Optimización de portafolios contra benchmarks aplicado al mercado de forex.

Abstract

La toma de decisiones informada, así como la incorporación de nueva información, es un tanto un proceso como habilidad indispensable en el contexto de las inversiones. Así mismo, es necesario traducir esa información a una opinión y posicionamiento sobre distintos Activos de manera de alcanzar los objetivos de inversión. Se han identificado, analizado y comparado diversas estrategias de inversión y métodos de optimización de portafolio, lo que ha permitido establecer las condiciones de mercado ideales para su implementación. Además, se han desarrollado sistemas de simulación y análisis que facilitan la evaluación de rentabilidad y riesgo en función de un Benchmark, mejorando así la toma de decisiones en la gestión de portafolios. Se ha llevado a cabo un estudio exhaustivo sobre el comportamiento de distintos modelos de inteligencia artificial en el ámbito financiero, lo que ha permitido identificar sus interpretaciones y sesgos, y comprender las oportunidades y limitaciones que presentan. Gracias a estos hallazgos, se han desarrollado y optimizado modelos de IA capaces de generar recomendaciones de inversión basadas en sus análisis. Asimismo, se han investigado las diferencias de comportamiento en estrategias de inversión que incorporan Machine Learning, así como la clasificación de la información generada por estos sistemas. Este análisis ha permitido comprender cómo la IA puede mejorar el proceso de inversión y optimizar la gestión de portafolios. Se ha comprobado que el empleo de nuevos modelos, como los de Inteligencia Artificial, resulta eficaz al predecir el retorno esperado en diversas series temporales con distintos niveles de tendencia y heterocedasticidad. Se observa que los modelos de redes neuronales artificiales (ANN) pueden pronosticar de forma aceptable los retornos de varios activos, siendo este enfoque más dinámico al considerar la media de una serie temporal, lo cual permite que la distribución del error en la estimación, tanto en términos de Desviación Media Absoluta (MAD) como de Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE), sea relativamente uniforme entre los activos estudiados. Por otro lado, las predicciones realizadas por los modelos de Memoria a Largo Plazo y Corto Plazo (LSTM) presentan una mayor heterogeneidad en cuanto a los resultados obtenidos, mostrando en general una buena capacidad para adaptarse a distintos regímenes de volatilidad y proporcionando una estimación más cercana al valor real de la serie. Sin embargo, este tipo de modelos tiende a reaccionar excesivamente a periodos pasados de volatilidad, lo que puede llevar a ciertos casos de sobre-reacción y, en términos de MAD y RMSE, hacer que estos modelos parezcan menos adecuados para este tipo de información. Dado esto, se concluye que la mayor adaptabilidad y consideración de información pasada son las características principales que hacen a los modelos LSTM más atractivos para pronosticar retornos futuros de activos. Desde el punto de vista de la optimización de carteras, se logra plantear un modelo de optimización frente a Benchmark’s con el objetivo de maximizar la relación riesgo-retorno del portafolio final. La inclusión de las predicciones de retorno esperado de los modelos mediante el uso del modelo de Black-Litterman permite un equilibrio adecuado entre el retorno esperado y el error inherente al modelo. De esta manera, se concluye que la optimización frente a los distintos Benchmarks es exitosa, tanto por la explotación de fuentes de alfa no consideradas por el índice de referencia como por la posible ineficiencia en el posicionamiento de estos últimos. Además, al analizar los modelos de Inteligencia Artificial en la optimización de carteras, es crucial considerar el ajuste de los parámetros y la selección de las variables que mejor representen el comportamiento de los activos. El empleo de técnicas de selección de características y la validación cruzada pueden mejorar la eficacia de los modelos ANN y LSTM, lo que, a su vez, puede aumentar la precisión en la predicción de los retornos futuros de los activos. Asimismo, es esencial evaluar el desempeño de estos modelos en distintos contextos de mercado, como periodos de alta volatilidad o de cambios estructurales en la economía. Esto permitirá a los inversores y gestores de carteras comprender mejor cómo se comportan estos modelos bajo diferentes condiciones de mercado y, en consecuencia, ajustar sus estrategias de inversión en función de las características específicas de cada modelo. En resumen, la incorporación de modelos de Inteligencia Artificial, como ANN y LSTM, en la predicción de retornos esperados y en la optimización de carteras, puede brindar ventajas significativas en términos de rendimiento y gestión de riesgos. Sin embargo, es crucial tener en cuenta las limitaciones y particularidades de cada modelo para asegurar una implementación exitosa y adaptada a las condiciones del mercado y a las necesidades específicas de cada inversor o gestor de carteras. Al combinar estos enfoques innovadores con un sólido conocimiento del mercado y un análisis exhaustivo, se pueden obtener resultados más efectivos y rentables en la administración de inversiones.