Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)"
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Novo artigo Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA) foi publicado:
As tecnologias computacionais vêm se tornando parte essencial da análise financeira, propondo novas abordagens para resolver problemas complexos. Nos últimos anos, o aprendizado por reforço tem demonstrado sua eficácia na gestão dinâmica de portfólios de investimentos em mercados financeiros turbulentos. No entanto, os métodos existentes frequentemente se concentram em maximizar a rentabilidade, negligenciando o gerenciamento de riscos, especialmente em contextos de incerteza causados por pandemias, desastres naturais e conflitos regionais.
Para superar essa limitação, o estudo "Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management" propôs o framework adaptativo multiagente MASA (Multi-Agent and Self-Adaptive). Ele é baseado na integração única de dois agentes que interagem: o primeiro otimiza a rentabilidade usando o algoritmo TD3, e o segundo minimiza os riscos com algoritmos evolutivos ou outros métodos de otimização. Adicionalmente, o MASA incorpora um observador de mercado, que utiliza redes neurais profundas para analisar tendências do mercado e transmiti-las como feedback.
Os autores do MASA testaram o modelo com dados dos índices CSI 300, Dow Jones Industrial Average (DJIA) e S&P 500 ao longo dos últimos 10 anos. Os resultados obtidos demonstram a superioridade do MASA em relação às abordagens tradicionais de aprendizado por reforço na gestão de portfólios.
Autor: Dmitriy Gizlyk