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Espiga-Fernandez, FranciscoAutor (correspondencia)Garcia-Sanchez, AlvaroAutor o CoautorOrdieres-Mere, JoaquinAutor o Coautor

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22 de marzo de 2025
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Artículo
Sí

gymfolio: A Reinforcement learning environment for Portfolio Optimization in Python

Publicado en: SoftwareX. 30 102106- - 2025-05-01 30(), DOI: 10.1016/j.softx.2025.102106

Autores:

Espiga-Fernandez, Francisco; Garcia-Sanchez, Alvaro; Ordieres-Mere, Joaquin
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Escuela Super Ingn Ind, Dept Ingn Org Adm Empresas & Estadist, Jose Gutierrez Abascal,2, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This paper introduces gymfolio, a modular and flexible framework for portfolio optimization using reinforcement learning. gymfolio is built around the PortfolioOptimizationEnv class, enabling seamless integration of market observations, technical indicators, and dynamic rebalancing strategies. The implementation emphasizes adaptability, supporting extensions for custom investment goals and trading scenarios. gymfolio serves as a lightweight adaptable environment for advancing research in financial machine learning and promoting innovation in portfolio strategy development.
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Palabras clave

Market simulatioMarket simulationPortfolio optimizationReinforcement learning

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SoftwareX debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 63/129, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science, Software Engineering. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q3 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Computer Science Applications.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • Google Scholar: 4
  • Scopus: 3
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 12.

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93131/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (ESPIGA FERNANDEZ, FRANCISCO) y Último Autor (ORDIERES MERE, JOAQUIN BIENVENIDO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido ESPIGA FERNANDEZ, FRANCISCO.

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Reconocimientos ligados al ítem

The authors want to thank the Spanish Agencia Estatal de Investigacion because this research has been partially supported by the Ministerio de Ciencia e Innovacion of Spain (Grant Ref. PID2022-137748OB-C31 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033) and "ERDF A way of making Europe". The authors want to thank Diego Serrano Venturini for his suggestions regarding modularity and testing throughout the design and implementation of gymfolio .
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