Optimización de cartera de activos financieros utilizando Markowitz y Black-Litterman : una perspectiva desde la computación cuántica

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dc.contributor.advisorAlmonacid Hurtado, Paula María
dc.contributor.advisorLalinde Pulido, Juan Guillermo
dc.contributor.authorJaramillo Pineda, Carlos Andrés
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailcajaramilp@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-05-22T19:09:25Z
dc.date.available2024-05-22T19:09:25Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionLa computación cuántica, actualmente en su etapa emergente, tiene el potencial de revolucionar varios sectores, incluyendo el financiero. Si bien las estrategias de optimización de carteras basadas en métodos clásicos como los de Markowitz y Black-Litterman ya han demostrado ser efectivas, la introducción de algoritmos cuánticos podría mejorar significativamente estas técnicas en términos de capacidad predictiva y eficiencia computacional. Basándose en investigaciones previas como la de Bova (2021), que subraya el papel crucial que la computación cuántica podría desempeñar dada la cantidad y complejidad de los datos financieros, este documento propone un marco que integra las teorías clásicas de Markowitz y Black-Litterman con la computación cuántica. A través de este enfoque híbrido, exploramos cómo los enfoques de algoritmos clásico-cuánticos pueden enriquecer el proceso de optimización de carteras, ofreciendo ventajas significativas en el análisis financiero y la toma de decisiones estratégicas.
dc.description.abstractQuantum computing, currently in its emerging stage, holds the potential to revolutionize various sectors, including finance. While portfolio optimization strategies based on classical methods like Markowitz and Black Litterman have already proven effective, the introduction of quantum algorithms could significantly enhance these techniques in terms of predictive ability and computational efficiency. Building upon previous research such as that by Bova (2021), which underlines the crucial role that quantum computing could play given the volume and complexity of financial data, this paper proposes a framework that integrates classical Markowitz and Black-Litterman theories with quantum computing. Through this hybrid approach, we explore how hybrid classic-quantum algorithms approaches can enrich the portfolio optimization process, offering significant advantages in financial analysis and strategic decision-making.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/33890
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Área Computación y Analíticaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectAlgoritmos híbridos cuántico-clásicos
dc.subjectOptimización de carteras
dc.subjectMarkowitz, Black-Litterman
dc.subjectFinanzas cuánticas
dc.subject.keywordHybrid quantum-classic algorithms
dc.subject.keywordPortfolio optimization
dc.subject.keywordQuantum finance
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembCUENTAS POR COBRAR
dc.subject.lembESTADOS FINANCIEROS
dc.titleOptimización de cartera de activos financieros utilizando Markowitz y Black-Litterman : una perspectiva desde la computación cuántica
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaArtículo

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