Aprendizaje por Refuerzo en el Trading de la Bolsa

Invertir en la bolsa puede sentirse como montarse en una montaña rusa. Los precios suben, bajan y a veces hacen giros solo para mantenerte alerta. Con todo este caos, los inversores necesitan estrategias inteligentes para manejar riesgos y ganar dinero. Usar datos para analizar tendencias del mercado y movimientos de acciones individuales puede ayudar, pero averiguar qué datos usar puede ser complicado.

Recientemente, la gente ha empezado a usar Aprendizaje por refuerzo (RL) para hacer inversiones inteligentes. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones se han enfocado en probar estas técnicas con datos pasados, en lugar de en el trading real. Esto significa que hay una brecha entre la teoría y la práctica que necesita ser cubierta si queremos ver brillar realmente las técnicas de RL en el trading.

#El Problema

Entonces, ¿cuál es el problema? Los inversores quieren reducir riesgos y aumentar ganancias. Para hacer esto, necesitan predecir precios de valores y tendencias futuras, lo cual es un rompecabezas complicado. La mayoría de la investigación se centra en construir sistemas automatizados que puedan operar en lugar de simplemente asesorar a los inversores. A pesar de usar métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado, los resultados no han sido tan buenos.

Ahora, aquí llega la estrella del espectáculo: el aprendizaje por refuerzo. Muchos creen que tiene la clave para mejores predicciones de precios, permitiendo que los agentes de trading tomen decisiones más inteligentes en un mercado loco. Sin embargo, los datos financieros no siempre son simples. Pueden ser confusos y engañosos, por eso es necesario un análisis cuidadoso de diferentes Indicadores financieros.

#La Importancia de los Indicadores

Los indicadores son herramientas que ayudan a los inversores a ver el panorama general cuando se trata de precios de acciones. Pueden dar información sobre tendencias y hacer la vida más fácil para los traders. Sin embargo, usar estos indicadores correctamente puede ser un desafío. Algunos indicadores pueden enviar señales falsas, dificultando la predicción de movimientos de precios precisos.

Para empeorar las cosas, diferentes indicadores pueden contradecirse entre sí. Esto significa que los traders necesitan una buena mezcla de indicadores que funcionen bien juntos en lugar de depender solo de uno.

#Volviendo a lo Básico

Vamos a dar un paso atrás y explorar cómo funciona el aprendizaje por refuerzo. En esencia, se trata de usar experiencias pasadas para tomar mejores decisiones en el futuro. Piensa en ello como entrenar a un cachorro: recompensas por buen comportamiento y un tiempo fuera cuando se porta mal. El objetivo es ayudar al cachorro a aprender la diferencia entre una buena elección y una mala.

En el mercado de valores, el agente de RL recibe recompensas o penalizaciones según las acciones de trading que toma. La meta es maximizar las recompensas totales a lo largo del tiempo. Sin embargo, con tanta información disponible, el agente puede confundirse y sentirse abrumado, lo que lleva a decisiones malas. Este es un caso clásico de que demasiada información puede ser algo negativo.

#El Proceso de Decisión de Markov

Para abordar este problema, los investigadores suelen recurrir a un método llamado Proceso de Decisión de Markov (MDP). Piensa en ello como una forma ordenada de desglosar las opciones que un agente puede tomar en cada momento al operar. Ayuda al agente a evaluar la mejor acción según el estado actual de los datos y el entorno con el que interactúa.

Sin embargo, este método tiene sus limitaciones. Los datos financieros cambian todo el tiempo, y el MDP puede no capturar toda la información importante del pasado. Esto puede llevar a decisiones menos informadas, ¡y a nadie le gusta eso!

#Normalizando Datos

Para ayudar a los agentes a tomar mejores decisiones, es esencial normalizar los datos que usan. La normalización es el proceso de ajustar los valores en un conjunto de datos para que se puedan comparar de manera significativa. Piensa en normalizar como poner toda tu ropa en la misma caja de tamaño; facilita ver lo que tienes y elegir lo que necesitas.

En el mundo del trading, usar indicadores técnicos puede ayudar a crear mejores estrategias de trading. Al analizar las características de diferentes tendencias, los traders pueden obtener información sobre si el mercado es alcista (precios subiendo) o bajista (precios bajando).

#El Experimento

En nuestra investigación, decidimos probar diferentes enfoques usando 20 indicadores técnicos. Estos indicadores van desde promedios móviles hasta cálculos más complejos que ayudan a predecir movimientos de precios.

Para nuestro experimento, recopilamos datos de precios de una acción durante dos años, usando una API para obtener datos precisos. Luego aplicamos varios métodos de normalización para ver cuáles funcionaban mejor para nuestros indicadores. Esto incluyó métodos simples como la escalabilidad min-max y opciones más avanzadas como la normalización de puntajes Z.

#Espacios de Acción

Cuando se trata de aprendizaje por refuerzo, los agentes necesitan tener un espacio de acción. Esto es básicamente todas las acciones que el agente puede tomar mientras opera. Para nuestro propósito, consideramos dos tipos de espacios de acción: discreto y continuo.

En un espacio de acción discreto, por ejemplo, el agente solo puede elegir comprar o vender. Por otro lado, un espacio de acción continuo permite que el agente elija una mezcla de acciones dentro de un rango, dándole más flexibilidad. De esta manera, puede expresar un nivel de confianza en sus decisiones en lugar de simplemente optar por un enfoque todo o nada.

#Los Algoritmos

En nuestro estudio, investigamos tres algoritmos diferentes para ver cuál funcionaba mejor: Deep Q-Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), y Actor-Critic (A2C). Cada algoritmo tiene sus pros y contras, pero el objetivo final es el mismo: hacer operaciones informadas que generen ganancias.

El algoritmo DQN está diseñado para ayudar a un agente a aprender cómo seleccionar acciones basadas en experiencias pasadas. Utiliza una red neuronal para predecir qué acción resultará en la mejor recompensa futura.

PPO, por otro lado, ayuda a mejorar la estabilidad del entrenamiento evitando grandes actualizaciones en el sistema del agente. De esta manera, el agente puede seguir aprendiendo sin saltar demasiado.

Por último, tenemos A2C, que combina elementos de métodos basados en valor y en políticas. Usa dos redes: una para elegir acciones y otra para evaluar qué tan buenas son esas acciones.

#Pruebas Retroactivas y Funciones de Recompensa

Las pruebas retroactivas son un método utilizado para evaluar qué tan bien habría funcionado una estrategia de trading en el pasado. Crea un entorno simulado en el que los traders pueden probar sus estrategias sin arriesgar dinero real. Esto es increíblemente importante ya que permite a los traders ajustar sus enfoques antes de lanzarse al mercado real.

Además de las pruebas retroactivas, la función de recompensa también juega un papel crítico. Ayuda al agente a aprender dándole refuerzo positivo por hacer operaciones inteligentes y penalizándolo por elecciones pobres. Al experimentar con diferentes funciones de recompensa, podemos identificar cuál impulsa al agente a tomar las mejores decisiones.

#Resultados del Experimento

A lo largo de nuestros experimentos, notamos algunos patrones interesantes. Mientras que DQN funcionó bien al principio, su rendimiento bajó en ciertos períodos. Por otro lado, PPO generó frecuentes operaciones pero luchó para ejecutar acciones de compra o venta rentables.

Mientras tanto, A2C tuvo el peor desempeño, ya que requería una gran cantidad de datos para hacer mejoras. La curva de aprendizaje aquí fue empinada, y sin hacer los ajustes adecuados, A2C enfrentó problemas de estabilidad.

Al final, DQN fue el que mejor funcionó de los tres, demostrando su capacidad para entender buenas oportunidades de trading. Sin embargo, también notamos que el rendimiento óptimo podía variar mucho según Hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y el tamaño del buffer.

#La Importancia de los Hiperparámetros

Los hiperparámetros son las configuraciones que ayudan a controlar el proceso de aprendizaje. Pueden tener efectos importantes en el rendimiento de un agente. Por ejemplo, un pequeño cambio en la tasa de aprendizaje puede llevar a cambios drásticos en las ganancias y pérdidas.

En nuestro estudio, experimentamos con diferentes valores para hiperparámetros para ver cómo impactaban los resultados. Por ejemplo, cambiamos la tasa de aprendizaje y notamos que una tasa de aprendizaje más alta ayudaba a mejorar el rendimiento general. Sin embargo, también tuvimos que tener cuidado, ya que una tasa de aprendizaje demasiado alta puede llevar a un comportamiento errático.

#El Camino por Delante

Mirando hacia el futuro, nuestro trabajo abre diversas vías para futuras investigaciones. Por ejemplo, explorar diferentes marcos de tiempo (como datos horarios o de minutos) podría proporcionar más información sobre los patrones de trading. Además, experimentar con diferentes estrategias y algoritmos podría ayudar a optimizar aún más el rendimiento.

Finalmente, la degradación de la estrategia ocurre cuando un algoritmo pierde su efectividad con el tiempo. Este es un problema común en el trading, por lo que es vital evaluar y adaptar continuamente las estrategias para mantener la rentabilidad.

#Conclusión

Para finalizar, el aprendizaje por refuerzo muestra un gran potencial en el trading cuantitativo. Al aprovechar los indicadores técnicos, los agentes pueden tomar decisiones de trading más inteligentes. Sin embargo, los investigadores tienen mucho trabajo por delante para cerrar la brecha entre la teoría y la práctica en el mundo del trading.

Es esencial explorar nuevas estrategias, hiperparámetros y enfoques que puedan ayudar a mejorar el rendimiento de los agentes de RL. Con determinación y un toque de humor, somos optimistas de que el RL seguirá creciendo y evolucionando, ayudando a los inversores a navegar por la montaña rusa de los mercados financieros de manera más efectiva.