Reinforcement Learning Applied to a Cryptocurrency Portfolio in a Complexity Environment - Barra, Daniel Sousa; Almeida, Helberte França; Jasper Feltrin, Rafael; Marin, Solange Regina (Revista Economia Ensaios, 2020)
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.