Optimización de ejecución de órdenes en mercados financieros con Deep Learning

Abstract

El problema que se va a tratar es la optimización de la ejecución de órdenes en los diferentes mercados financieros. Esto se traduce en qué tiempo y forma se comprará o venderá un activo financiero. Esta optimización se realiza aproximando mediante aprendizaje por refuerzo de forma tabular y posteriormente realizando una aproximación con Deep Learning. Los activos que se van a usar son acciones de empresas europeas, aunque este mismo enfoque se pueda realizar en cualquier activo financiero (acciones, futuros, opciones) y cualquiera que sea el subyacente (empresas, índices bursátiles, renta fija, divisas o materias primas).

The problem to be dealt with is the optimization of order execution in the different financial markets. This translates into what time and how a financial asset will be bought or sold. This optimization has been carried out using Reinforcement Learning with a tabular way and later making an approach with Deep Learning. The assets to be used are equities from European companies, although this same approach can be carried out on any financial asset (stocks, futures, options) and whatever the underlying asset (equities, stock indices, fixed income, currencies or commodities).