Discusión sobre el artículo "Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)"
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Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA):
La tecnología informática se está convirtiendo en parte integrante del análisis financiero, proporcionando nuevos enfoques para resolver problemas complejos. En los últimos años, el aprendizaje por refuerzo ha demostrado su eficacia en la gestión dinámica de portafolios de inversión en mercados financieros turbulentos. Sin embargo, los métodos existentes con frecuencia se centran en maximizar los beneficios sin prestar mucha atención a la gestión del riesgo, especialmente ante la incertidumbre provocada por pandemias, catástrofes naturales y conflictos regionales.
Para subsanar esta deficiencia, en el artículo "Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management" se propone el framework adaptativo multiagenteMASA (Multi-Agent and Self-Adaptive). Este se basa en una integración única de dos agentes que interactúan entre sí: el primero optimiza los rendimientos mediante el algoritmo TD3, mientras que el segundo minimiza los riesgos usando algoritmos evolutivos u otros métodos de optimización. Además, el MASA integra un observador de mercado que utiliza redes neuronales profundas para analizar las tendencias del mercado y transmitirlas en forma de retroalimentación.
Los autores del MASA probaron el modelo con los datos de los índices CSI 300, Dow Jones Industrial Average(DJIA) y S&P 500 de los últimos 10 años. Sus resultados demuestran la superioridad del MASA sobre los enfoques tradicionales de RL en la gestión de portafolios.
Autor: Dmitriy Gizlyk