Reinforcement Learning Applied to a Cryptocurrency Portfolio in a Complexity Environment

Autores

  • Daniel Sousa Barra Universidade Federal de Santa Catarina
  • Helberte França Almeida Universidade Federal de Santa Catarina
  • Rafael Jasper Feltrin Universidade Federal de Santa Catarina
  • Solange Regina Marin Universidade Federal de Santa Catarina

DOI:

https://doi.org/10.14393/REE-v36n1a2021-50850

Resumo

Recentemente, criptomoedas têm sido empregadas como ativos financeiros e apresentado retornos positivos, apesar de sua volatilidade ser alta. Este artigo busca elaborar um portfólio hipotético de criptomoedas e para tanto, utiliza aprendizado de máquina com um algoritmo de otimização para definir a quantia ideal a ser alocada em cada ativo. Os resultados mostram que o portfólio hipotético apresenta retornos superiores e volatilidade inferior comparado a outras estratégias de alocação.

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Biografia do Autor

Helberte França Almeida, Universidade Federal de Santa Catarina

Economia

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Publicado

2020-12-21

Edição

Seção

Artigos