Aplicación del modelo contribución jerárquica de igual riesgo con ADR latinoamericanos

Se presenta el modelo contribución jerárquica de igual riesgo (HERC–Hierarchical Equal Risk Contribution) propuesto por Raffinot que, al igual que el modelo propuesto por López de Prado, incorpora técnicas de machine learning para la optimización de portafolios de inversión, evitando algunas limitac...

Full description

Autores:
Aragón Urrego, Daniel
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Externado de Colombia
Repositorio:
Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/15369
Acceso en línea:
https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/15369
https://doi.org/10.18601/17941113.n25.03
Palabra clave:
Portfolio optimization;
risk parity;
clustering
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Rights
openAccess
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description Se presenta el modelo contribución jerárquica de igual riesgo (HERC–Hierarchical Equal Risk Contribution) propuesto por Raffinot que, al igual que el modelo propuesto por López de Prado, incorpora técnicas de machine learning para la optimización de portafolios de inversión, evitando algunas limitaciones del algoritmo CLA del modelo tradicional Media-Varianza de Markowitz (1952). Se realiza una aplicación del modelo HERC considerando métodos de enlazamiento Single y Ward para la agrupación jerárquica de un conjunto de activos que coti­zan en el NYSE y cuyas empresas están ubicadas en países latinoamericanos. Los resultados muestran que, para el caso de este conjunto de activos, la agrupación y jerarquización con el método de agrupamiento Ward se caracteriza por ser intrapaís, y muestra un número de clústeres más compacto frente al método de agrupamiento Single, así como mejores resultados en términos de rendimiento, volatilidad y coeficiente de Sharpe.
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Los resultados muestran que, para el caso de este conjunto de activos, la agrupación y jerarquización con el método de agrupamiento Ward se caracteriza por ser intrapaís, y muestra un número de clústeres más compacto frente al método de agrupamiento Single, así como mejores resultados en términos de rendimiento, volatilidad y coeficiente de Sharpe.The Hierarchical Equal Risk Contribution (HERC) approach, as proposed by Raffinot (2017, 2018), is introduced here. Similar to the model proposed by López de Prado (2016), it incorporates machine learning techniques for port­folio optimization, addressing certain limitations of the Mean-Variance model by Markowitz (1952). An application of the HERC model is conducted, consid­ering Single and Ward linkage methods for hierarchical clustering of a set of assets traded on the NYSE, with companies located in Latin American countries. The results indicate that, for this set of assets, the Ward clustering and hierarchy method is characterized by being intra-country, resulting in a more compact number of clusters compared to the Single clustering method. Additionally, it demonstrates better performance, lower volatility, and a higher Sharpe ratio.application/pdf10.18601/17941113.n25.032346-21401794-1113https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/15369https://doi.org/10.18601/17941113.n25.03spaUniversidad Externado de Colombiahttps://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/download/9336/15629Núm. 25 , Año 2023 : Julio-Diciembre712555ODEONBailey, D. y M. López de Prado (2012). The Sharpe Coeficiente Efficient Frontier. Journal of Risk, 15(2), 3-44. doi: 10.21314/jor.2012.255.Bechis, L. (2020). 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Building diversified portfolios that outperform out of sample. The Journal of Portfolio Management, 42(4), 59-69. doi: 10.3905/jpm.2016. 42.4.059López de Prado, M. (2018). Advances in financial machine learning. John Wiley y Sons.López de Prado, M. (2020). Machine learning for asset managers. Cambridge University Press. doi: 10.1017/9781108883658Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91.Markowitz, H. (1959). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. Wiley.Mercader, M. (2021). Hierarchical Risk Parity: portfolio optimization. Mathematics and Physics Engineering Final Project. Universitat Politécnica de Catalunya. https://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/350200/tfg.pdf?sequence=1&isAllowed=yMichaud, R. O. y Michaud, R. (2007). Estimation error and portfolio optimization: A resampling solution. SSRN Electronic Journal. doi: 10.2139/ssrn.2658657Raffinot, Th. (May 2017). Hierarchical clustering-based asset allocation. 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Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 63, 411-423. doi: 10.1111/1467-9868.00293.Daniel Aragón Urrego - 2024info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/9336Portfolio optimization;risk parity;clusteringoptimización de portafolios;paridad de riesgo;clusteringAplicación del modelo contribución jerárquica de igual riesgo con ADR latinoamericanosApplication of the Hierarchical Equal Risk Contribution Model with Latin American ADRSArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2540https://bdigital.uexternado.edu.co/bitstreams/1db13cca-3521-41a3-8c63-195e9542fe94/download5dfb444990e6d1e4ed446e80e55c2984MD51001/15369oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/153692024-06-07 02:31:19.228http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0Daniel Aragón Urrego - 2024https://bdigital.uexternado.edu.coUniversidad Externado de Colombiametabiblioteca@metabiblioteca.org

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