{"id":2758,"date":"2022-08-13T20:04:36","date_gmt":"2022-08-13T20:04:36","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2758"},"modified":"2022-08-13T20:04:36","modified_gmt":"2022-08-13T20:04:36","slug":"optimizacion-multiobjetivo-de-portafolios-de-inversion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2758","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n multiobjetivo de portafolios de inversi\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

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Profesores<\/strong>: Dr. Miguel \u00c1ngel Guti\u00e9rrez Andrade<\/a> y Dr. Abel Garc\u00eda N\u00e1jera (UAM Cuajimalpa)<\/a><\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>: Los portafolios de inversi\u00f3n son muy comunes hoy en d\u00eda y pueden variar de portafolios simples en posesi\u00f3n de particulares, hasta portafolios enormes gestionados por profesionales de inversi\u00f3n. Los portafolios de inversi\u00f3n se proyectan para proporcionar un cierto retorno, pero tambi\u00e9n tienen un riesgo asociado. Normalmente, un riesgo elevado corresponde a un retorno esperado alto y viceversa. Lo ideal es que nos gustar\u00eda minimizar el riesgo y al mismo tiempo maximizar el retorno. El problema de optimizaci\u00f3n de portafolios de inversi\u00f3n se podr\u00eda resolver de forma exacta, siempre y cuando el n\u00famero de variables y de restricciones sea pr\u00e1ctico. Sin embargo, en un problema es imposible aplicar un m\u00e9todo exacto. La inteligencia computacional utiliza t\u00e9cnicas que est\u00e1n inspiradas en procesos naturales para intentar resolver problemas de optimizaci\u00f3n. Aun cuando no hay garant\u00eda de encontrar soluciones \u00f3ptimas, estos m\u00e9todos generalmente encuentran soluciones que cumplen con criterios de calidad.<\/p>\n\n\n\n

Objetivo general<\/strong><\/p>\n\n\n\n