Aprendizaje profundo por refuerzo para trading bursátil con impuestos

Resumen

El artículo estudia cómo los impuestos sobre las ganancias de capital y los beneficios fiscales de las pérdidas realizadas afectan las decisiones de trading de acciones. Propone utilizar la base fiscal media en un entorno de aprendizaje por refuerzo, lo que permite a un agente aprender estrategias que incluyen los impuestos y estrategias que los ignoran. La idea central es que el tratamiento fiscal puede cambiar el momento y la selección preferidos de las operaciones, por lo que puede ser importante modelar directamente los impuestos al optimizar el trading continuo de acciones.

La comparación descrita encuentra que ignorar los impuestos puede reducir los rendimientos medios de la cartera en más de un 62%. El fragmento no describe los datos, el mercado, las normas fiscales, el diseño de la recompensa ni la configuración experimental detrás de ese resultado, así que el texto disponible no permite evaluar su magnitud ni su generalidad. El hallazgo respalda tener en cuenta los impuestos al diseñar estrategias, pero no demuestra que el mismo efecto se dé en distintas jurisdicciones, situaciones fiscales u horizontes de trading.

Ideas clave

• El método utiliza la base fiscal media para representar las consecuencias fiscales en las decisiones de trading de acciones.
• Se utiliza el aprendizaje por refuerzo para aprender estrategias tanto con consideraciones fiscales como sin ellas.
• Los resultados descritos indican que ignorar los impuestos puede reducir sustancialmente los rendimientos medios de la cartera.
• El fragmento aporta muy pocos detalles para evaluar hasta qué punto se aplica el efecto descrito.

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# Taxable Stock Trading with Deep Reinforcement Learning


# Taxable Stock Trading with Deep Reinforcement Learning









In this paper, we propose stock trading based on the average tax basis. Recall that when selling stocks, capital gain should be taxed while capital loss can earn certain tax rebate. We learn the optimal trading strategies with and without considering taxes by reinforcement learning. The result shows that tax ignorance could induce more than 62% loss on the average portfolio returns, implying that taxes should be embedded in the environment of continuous stock trading on AI platforms.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.