Portafolios de Inversión de Markovitz con SVMs Aplicadas a la Predicción y Análisis de Valores-Edición Única

Abstract

Esta tesis aborda la administración de portafolios de inversión; la base teórica es Portfolio Selection de Harry Markowitz de 1952. A grandes rasgos, la teoría de Markowitz describe un algoritmo de dos pasos: 1. Estimación de retornos a futuro de valores que se pretende integren el portafolio de inversión. Este paso se abordó por medio de Máquinas de Soporte Vectorial (SVMs por sus siglas en inglés), desarrolladas por Vladimir Vapnik y descritas en Theory of Pattern Recognition, 1979; este enfoque permitió hacer regresiones para estimar el retorno a futuro de valores, usando como entrada de la regresión: índices, razones y precios; que se pueden encontrar fácilmente en fuentes financieras; aquí se encuentra principal aportación de la tesis, ya que dados los resultados favorables, se puede pensar en la posibilidad de llenar con las SVMs, la carencia en la teoría original de Markowitz de un método adecuado para estimar retornos, según lo reporta West Graeme en An Introduction to Modern Portfolio Theory: Markowitz, CAPM, APT and Black-Litterman. 2. Optimización de los valores que integran el portafolio de inversión. Aquí se usó el enfoque clásico descrito por Markowitz. La tesis está organizada como sigue: el capítulo 1 justifica, plantea objetivos y alcances del proyecto aquí reportado y proporciona una introducción a la administración de portafolios de inversión para normar nomenclatura financiera e introducir conceptos usados en este trabajo. El capítulo 2 contiene una descripción funcional del software que se desarrolló para este proyecto, con las justificaciones teóricas correspondientes; el capítulo 3 muestra los resultados experimentales obtenidos y las capacidades de análisis del software y el capítulo 4 discute las conclusiones; brevemente, los resultados sugieren que existe una relación causa-efecto entre las estimaciones de retorno obtenidas con las SVMs y los índices, razones y precios usados como entrada para la regresión; esto es importante, ya que en la comunidad financiera se le da mucho peso a una interpretación de la llamada Hipótesis de los Mercados eficientes, que implica que la única información necesaria para predecir precios (dado que es posible obtener retornos a partir de precios con simples operaciones aritméticas, se puede sustituir este término por retornos) de un valor son los precios pasados del mismo valor.