Optimización multiobjetivo de portafolios de inversión

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ProfesoresDr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade y Dr. Abel García Nájera (UAM Cuajimalpa)

Resumen: Los portafolios de inversión son muy comunes hoy en día y pueden variar de portafolios simples en posesión de particulares, hasta portafolios enormes gestionados por profesionales de inversión. Los portafolios de inversión se proyectan para proporcionar un cierto retorno, pero también tienen un riesgo asociado. Normalmente, un riesgo elevado corresponde a un retorno esperado alto y viceversa. Lo ideal es que nos gustaría minimizar el riesgo y al mismo tiempo maximizar el retorno. El problema de optimización de portafolios de inversión se podría resolver de forma exacta, siempre y cuando el número de variables y de restricciones sea práctico. Sin embargo, en un problema es imposible aplicar un método exacto. La inteligencia computacional utiliza técnicas que están inspiradas en procesos naturales para intentar resolver problemas de optimización. Aun cuando no hay garantía de encontrar soluciones óptimas, estos métodos generalmente encuentran soluciones que cumplen con criterios de calidad.

Objetivo general

  • Diseñar e implementar un algoritmo basado en inteligencia computacional que sea capaz de proveer opciones para una amplia variedad de casos de prueba del problema multiobjetivo de portafolios de inversión.

Objetivos específicos

  • Conocer el estado del arte y determinar las oportunidades de mejora de trabajos previos.
  • Identificar al menos tres técnicas de inteligencia computacional que potencialmente puedan resolver el problema.
  • De las técnicas identificadas, seleccionar la que potencialmente pueda tener un mejor desempeño.
  • Diseñar e implementar un algoritmo basado en la técnica seleccionada para resolver el problema.
  • Analizar el desempeño del algoritmo propuesto.

Última actualización: June 3, 2016 at 1:02 am

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