En este tutorial exploramos aplicaciones avanzadas de Stable-Baselines3 en aprendizaje por refuerzo aplicado al trading. Diseñamos un entorno de trading personalizado totalmente funcional, integramos algoritmos como PPO y A2C, y desarrollamos callbacks propios para el seguimiento del rendimiento. A lo largo del proceso entrenamos, evaluamos y visualizamos el comportamiento de los agentes para comparar eficiencia algorítmica, curvas de aprendizaje y decisiones de inversión en escenarios con costos de transacción y slippage.
El entorno personalizado incluye una definición clara del espacio de observación y acción, gestión de posiciones, cálculo de recompensas que incorpora retorno, riesgo y drawdown, así como penalizaciones por comisiones. Para obtener resultados robustos utilizamos vectorized environments para entrenamiento en paralelo, normalización de observaciones, y wrappers que facilitan backtesting y simulación intradía. También añadimos indicadores técnicos y señales macroeconómicas como entradas adicionales para que los agentes aprendan a interpretar contexto del mercado.
En la fase de entrenamiento implementamos callbacks personalizados para checkpoints, registro en TensorBoard, early stopping cuando el rendimiento se estabiliza y guardado de modelos con mejores métricas de riesgo ajustado. Un callback específico calcula métricas como Sharpe, Sortino y máximo drawdown por episodio, permitiendo monitorizar no solo la recompensa acumulada sino la calidad de las decisiones. Además aplicamos estrategias de reward shaping y curriculum learning para mejorar la convergencia en entornos con recompensas escasas.
Para la evaluación y visualización comparamos curvas de aprendizaje, velocidad de convergencia y muestra de acciones tomadas por cada algoritmo. Contrastar PPO y A2C revela diferencias en estabilidad y sample efficiency; PPO tiende a ofrecer entrenamientos más estables y reproducibles, mientras que A2C puede ser más rápido en entornos simples. También contemplamos variantes como DQN y SAC dependiendo del espacio de acción. La comparación incluye backtests con métricas de rendimiento, heatmaps de decisiones y análisis de sensibilidad por horizonte temporal.
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