Publication: Optimización robusta de carteras de inversión mediante APEA2
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Publication date
2010-09
Defense date
2010
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Abstract
En el presente proyecto se muestra la aplicación de un algoritmo genético multiobjetivo al problema de la optimización de carteras de inversión. En el documento, se hace una introducción tanto a la naturaleza de los problemas de optimización, como a la Teoría de Carteras de inversión y los algoritmos genéticos multiobjetivo. Todo esto sirve de base para la resolución del siguiente problema específico: encontrar la cantidad idónea a invertir en cada una de las acciones de una cartera, atendiendo a objetivos de rendimiento, riesgo y robustez. El análisis de este tema se apoya en el uso de un framework que permite observar paso a paso el proceso de optimización, utilizando un algoritmo genético multiobjetivo (SPEA2). El uso del software permitirá obtener tanto resultados gráficos como numéricos. Este trabajo concluirá con un análisis de los resultados obtenidos para validar las formas de modelar la robustez propuesta. ________________________________________________________________________
This work shows the application of the theory of genetic algorithms to an optimization problem of a portfolio of shares. In this document, we will introduce the nature of the problem as well as the Portfolio Theory and multiobjective genetic algorithms. All this is used as the basis to solve the next problem: finding the best quantity to invest in each stock of a share portfolio, according to yield, risk and robustness criteria. During the analysis we will make use of a framework that allows observing step by step the optimization process, using one multiobjective genetic algorithm (SPEA2). Using the software we will obtain graphics and numeric results. The project will end with the analysis of the results obtained in order to validate the ways to model the robustness proposed.
This work shows the application of the theory of genetic algorithms to an optimization problem of a portfolio of shares. In this document, we will introduce the nature of the problem as well as the Portfolio Theory and multiobjective genetic algorithms. All this is used as the basis to solve the next problem: finding the best quantity to invest in each stock of a share portfolio, according to yield, risk and robustness criteria. During the analysis we will make use of a framework that allows observing step by step the optimization process, using one multiobjective genetic algorithm (SPEA2). Using the software we will obtain graphics and numeric results. The project will end with the analysis of the results obtained in order to validate the ways to model the robustness proposed.
Description
Keywords
Algoritmos genéticos, Riesgo financiero, Optimización matemática