Uso de redes neuronales para la selección óptima de portafolios de inversión

Moreno Moreno, Angel

Uso de redes neuronales para la selección óptima de portafolios de inversión

dc.contributor.advisor	Penagos Londoño, Gabriel Ignacio
dc.contributor.author	Moreno Moreno, Angel
dc.contributor.evaluator	Sarmiento Sabogal, Julio Alejandro
dc.coverage.spatial	Estados Unidos	spa
dc.coverage.temporal	2014-2024	spa
dc.date.accessioned	2025-01-21T20:17:15Z
dc.date.available	2025-01-21T20:17:15Z
dc.date.created	2024-11-20
dc.description.abstract	Se presenta la teoría e implementación en Python del modelo clásico de optimización de portafolios de Markowitz, comparado con los portafolios óptimos obtenidos mediante redes neuronales artificiales, considerando dos arquitecturas diferentes para la red. Los portafolios se optimizan mediante ambos métodos para diferentes ventanas temporales, que incluyen los periodos: prepandemia, pandemia, pospandemia y el periodo completo. Para cada portafolio, se calculan sus pesos óptimos, rendimiento esperado, volatilidad, ratio de Sharpe y el índice de Herfindahl modificado. Se encuentra que los portafolios optimizados por el método de Markowitz presentan mejores métricas en periodos estables, mientras que los optimizados por las redes neuronales se desempeñan mejor en periodos de alta volatilidad.	spa
dc.description.abstractenglish	The theory and implementation of the classical Markowitz portfolio optimization model in Python are presented, compared with the optimal portfolios obtained through artificial neural networks, considering two different architectures for the network. The portfolios are optimized using both methods for different time windows, which include the periods: pre-pandemic, pandemic, post-pandemic, and the entire period. For each portfolio, the optimal weights, expected return, volatility, Sharpe ratio, and modified Herfindahl index are calculated. It is found that the portfolios optimized using the Markowitz method perform better in stable periods, while those optimized using neural networks perform better during periods of high volatility.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Profesional en Finanzas	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/68955
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas	spa
dc.publisher.program	Finanzas	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject	Redes neuronales	spa
dc.subject	Markowitz	spa
dc.subject	Optimización de portafolios	spa
dc.subject.armarc	Finanzas - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Redes neuronales (Computadores)	spa
dc.subject.armarc	Portafolio de inversiones	spa
dc.subject.keyword	Neural networks	spa
dc.subject.keyword	Markowitz	spa
dc.subject.keyword	Portfolio optimization	spa
dc.title	Uso de redes neuronales para la selección óptima de portafolios de inversión	spa
dc.title.english	Use of neural networks for pptimal investment portfolio selection	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado	spa