Optimización de un portafolio de inversión con acciones del Colcap aplicando técnicas de machine learning

Rojas Ormanza, Bryan Ricardo2024-04-262024https://hdl.handle.net/10784/33744A partir de los incrementos en los volúmenes de información histórica de las acciones de empresas públicas, surge el interrogante sobre si es posible conformar portafolios mejor optimizados que los generados a partir de la teoría tradicional, haciendo uso de las recientes innovaciones en inteligencia artificial y análisis de datos de la última década. Por esta razón, la presenta investigación pretende comparar la teoría tradicional de optimización de portafolio con las recientes metodologías de análisis de datos aplicadas al Colcap. La metodología utilizada se basa en doce investigaciones previas las cuales han testeado y demostrado el rendimiento de diferentes modelos de machine learning en bolsas de todo el mundo, tales como S&P500, NASDAQ, DAX, SET y Colcap. De aquí se seleccionaron los mejores prospectos y se aplicaron a las acciones del Colcap para predecir el movimiento futuro en el precio de la acción a partir del comportamiento histórico de ciertas variables significativas para después ser comparados con la metodología tradicional. Se encontró que el mejor modelo de predicción en el movimiento del precio aplicado al Colcap es el random forest, y que las variables que mejor explican los cambios futuros en el precio de las acciones de esta bolsa son el precio de cierre de la acción, el índice TRM y el índice Colcap. Además, los modelos de machine learning lograron optimizar portafolios con menor número de acciones y mayores rentabilidades respaldadas en la información histórica.Based on the increases in the volumes of historical information on the shares of public companies, the question arises as to whether it is possible to create better optimized portfolios than those generated from traditional theory, making use of recent innovations in artificial intelligence and analysis of data from the last decade. For this reason, the present research aims to compare the traditional theory of portfolio optimization with the recent data analysis methodologies applied to Colcap. The methodology used is based on twelve previous investigations which had tested and demonstrated the performance of different machine learning models on stock exchanges around the world, such as S&P500, NASDAQ, DAX, SET and Colcap. From here, the best prospects were selected and applied to Colcap shares, to predict the future movement in the share price based on the historical behavior of certain significant variables and then compared with the traditional methodology. It was found that the best prediction model in the price movement applied to Colcap is the Random Forest, and the variables that best explain the future changes in the price of the shares of this exchange are the closing price of the share, the TRM index and the Colcap index. In addition, machine learning models managed to optimize portfolios with a smaller number of shares and higher returns backed by historical information.application/pdfspaTodos los derechos reservadosInteligencia artificialAnálisis de datosKNIMEOptimización de un portafolio de inversión con acciones del Colcap aplicando técnicas de machine learningmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)INVERSIONESBOLSA DE VALORESADMINISTRACIÓN FINANCIERAPORTAFOLIO DE INVERSIONESStock marketArtificial intelligenceData analyticsRandom forestAcceso abierto2024-04-26Osorio Buitrón, MaribelRico Villareal, Juan David