<p>La gestión de portafolios de inversión es una de las tareas más complejas que se dan en el mundo financiero, ya que cada decisión requiere de un riguroso análisis antes de ser ejecutada. Dentro de los problemas típicos que debe enfrentar un administrador de carteras se encuentra el Problema de Selección de Portafolio (PSP), el cual consiste en armar una cartera de inversiones tal que el retorno sea máximo, pero intentando asumir el menor nivel de riesgo posible según los intereses del inversor. Este problema que a simple vista parece ser simple en su definición, tiene muchas posibilidades de solución debido a las combinaciones de acciones y ponderaciones (dentro del portafolio) que se pueden formar.<br /><br />En este trabajo de título, se intenta solucionar PSP a través de la implementación de un algoritmo cultural multiobjetivo que maximice la rentabilidad y minimice el riesgo del portafolio al mismo tiempo. Las ventajas de utilizar un algoritmo evolutivo radican en la posibilidad de explorar de forma simultánea y diversa un gran número de soluciones, lo cual ataca directamente al problema de “explosión combinatorial” existente en PSP. A su vez, el enfoque multiobjetivo, le otorga la posibilidad al algoritmo de analizar ambos objetivos simultáneamente y en la misma proporción.<br /><br />Los resultados obtenidos indican que la solución propuesta es factible, considerando que el conjunto de soluciones obtenido posee una buena proximidad a la frontera eficiente de la librería OR y es calculada en un tiempo razonable; sin embargo, es necesario acotar que el algoritmo no logra superar a otras propuestas de naturaleza evolutiva, como en es el caso de Jüergen Branke en [Branke, 2009], el cual utiliza un algoritmo evolutivo basado en envolturas</p>
<p>Portfolio management is one of the most complex tasks inside financial world, considering that every decision involves a rigorous analysis before execute it. One of the typical problems that a portfolio manager should face is the Portfolio Selection Problem (PSP), which consist into build a portfolio with the maximum return possible but taking the less risk possible according to the risk aversion of the investor. Even considering the easy definition for the problem, the truth is that there are infinite possibilities of solving, just taking into account the multiple combinations between stocks to include and weights to apply to the selected stocks.<br /><br />The aim of this study is bring a solution for PSP using a cultural algorithm with a multiobjective approach to maximize return and minimize risk in the portfolio, -both objectives at the same time-. The advantages of using an evolutionary algorithm focuses into the possibility of explore a large space with several solutions and in a simultaneous way, attacking directly to the “combinatorial explosion” present in all combinatorial optimization problems. Also, the multiobjective approach allows to the algorithm to analyze both objectives at the same time and with the same importance.<br /><br />The results obtained demonstrate that proposed solution is feasible, considering the proximity to efficient frontiers (taken from OR-Library) and the small time spent to get those results; however, the algorithm could not beat another evolutionary techniques proposed for authors like Jüergen Branke at [Branke, 2009], who implemented an envelope-based solution</p>
last modification
Magíster en Ingeniería Informática
MAGISTER EN INGENIERIA INFORMATICA
<p>La gestión de portafolios de inversión es una de las tareas más complejas que se dan en el mundo financiero, ya que cada decisión requiere de un riguroso análisis antes de ser ejecutada. Dentro de los problemas típicos que debe enfrentar un administrador de carteras se encuentra el Problema de Selección de Portafolio (PSP), el cual consiste en armar una cartera de inversiones tal que el retorno sea máximo, pero intentando asumir el menor nivel de riesgo posible según los intereses del inversor. Este problema que a simple vista parece ser simple en su definición, tiene muchas posibilidades de solución debido a las combinaciones de acciones y ponderaciones (dentro del portafolio) que se pueden formar.<br /><br />En este trabajo de título, se intenta solucionar PSP a través de la implementación de un algoritmo cultural multiobjetivo que maximice la rentabilidad y minimice el riesgo del portafolio al mismo tiempo. Las ventajas de utilizar un algoritmo evolutivo radican en la posibilidad de explorar de forma simultánea y diversa un gran número de soluciones, lo cual ataca directamente al problema de “explosión combinatorial” existente en PSP. A su vez, el enfoque multiobjetivo, le otorga la posibilidad al algoritmo de analizar ambos objetivos simultáneamente y en la misma proporción.<br /><br />Los resultados obtenidos indican que la solución propuesta es factible, considerando que el conjunto de soluciones obtenido posee una buena proximidad a la frontera eficiente de la librería OR y es calculada en un tiempo razonable; sin embargo, es necesario acotar que el algoritmo no logra superar a otras propuestas de naturaleza evolutiva, como en es el caso de Jüergen Branke en [Branke, 2009], el cual utiliza un algoritmo evolutivo basado en envolturas</p>
<p>Portfolio management is one of the most complex tasks inside financial world, considering that every decision involves a rigorous analysis before execute it. One of the typical problems that a portfolio manager should face is the Portfolio Selection Problem (PSP), which consist into build a portfolio with the maximum return possible but taking the less risk possible according to the risk aversion of the investor. Even considering the easy definition for the problem, the truth is that there are infinite possibilities of solving, just taking into account the multiple combinations between stocks to include and weights to apply to the selected stocks.<br /><br />The aim of this study is bring a solution for PSP using a cultural algorithm with a multiobjective approach to maximize return and minimize risk in the portfolio, -both objectives at the same time-. The advantages of using an evolutionary algorithm focuses into the possibility of explore a large space with several solutions and in a simultaneous way, attacking directly to the “combinatorial explosion” present in all combinatorial optimization problems. Also, the multiobjective approach allows to the algorithm to analyze both objectives at the same time and with the same importance.<br /><br />The results obtained demonstrate that proposed solution is feasible, considering the proximity to efficient frontiers (taken from OR-Library) and the small time spent to get those results; however, the algorithm could not beat another evolutionary techniques proposed for authors like Jüergen Branke at [Branke, 2009], who implemented an envelope-based solution</p>