Optimización de una cartera de inversiones utilizando algoritmos genericos - Leon Parrales, Maria (2010)
El presente trabajo muestra la aplicación de la novedosa técnica de los algoritmos genéticos en la solución de un problema de optimización de una cartera de acciones. Aunque este problema ha sido comúnmente resuelto haciendo uso de los métodos tradicionales, bajo el enfoque de esta tesina se resuelve este problema explicando cada uno de los elementos que componen los algoritmos genéticos. El capítulo 1 muestra la naturaleza del problema con ejemplos concretos. El capítulo 2 presenta el modelo matemático del problema, en este capítulo se mencionan los conocidos términos de riesgo y rendimiento, los cuales son claves a la hora de entender y resolver este problema. La exposición de la teoría de los algoritmos genéticos se inicia propiamente en el capítulo 3 en el cual se mencionan de forma detallada los componentes de este algoritmo. Términos nuevos como operaciones genéticas, cruzamiento, mutación, método de selección, método de codificación, cromosomas y otros surgen en este capítulo el cual puede servir a manera de introducción para aquellos que están interesados en profundizar en aplicación de los algoritmos genéticos en la solución de problemas de optimización. Como parte de este trabajo se ha desarrollado un software que automatiza la optimización de una cartera de acciones utilizando algoritmos genéticos. El capitulo 4 está escrito como un manual de usuario de este software en el cual se menciona la manera de utilizar el software aplicando los distintos conceptos aprendidos en el capítulo 3. La revisión de este capítulo resulta muy útil para entender el uso de los algoritmos genéticos en la solución de un problema concreto. Finalmente, el capítulo 5 presenta los resultados obtenidos aplicando el software en la búsqueda de la mejor asignación al momento de invertir en un grupo de acciones ecuatorianas y otro grupo de acciones mexicanas. En general esta tesina combina los conocimientos estadísticos tradicionales con la nueva técnica de los algoritmos genéticos y se complementa con el uso de un software de simple uso.