Uma extensão do Framework de Almgren-Chriss para execução ótima de transações usando aprendizado de máquina
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Data
2020-11-19
Orientador(res)
Chela, João Luiz
Marques, Alessandro Martim
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Resumo
Este trabalho busca explorar o uso do aprendizado por reforço como uma forma de melhorar uma solução analítica para o problema de liquidação ótima. Dado um determinado volume de liquidação a ser executado com um horizonte de tempo fixo e períodos de transação discretos, o objetivo será adaptar uma trajetória de liquidação gerada através de um modelo analítico de forma a torná-la dinâmica em relação a condições mais favoráveis/desfavoráveis à execução que não são levadas em conta pelo modelo base, reduzindo assim o custo operacional de transação. Replicando Hendricks e Wilcox (2014), o modelo base a ser utilizado será um modelo de Almgren-Chriss com impactos de preço lineares, um modelo já comumente utilizado para a otimização de execução em transações de mercado. Um agente é treinado para modificar a trajetória de execução gerada pelo modelo analítico, incorporando informações relativas ao volume disponível e aos spreads do mercado no momento da execução. O modelo é aplicado para ações transacionadas na B3, sendo capaz de uma redução de até 6,5% no déficit de implementação médio, comparado com o modelo base.