Deep Learning para Coberturas Financieras en Mercados Reales

Описание: Este estudio explora cómo resolver uno de los problemas más complejos en finanzas: la cobertura óptima de inversiones en mercados que no son perfectos. En el mundo real, cada vez que se compra o vende un activo, existen costos de transacción, impuestos y otros factores llamados 'fricciones del mercado'. Estos costos, aunque pequeños, se acumulan y pueden cambiar drásticamente cuál es la mejor estrategia para proteger una cartera de riesgos. El paper aborda cómo encontrar la estrategia de trading ideal que minimice el riesgo teniendo en cuenta estos costos.

Para solucionar este desafío, los investigadores utilizan algoritmos avanzados de inteligencia artificial, específicamente del campo del 'Deep Learning' o aprendizaje profundo. Se implementan y comparan dos arquitecturas principales: el 'FBSDE solver' y los algoritmos de 'Deep Hedging'. Estos modelos de IA aprenden directamente de los datos del mercado para descubrir las políticas de trading óptimas, simulando miles de escenarios para encontrar la forma más eficiente de gestionar las inversiones y reducir el impacto negativo de las fricciones del mercado.

Los resultados muestran el rendimiento de los diferentes algoritmos de aprendizaje profundo y los comparan con las fórmulas de aproximación matemáticas tradicionales. Se documenta cómo algunos algoritmos funcionan mejor en horizontes de tiempo cortos, mientras que otros son más estables a largo plazo. Esta investigación es fundamental porque demuestra la viabilidad y eficacia de usar la inteligencia artificial para crear herramientas financieras más sofisticadas y realistas, ayudando a inversores e instituciones a gestionar mejor sus riesgos en el complejo entorno financiero actual.


Link al paper: https://arxiv.org/pdf/2111.01931


Autores del estudio: Xiaofei Shi, Daran Xu, Zhanhao Zhang


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