J. D. Bermudez Edo, E. Vercher González, A. Corberán Vallet, H. Migallón Gomis, J. V. Segura Heras
En este trabajo utilizamos el método de predicción de Gadner para series temporales para calcular el riesgo y rendimiento esperado de las carteras de inversión. Basándonos en dichas medidas de riesgo y rendimiento predictivo, aplicamos un algoritmo genético que nos permite aproximar la frontera de Pareto, solución al problema de optimización multicriterio planteado. En cada periodo considerado se seleccionan los 60 activos con mayor rendimiento predicho, se actualizan las carteras que componen la frontera de Pareto y se elige la cartera de inversión para el siguiente periodo, teniendo también en cuenta la cartera del periodo anterior. La metodología propuesta tiene en cuenta las posibles correlaciones cruzadas y autocorrelaciones de los precios de los activos, y también su evolución temporal. Un ejemplo numérico muestra cómo llevar a la práctica el DSS propuesto.
Keywords: Algoritmo genético multiobjetivo, finanzas, optimización de carteras de inversión, predicción, series temporales
Scheduled
GT05.DMULT1 Invited Session and Meeting
November 8, 2023 5:20 PM
CC4: Room 2