El problema
En los mercados estadounidenses existen miles de activos financieros entre los que un inversor puede elegir.
Cuando se intenta formar una cartera con varias empresas, el numero de combinaciones posibles crece enormemente.
Evaluar manualmente todas esas posibilidades resulta inviable.
El reto consiste en encontrar buenas combinaciones sin tener que analizar una por una todas las posibilidades.
La solucion que desarrolle
Disene un sistema que utiliza algoritmos inspirados en la evolucion y en el comportamiento colectivo.
Estos algoritmos generan carteras, comparan sus resultados y mejoran progresivamente las soluciones.
El objetivo no es encontrar una unica cartera, sino ofrecer distintas alternativas segun el nivel de riesgo que se quiera asumir.
Que hace el sistema
- Recopila datos historicos de los mercados financieros.
- Limpia y transforma la informacion.
- Selecciona los activos que deben formar parte de la cartera.
- Calcula cuanto capital debe asignarse a cada activo.
- Compara diferentes algoritmos de optimizacion.
- Presenta las mejores relaciones encontradas entre riesgo y rentabilidad.
Datos reales de mas de 11.000 activos
El estudio utiliza datos historicos de activos cotizados en mercados como NYSE, NASDAQ, ARCA, AMEX, OTC y BATS.
Esto permite evaluar el comportamiento del sistema en escenarios mucho mas cercanos a un mercado real que los experimentos realizados con pequenos conjuntos de datos.
Algoritmos estudiados
Compare cuatro algoritmos de optimizacion multiobjetivo ampliamente utilizados en investigacion.
- NSGA-II
- MOEA/D
- SMS-EMOA
- SMPSO
Por que es importante
Este trabajo muestra como la inteligencia artificial puede apoyar decisiones en las que existen miles de opciones y varios objetivos enfrentados.
Aunque el estudio se centra en inversiones, el mismo enfoque puede aplicarse a logistica, energia, sanidad, industria o asignacion de recursos.
Codigo abierto
El codigo fuente se publico para que otros investigadores puedan revisar el enfoque, comprobar los resultados y comparar nuevos algoritmos.