Diseño y evaluación de soluciones metaheuristicas para el rebalanceo automático de carteras financieras

Abstract

[ES] Una entidad financiera es cualquier entidad que tiene como objetivo ofrecer servicios de carácter financiero a sus clientes. Esos servicios van desde ejemplos de la vida cotidiana como: captación y remuneración de ahorros, concesión de préstamos y créditos; hasta el asesoramiento en inversión en los diferentes mercados. En este sentido, los asesores financieros elaboran propuestas de inversión a sus clientes con el objetivo de maximizar sus beneficios. Para ejecutar una propuesta de inversión un asesor necesita de una herramienta capaz de calcular el conjunto de operaciones que deben realizarse en el mercado. En el presente trabajo se proponen algoritmos que resuelven el problema anteriormente expuesto. Para ello, en primer lugar, se define formalmente el problema del rebalanceo automático de carteras financieras, teniendo en cuenta los requisitos de las entidades. Debido a la alta explosión combinatoria del problema se decide abordar su solución mediante algoritmos metaheurísticos, específicamente un Recocido Simulado y un algoritmo Genético. Finalmente, se evalúan los resultados de los algoritmos propuestos empleando un conjunto de datos generados en el marco de este trabajo.

[EN] A financial entity is any entity that aims to offer financial services to its clients. These services range from examples of everyday life such as: collecting and remunerating savings, granting loans and credits; to investment advice in different markets. In this sense, financial advisors prepare investment proposals to their clients with the aim of maximizing their benefits. To execute an investment proposal, an advisor needs a tool capable of calculating the set of operations that must be carried out in the market. In the present work, algorithms are proposed that solve the previously exposed problem. To do this, first, the problem of automatic rebalancing of financial portfolios is formally defined, taking into account the requirements of the entities. Due to the high combinatorial explosion of the problem, it was decided to approach its solution using metaheuristic algorithms, specifically a Simulated Annealing and a Genetic algorithm. Finally, the results of the proposed algorithms are evaluated using a set of data generated in the framework of this work.