Leonardo Kanashiro Felizardo

Formado em Engenharia Civil pela Escola Politécnica de São Paulo. Pesquisador em iniciação científica no projeto FINEP com o foco em habitações de interesse social de modelagem da informação na constrição (building informatiom modeling - BIM). Mestre em Economia pela Fundação Getúlio Vargas com foco na otimização topológica de redes neurais aritificiais para previsão do preço de ativos financeiros. Atuou como analista no grupo Itaú-Unibanco e como gerente de produto no ItauBBA. Atualmente, Aluno de Doutorado (Ph.D.) na Universidade de São Paulo - Escola Politécnica e Ph.D. candidate na Universidade de Turin e Politécnico de Turin em Matemática Aplicada. As áres de pesquisa são: aprendizado por reforço aplicado à processos de decisão em finanças (negociação automatizada e otimização de portfólio e precificação e execicío de opções) e pesquisa operacional (otimização de produção e logística). Atualmente atua como cientista de dados na Startup Aravita na área de pesquisa operacional.

Informações coletadas do Lattes em 22/11/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Matematica Pura e Aplicada

2021 - 2024

Universidade de Turim
Título: Exploring the boundaries of Deep Reinforcement Learning in simulated environments: A study on financial trading and lot-sizing
Orientador: Emílio Del-Moral-Hernandez
com Coorientador: Paolo Brandimarte. Palavras-chave: Aprendizado por reforço; Redes neurais aritificiais; Sequential decision making; Reinforcement learning.Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Matemática Aplicada. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado por Reforço. Setores de atividade: Manutenção, reparação e instalação de máquinas e equipamentos.

Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica

2018 - 2024

Universidade de São Paulo
Título: Exploring the boundaries of Deep Reinforcement Learning in simulated environments: A study on financial trading and lot-sizing
Emílio Del-Moraez-Hernandez. Coorientador: Paolo Brandimarte. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Aprendizado por reforço; Neural networks; Redes neurais aritificiais; Monte Carlo methods; Reinforcement learning; Multi-item inventory systems. Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Intenligência Artificial. Setores de atividade: Armazenamento e atividades auxiliares dos transportes; Atividades de serviços financeiros; Transporte terrestre.

Mestrado profissional em Economia

2015 - 2017

Fundação Getúlio Vargas
Título: Um estudo sobre arquitetura de redes neurais aplicado a previsão do retorno de ações brasileiras, Ano de Obtenção: 2017
Orientador: Prof. Dr. Afonso de Campos Pinto
Palavras-chave: redes neurais; otimização; previsão; ações.Grande área: Ciências Exatas e da TerraSetores de atividade: Outras atividades profissionais, científicas e técnicas.

Graduação em Engenharia Civil

2010 - 2014

Universidade de São Paulo
Título: Reforma de terminal portuário
Orientador: Kamel Zahed Filho
Bolsista do(a): Financiadora de Estudos e Projetos, FINEP, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2007 - 2009

Instituto Federal de São Paulo

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Italiano

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Pesquisa Operacional.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Intenligência Artificial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Finanças Quantitativas.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia Civil.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado por Reforço.

Participação em eventos

2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Solving the optimal stopping problem with reinforcement learning: an application in financial option exercise. 2022. (Congresso).

2th ACM International Conference on AI in Finance. 2021. (Congresso).

2020 Neural Information Processing Systems. 2020. (Congresso).

Hackmed. 2020. (Exposição).

International Conference on Behavioral, Economic and Socio-Cultural Computing (BESC). Comparative study of Bitcoin price prediction using WaveNets, Recurrent Neural Networks and other Machine Learning Methods. 2019. (Congresso).

EnANPAD. Um Estudo Sobre Arquiteturas de Redes Neurais Aplicado à Previsão de Retornos de Ações Brasileiras. 2017. (Congresso).

SIICUSP.Gestão do Processo do Projeto em Habitação de Interesse Social com o uso da Modelagem da Informação da Construção. 2014. (Simpósio).

Produções bibliográficas

FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; FADDA, EDOARDO ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO ; BRANDIMARTE, PAOLO . Reinforcement learning approaches for the stochastic discrete lot-sizing problem on parallel machines. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 246, p. 123036, 2024.
GIOIA, DANIELE GIOVANNI ; FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; BRANDIMARTE, PAOLO . Simulation-based inventory management of perishable products via linear discrete choice models. COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH , v. 157, p. 106270, 2023.
FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; LIMA PAIVA, FRANCISCO CAIO ; DE VITA GRAVES, CATHARINE ; MATSUMOTO, ELIA YATHIE ; COSTA, ANNA HELENA REALI ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO ; BRANDIMARTE, PAOLO . Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: A supervised approach to the cryptocurrency market. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 202, p. 117259, 2022.
GIOIA, DANIELE GIOVANNI ; FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; BRANDIMARTE, PAOLO . Inventory management of vertically differentiated perishable products with stock-out based substitution. IFAC-PAPERSONLINE , v. 55, p. 2683-2688, 2022.
URBINATE, EDER F. ; FELIZARDO, LEONARDO K. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO . Deep learning stacking for financial time series forecasting: an analysis with synthetic and real-world time series. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2022, Brasil. Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022). Porto Alegre, RS, Brasil: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. p. 106.
FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; MATSUMOTO, ELIA ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO . Solving the optimal stopping problem with reinforcement learning: an application in financial option exercise. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022, Padua. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. p. 1.
PAIVA, FRANCISCO CAIO LIMA ; FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; BIANCHI, REINALDO AUGUSTO DA COSTA ; COSTA, ANNA HELENA REALI . Intelligent trading systems. In: ICAIF'21: 2nd ACM International Conference on AI in Finance, 2021, Virtual Event. Proceedings of the Second ACM International Conference on AI in Finance. p. 1.
FELIZARDO, LEONARDO ; OLIVEIRA, ROBERTH ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO ; COZMAN, FABIO . Comparative study of Bitcoin price prediction using WaveNets, Recurrent Neural Networks and other Machine Learning Methods. In: 2019 6th International Conference on Behavioral, Economic and SocioCultural Computing (BESC), 2019, Beijing. 2019 6th International Conference on Behavioral, Economic and Socio-Cultural Computing (BESC), 2019. p. 1.
GIOVANNIGIOIA, D. ; FELIZARDO, L. K. ; BRANDIMARTE, PAOLO . Inventory management of vertically differentiated perishable products with stock-out based substitution. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FELIZARDO, L. K. ; MATSUMOTO, ELIA YATHIE ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO . Solving the optimal stopping problem with reinforcement learning: an application in financial option exercise. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LIMA PAIVA, FRANCISCO CAIO ; FELIZARDO, LEONARDO KANASHIRO ; Reinaldo Augusto da Costa Bianchi ; COSTA, ANNA HELENA REALI . Intelligent trading systems: a sentiment-aware reinforcement learning approach. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FELIZARDO, L. K. ; OLIVEIRA, ROBERTH ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, EMILIO . Comparative study of Bitcoin price prediction using WaveNets, Recurrent Neural Networks and other Machine Learning Methods. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FELIZARDO, L. K. ; PINTO, A. C. . Um estudo sobre arquitetura de redes neurais aplicado a previsão do retorno de ações brasileiras. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FELIZARDO, L. K. ; MELHADO, S. B. . Gestão do Processo do Projeto em Habitação de Interesse Social com o uso da Modelagem da Informação da Construção. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).