A gestão de portefólio é um problema em que, em vez de olhar para ativos únicos, o objetivo é olhar para um portefólio ou um conjunto de ativos como um todo. O objetivo é ter o melhor portefólio, a cada momento, enquanto tenta maximizar os lucros no final de uma sessão de trading. Esta tese aborda esta problemática, empregando algoritmos de Deep Reinforcement Learning, num ambiente que simula uma sessão de trading. É também apresentada a implementação desta metodologia proposta, aplicada a 11 criptomoedas e cinco algoritmos DRL. Foram avaliados três tipos de condições de mercado: tendência de alta, tendência de baixa e lateralização. Cada condição de mercado em cada algoritmo foi avaliada, usando três funções de recompensa diferentes, no ambiente de negociação, e todos os diferentes cenários foram testados contra as estratégias de gestão de portefólio clássicas, como seguir o vencedor, seguir o perdedor e portefólios igualmente distribuídos. Assim, esta estratégia foi o benchmark mais performativo e os modelos que produziram os melhores resultados tiveram uma abordagem semelhante, diversificar e segurar. Deep Deterministic Policy Gradient apresentou-se como o algoritmo mais estável, junto com seu algoritmo de extensão, Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient. Proximal Policy Optimization foi o único algoritmo que não conseguiu produzir resultados decentes ao comparar com as estratégias de benchmark e outros algoritmos de Deep Reinforcement Learning.The problem with portfolio management is that, instead of looking at single assets, the goal is to look at a portfolio or a set of assets as a whole. The objective is to have the best portfolio at each given time while trying to maximize profits at the end of a trading session. This thesis addresses this issue by employing the Deep Reinforcement Learning algorithms in a cryptocurrency trading environment which simulates a trading session. It is also presented the implementation of this proposed methodology applied to 11 cryptocurrencies and five Deep Reinforcement Learning algorithms. Three types of market conditions were evaluated namely, up trending or bullish, down trending or bearish, and lateralization or sideways. Each market condition in each algorithm was evaluated using three different reward functions in the trading environment and all different scenarios were back tested against old school portfolio management strategies such as following-the-winner, following-the-loser, and equally weighted portfolios. The results seem to indicate that an equally-weighted portfolio is an hard to beat strategy in all market conditions. This strategy was the most performative benchmark and the models that produced the best results had a similar approach, diversify and hold. Deep Deterministic Policy Gradient presented itself to be the most stable algorithm along with its extension algorithm, Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient. Proximal Policy Optimization was the only algorithm that could not produce decent results when comparing with the benchmark strategies and other Deep Reinforcement Learning algorithms
