Aplicación de herramientas de la inteligencia artificial a un portafolio de activos sujetos a riesgos de mercado

Abstract

La presente tesis pretende mostrar que el uso de herramientas de la inteligencia artificial permite obtener resultados más eficientes, en términos de rendimiento y riesgo, en un portafolio de inversión conformado por activos sujetos a riesgos de mercado. Para ello, se utilizó como base el Modelo Black & Litterman para la construcción del portafolio, ya que este modelo considera expectativas sobre los activos en la construcción del portafolio. Metodológicamente se hizo la aplicación de redes neuronales para la predicción de precios con el fin de obtener expectativas de los precios de los activos que conforman un portafolio de inversión y utilizar dichas expectativas en la aplicación del Modelo Black & Litterman. La aplicación de redes neuronales para la predicción de precios y su aplicación en las expectativas mostraron mejoras considerables en el rendimiento del portafolio, pero a su vez en la minimización de riesgo.