Estrategia de inversión basada en un modelo neuronal borrosos enfocado en la estructuración de portafolios en tiempo real
81 páginas
- Autores:
-
Carvajal Correal, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/6243
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6243
- Palabra clave:
- Portafolio
Riesgo
Rentabilidad
Redes Neuronales
Portfolio Management
Risk
Return
Neural networks
- Rights
- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018
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Peña Palacio, AlejandroCarvajal Correal, Santiago2023-10-04T14:35:04Z2023-10-04T14:35:04Z2018https://repository.eia.edu.co/handle/11190/624381 páginasResumen: ¿Existe alguna manera de predecir el comportamiento de los activos que componen el Dow Jones mediante el uso de redes neuronales, de modo que se pueda lograr obtener un retorno superior al que alcanza este índice y disminuyendo el riesgo que esta inversión implica? En este trabajo se busca desarrollar una estrategia de inversión que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje y econometría, permita identificar en tiempo real la composición ideal de un portafolio de activos financieros, de modo que se optimice la relación rentabilidad riesgo. Para tal efecto se desarrolló una herramienta automatizada que permitió elaborar pronósticos de la rentabilidad y la volatilidad condicional de un conjunto de activos seleccionados, con lo cual se logró determinar cuáles son los activos ideales para invertir. En este trabajo se integran las nuevas tendencias de trading algorítmico con los métodos tradicionales de estructuración de portafolios, logrando desarrollar un modelo de inversión dinámico que se ajuste a los cambios en las condiciones de mercado.Abstract: Is there any method to predict how Dow Jones’ assets will change their prices in time using neural networks, in order to generate higher returns than those generated by the index itself? This paper aims to develop an investment strategy that, using econometrics and machine learning, allows us to identify the optimal portfolio composition of a selected group of assets. This is achieved with the optimization of the return/volatility ratio. We developed a tool able to forecast the return of the assets analyzed as well as the conditional volatility. With these forecasts are selected the assets which will be bought. This thesis integrates new tendencies of algorithmic trading with traditional methods of portfolio management to develop a dynamic investment model which is able to adjust itself to unexpected changes of the market conditions.PregradoIngeniero Financieroapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería FinancieraEscuela de Ciencias Económicas y AdministrativasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estrategia de inversión basada en un modelo neuronal borrosos enfocado en la estructuración de portafolios en tiempo realTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PortafolioRiesgoRentabilidadRedes NeuronalesPortfolio ManagementRiskReturnNeural networksPublicationORIGINALCorreal, Santiago_2018_ EstrategiaInversiónBasada.pdfCorreal, Santiago_2018_ EstrategiaInversiónBasada.pdfapplication/pdf4605718https://repository.eia.edu.co/bitstreams/d61f956a-d434-477f-8d6b-dd87dde22334/downloada037536a47c265817603d9b380b92136MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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