Evaluando el Aprendizaje Profundo por Refuerzo para la Gestión de Portafolios

El Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL) ha ido ganando popularidad en los últimos años para la Selección de Portafolios Online (OLPS), que se trata de gestionar activos financieros. El objetivo es asignar fondos de manera inteligente a lo largo del tiempo para superar los benchmarks del mercado. Sin embargo, entrenar a estos agentes de DRL puede ser complicado porque son sensibles a varios factores, como la forma en que se representan los mercados y cómo se estructura su Entrenamiento. Este artículo analiza el rendimiento y la fiabilidad de varias técnicas de DRL para gestionar portafolios y resalta la importancia de evaluar estos métodos de manera rigurosa.

#La Necesidad de Evaluaciones Robustas

Muchos estudios existentes sobre enfoques de DRL para OLPS carecen de evaluaciones completas. A menudo dependen de métricas limitadas y no proporcionan suficientes detalles para que otros puedan reproducir sus resultados. Además, la naturaleza dinámica e incierta de los mercados financieros hace esencial evaluar qué tan bien pueden desempeñarse estos algoritmos bajo diferentes condiciones del mercado.

Este trabajo busca establecer un proceso claro de entrenamiento y evaluación que mida qué tan bien pueden gestionar los portafolios varios algoritmos de DRL. Un enfoque clave es usar datos disponibles públicamente y algoritmos de código abierto, lo que permite comparaciones transparentes de diferentes enfoques para OLPS.

#Buscando Resultados Reproducibles

Para asegurarnos de que los resultados de esta investigación puedan ser repetidos por otros, buscamos un proceso de comparación estandarizado. Esto incluye el uso de conjuntos de datos públicos y la implementación de algoritmos de código abierto, lo que ayuda a hacer el proceso de evaluación lo más transparente posible. La meta es medir la calidad del entrenamiento de los agentes y su capacidad para manejar escenarios de mercado previamente no vistos.

#Trabajos Relacionados

Investigaciones previas a menudo se han enfocado en mejorar técnicas específicas de DRL para OLPS, pero las comparaciones completas son escasas. Este artículo revisa varios algoritmos de aprendizaje y discute cómo representan las condiciones del mercado, ajustan los pesos del portafolio y determinan los comportamientos de los agentes a través de estructuras de recompensas.

#Algoritmos de Aprendizaje para OLPS

Uno de los métodos de DRL más populares es el Gradiente de Política Determinista Profundo (DDPG), que es bueno para manejar estados y acciones continuas. Otros métodos recientes como la Optimización de Política Proximal (PPO) y el Actor-Crítico de Ventaja (A2C) también ofrecen mejoras. Sin embargo, las limitaciones de datos en OLPS a menudo llevan a los investigadores a modificar algoritmos existentes para lograr mejores resultados.

#Representaciones del Mercado

La forma en que se representa el mercado es crucial para el rendimiento del agente. Puede incluir diversas señales financieras como movimientos de precios y volúmenes de comercio. La representación necesita proporcionar suficiente información para que el agente tome decisiones informadas sobre la compra y venta de activos. Estudios anteriores han sugerido usar indicadores financieros simples, aunque algunos han explorado representaciones más complejas que incluyen contexto adicional.

#Técnicas de Gestión de Portafolios

Existen diferentes estrategias sobre cómo los agentes pueden ajustar sus asignaciones de activos. La más sencilla es que el agente salga directamente con los pesos de cada activo. Otros métodos utilizan vectores separados para comprar, mantener y vender activos, o generan puntajes para guiar las asignaciones. Cada uno de estos métodos tiene sus méritos y puede ser más o menos efectivo según las condiciones del mercado.

#Estructuras de Recompensas

Las funciones de recompensa son críticas para moldear el comportamiento de los agentes. Pueden promover el riesgo o fomentar un enfoque más cauteloso. Las métricas comunes utilizadas para evaluar el rendimiento del agente incluyen la diferencia en el valor del portafolio a lo largo del tiempo. Enfoques más sofisticados involucran tasas de retorno o funciones compuestas que equilibran ganancias y rotación.

#Recolección y Procesamiento de Datos

Esta investigación se centra en acciones del S&P 500 desde 2010 hasta 2022. Reservamos los dos últimos años para las pruebas, asegurando que la fase de entrenamiento utilizara una variedad diversa de activos. Al analizar 500 acciones y seleccionar un conjunto más pequeño para el entrenamiento, tuvimos en cuenta cómo evoluciona el mercado y aseguramos una comparación justa durante la fase de retroceso.

#Entrenando Agentes

Entrenar a los agentes de DRL implica encontrar la configuración adecuada que les permita aprender de manera efectiva a partir de datos históricos. Debido a la complejidad y la gran cantidad de parámetros involucrados, realizamos numerosas pruebas para identificar configuraciones que den el mejor rendimiento. Este proceso largo ayuda a afinar los algoritmos y asegurar su fiabilidad.

#Evaluación de Retroceso

Después de entrenar a los agentes, los probamos durante un período de dos años para ver qué tan bien se desempeñaron en condiciones reales del mercado. Cada agente fue evaluado en función de sus retornos, Gestión de Riesgos y fiabilidad general bajo diversas circunstancias. Utilizamos métricas financieras tradicionales para medir su rendimiento.

#Métricas de Rendimiento

Al evaluar el rendimiento, nos centramos en varios indicadores clave. Los retornos generales indicaron qué tan bien lograron los agentes hacer crecer sus portafolios con el tiempo. También examinamos medidas de gestión de riesgos, como la máxima disminución, que destaca las pérdidas potenciales durante caídas.

#Robustez y Generalización

La robustez se refiere a qué tan bien pueden manejar los agentes diferentes condiciones del mercado, especialmente cuando se enfrentan a nuevos datos. Evaluamos esto a través de varias métricas, buscando entender cómo se desempeñaron los agentes bajo estrés o en mercados inestables. Al comparar su comportamiento durante el entrenamiento con su rendimiento en las pruebas, obtuvimos información sobre sus capacidades de generalización.

#Hallazgos Clave

Nuestras evaluaciones revelaron que la mayoría de los métodos de DRL tuvieron un rendimiento similar, logrando retornos en un rango competitivo. Sin embargo, muchos algoritmos lucharon con la gestión de riesgos, lo que a menudo llevó a una alta volatilidad en los retornos. Los resultados mostraron que los agentes entrenados con datos diarios del mercado se desempeñaron mejor, mientras que aquellos que dependían de representaciones más complejas no siempre alcanzaron el mismo éxito.

#Conclusión

La investigación destaca la necesidad de evaluaciones completas de los enfoques de DRL en la gestión de portafolios. Aunque los resultados de rendimiento pueden ser prometedores, evaluar la robustez es igualmente importante para asegurarse de que los agentes puedan adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Los enfoques simplificados que utilizan precios diarios del mercado, junto con ciertos algoritmos como DDPG, tienden a dar los mejores resultados en entornos convencionales. Los hallazgos subrayan las posibles limitaciones de los métodos actuales, llamando a una exploración continua para mejorar las estrategias de OLPS para el éxito a largo plazo.