COMPARACIÓN DE METAHEURÍSTICAS PARA RESOLVER EL PROBLEMA DE SELECCIÓN DE PORTAFOLIOS

Abstract

En la presente memoria se estudiaron e implementaron tres metaheurísticas para resolver el problema de selección de portafolios aplicado a las acciones transadas en la Bolsa de Comercio de Santiago de Chile. Las metaheurísticas estudiadas corresponden al algoritmo genético (GA), optimización por colonia de hormigas (ACO) y colonia artificial de abejas (ABC). Estos algoritmos utilizan una función fitness para diferenciar entre una buena o mala solución. Los portafolios entregados por las metaheurísticas fueron similares, los valores fitness no varían mucho entre los diferentes algoritmos, lo que se aprecia es que para λ cercano a 0, los 3 algoritmos escogen la acción con mayor rentabilidad en el periodo base y para λ cercano a 1, un conjunto de acciones que son diferentes para cada algoritmo. Se utilizó la estrategia buy and hold para evaluar el desempeño de los portafolios escogidos y se compararon con un portafolio equiponderado. Los resultados muestran que las metaheurísticas encuentran buenos portafolios para una base de un año con fitness más altos que el portafolio equiponderado. Para una base de 5 años, se dio que el portafolio equiponderado ganó a las metaheurísticas en λ más cercano a 0, ya que las acciones escogidas tuvieron rentabilidades negativas en el periodo de evaluación, lo que puede evidenciar que las metaheurísticas son afectadas por la inercia que llevan las acciones al utilizar los precios históricos