Optimización de una cartera de inversiones utilizando algoritmos genéticos

León Parrales, María Gracia; Ruiz Félix, Nelson Arol

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	León Parrales, María Gracia	-
dc.contributor.author	Ruiz Félix, Nelson Arol	-
dc.date.accessioned	2010-08-23	-
dc.date.available	2010-08-23	-
dc.date.issued	2010	-
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/11624	-
dc.description	El diseño de una cartera de inversiones óptima es un problema que ha sido tratado por más de 50 años. Es claro que la decisión que el inversionista debe tomar al escoger las acciones más prometedoras no puede ser guiada solamente por la intuición. Es necesario que el inversionista apoye su decisión utilizando criterios científicos. Aunque el problema matemático del portafolio de optimización fue iniciado por el profesor Harry Markowitz en la década de los 50, existen en la actualidad varias extensiones de este problema que pueden ser resueltas haciendo uso de modernas técnicas heurísticas, siendo una de éstas la técnica del algoritmo genético, la cual fue formalmente introducida en la década de los 70 por John Holland en la Universidad de Michigan. Aunque este tipo de técnicas tienden a requerir una gran capacidad de cálculo, las continuas mejoras de los sistemas computacionales han hecho que estas técnicas sean vistas como especialmente atractivas en la resolución de problemas de búsqueda. En esta tesis se resolverá una variación del problema clásico propuesto por Markowitz haciendo uso de la novedosa técnica de los algoritmos genéticos. Los datos históricos de los precios de acciones de empresas mexicanas y ecuatorianas constituyen la fuente de datos experimental que permiten demostrar en esta tesis la validez de los algoritmos genéticos en la resolución de problemas de optimización.	en
dc.language.iso	spa	en
dc.rights	openAccess	-
dc.subject	ALGORITMOS GENÉTICOS	en
dc.subject	CARTERA DE ACCIONES	en
dc.subject	OPTIMIZACIÓN	en
dc.title	Optimización de una cartera de inversiones utilizando algoritmos genéticos	en
dc.type	Presentation	en
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