientos para Operar sobre Bitcoin

Thumbnail
View/Open
MiM_Ferrari_2021.pdf (4.009Mb)
Metadata
Show full item record
Author/s:
Ferrari, Franco Matías
Advisor/s:
Gálvez, Ramiro H.
Thesis degree name:
Master in Management + Analytics
Date:
2021
Abstract
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.
URI:
https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11574
Collections
  • Master in Management + Analytics


Página de ayuda al investigador
Horarios de atención
Campus Alcorta
Av. Figueroa Alcorta 7350 (C1428BCW)
Sáenz Valiente 1010 (C1428BIJ)
Ciudad de Buenos Aires, Argentina
P: (54 11) 5169 7000

 

 



Página de ayuda al investigador
Horarios de atención
Campus Alcorta
Av. Figueroa Alcorta 7350 (C1428BCW)
Sáenz Valiente 1010 (C1428BIJ)
Ciudad de Buenos Aires, Argentina
P: (54 11) 5169 7000