Reinforcement Learning for Automated Investment in the Brazilian Stock Market: A Comparative Study of DQN, PPO, and Their Recurrent Versions - Sturion, Paulo R.; Carvalho, André Carlos P. de L. F. de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este trabalho investiga a aplicação de Aprendizado por Reforço no desenvolvimento de agentes de investimento automatizado no mercado de ações brasileiro (B3), com foco em estratégias de curto prazo (swing trading). Foram comparados os algoritmos DQN, PPO e suas versões recorrentes (R-DQN e R-PPO). O ambiente de simulação utilizou dados históricos de cinco empresas brasileiras, com indicadores técnicos como atributos de entrada. Para garantir comparação justa, controlou-se a exposição aos dados e adotou-se uma função recompensa padronizada. Os resultados mostraram que algoritmos baseados em DQN superaram os de PPO, e que as versões recorrentes tiveram desempenho superior às tradicionais.