DMAF - Trabajos de fin de grado

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    Estrategia de Rotación Sectorial
    (ITESO, 2024-11) Múgica-Liparoli, Juan A.; Enríquez-Nares, Diego E.; Alvarado-Garnica, Óscar U.; Martínez-Ramírez, José A.; González-Vázquez, Sean N.
    Este proyecto de aplicación profesional (PAP), “Estrategias de rotación sectorial” presenta el desarrollo de un modelo matemático orientado a anticipar las fases del ciclo financiero y optimizar la rotación sectorial en estrategias de inversión, maximizando el rendimiento ajustado al riesgo. Para ello, se analiza la relación de indicadores económicos adelantados cómo el BCI, CCI, CLI y GDP con el índice S&P500 (SPY) como referencia de mercado. La metodología empleada incluye un análisis exploratorio de datos para identificar patrones, la construcción de un modelo multiclase y la implementación de modelos predictivos, incluyendo Regresión Logística, XGBoost y una Red Neuronal Multicapa (MLP) con activación RELU. La implementación de parámetros e hiperparámetros se realizó mediante técnicas avanzadas, garantizando la precisión y capacidad predictiva de los modelos. Se implementó una estrategia de rotación sectorial que ajusta la exposición a activos pro-cíclicos y anti-cíclicos según las predicciones del modelo. El proceso de backtesting dinámico evaluó el desempeño de la estrategia en comparación con el benchmark (S&P500) mediante diversas métricas de desempeño, optimizando el portafolio mediante el Ratio de Sharpe para gestionar eficientemente el riesgo y maximizar la relación entre riesgo y retorno. El proyecto busca comprender y analizar nuevas metodologías para la creación y modificación de estrategias de inversión que puedan predecir el comportamiento de activos financieros, con el objetivo de encontrar resultados más favorables que estrategias y métodos tradicionales.
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    Quantum Bold Asset Allocation
    (ITESO, 2024-11) Muñoz-Acevedo, Mara P.; Aguirre-Rodríguez, Rania, P.; Robles-Cobián, Luis R.; Sánchez-Soto, Luis E.; Vaca-González, Óscar L.; González-Vázquez, Sean N.
    El presente reporte describe el desarrollo de dos estrategias de asignación de activos cuantitativos: Quantum-Bold Asset Allocation (QBAA) y Green Economy Asset Allocation (GEAA). El objetivo fue proponer, implementar y validar modelos matemáticos y algoritmos innovadores que optimizaran el rendimiento ajustado al riesgo y mejoraran la gestión de portafolios en mercados complejos. La metodología incluyó el desarrollo de modelos matemáticos avanzados, optimización de parámetros, simulaciones y pruebas de backtesting dinámico bajo diferentes escenarios. QBAA se fundamentó en el modelo Bold Asset Allocation (BAA),mejorándolo con señales de momentum relativo y absoluto para lograr una asignación más dinámica y eficiente. GEAA, por su parte, integró factores climáticos y económicos utilizando modelos como DICE y análisis de riesgos físicos y de transición. Los resultados destacaron que QBAA superó a GEAA en consistencia, adaptabilidad y viabilidad operativa debido a su menor dependencia de datos complejos y costos computacionales. Aunque GEAA presentó un enfoque innovador, sus limitaciones técnicas complicaron su implementación práctica. Se concluye que QBAA es una solución robusta y escalable para la asignación de activos. Este proyecto evidencia el valor de los modelos matemáticos avanzados y algoritmos cuantitativos en la optimización de estrategias de inversión.
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    Automatización del rebalanceo de portafolios
    (ITESO, 2024-11) Gordillo-Acosta, Diego B.; Jiménez-Ramírez, Ignacio M.; Reyes-Hurtado, Ayelen N.; González-Vázquez, Sean N.; Gómez-Estrada, Luis F.
    Este proyecto presenta un Dashboard interactivo diseñado para permitir al usuario analizar y gestionar un portafolio de inversión de manera integral, incorporando funciones avanzadas como el rebalanceo y neteo de posiciones. La herramienta procesa datos financieros de distintas fuentes bancarias, incluyendo instituciones que representan a múltiples clientes con perfiles de riesgo específicos. Se manejan activos de diversas categorías, tales como renta fija, renta variable, alternativas y derivados, proporcionando un análisis completo sobre la estructura del portafolio. El proyecto está construido sobre una serie de clases en Python que procesan y transforman datos de archivos CSV y Excel. Estos datos son consolidados y categorizados mediante métodos que aseguran la limpieza, normalización y estandarización de las descripciones de los activos. Posteriormente, se generan visualizaciones, como gráficas de pastel, para ayudar a los usuarios a identificar la distribución de las inversiones por categorías y subcategorías, así como a evaluar el cumplimiento de los objetivos de inversión según su perfil de riesgo, en caso de que dicha evaluación esté fuera de los porcentajes establecidos para su perfil, se realiza un rebalanceo que les permite visualizar que activos deberían vender o comprar para alcanzar las ponderaciones sectoriales objetivo, este sistema permite visualizar la diferencia entre la situación actual del portafolio y el perfil ideal, sugiriendo acciones de compra y venta. El resultado es un proceso automatizado que ofrece a los gestores de inversión una visión exhaustiva y unificada del portafolio, mejorando la toma de decisiones estratégicas y la gestión del riesgo.
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    “Resonancias” Mujeres y TerritoRios
    (ITESO, 2024-07) Ledesma-Osuna, Andrea I.; Barrios-Martínez, Christa I.; Rodríguez-Hernández, Ernesto; Meza-Escoto, Francisco J.; Parres-Ocegueda, Ian I.; López-Cuevas, Odette; Gloss-Núñez, Daniela M.; Cruz-Pastrana, Selene; Corona-Ruelas, Yoloxóchitl; DeAlba-Álvarez, Alexei
    El reporte PAP “Resonancias, Mujeres y TerritoRios” expone a detalle el esquema general del proyecto, esto es, los objetivos, el proceso metodológico, las propuestas y resultados de cada departamento partícipe. En este periodo verano 2024, el trabajo tuvo un enfoque de la ecología política con base en la conflictividad socioambiental, en particular la contaminación de los ríos y bosques del municipio de Juanacatlán. Por consiguiente, los trabajos se encaminaron a la realización de talleres en y con la comunidad de Juanacatlán con el propósito de dar a conocer a las generaciones más jóvenes, a las infancias, el territorio en el que habitan, así como resaltar los recursos y beneficios que este posee y la situación actual de este. Otra de las metas consistió en dar continuidad a la realización de un corto animado, con una duración aproximada de 2 a 3 minutos, cuya finalidad es exponer y concientizar acerca de la situación de los ríos y bosques de Juanacatlán con base en el trabajo situado. Este documento presenta una estructura completa de los diversos procesos realizados para aportar a los productos antes mencionados. Se exponen las rutas metodológicas: del equipo de animación, los diversos tratamientos del guion; del equipo de arte y animación, el trabajo de creación y construcción de la escenografía; del equipo sonoro, la creación de la propuesta de diseño sonoro y musicalización; del equipo comunitario, la implementación de talleres como insumos para la co-creación del mural comunitario; del equipo web, el diseño de la herramienta de monitoreo de datos.
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    HP INC, Las Fuentes
    (ITESO, 2024-07) Jimenez-Mendoza, José P.; Islas-Espinoza, Juan M.
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    HP Inc. Las Fuentes
    (ITESO, 2024-05) Cárdenas-Gallardo, Paula D.; Islas-Espinoza, Juan M.
    La disponibilidad de datos en tiempo real en una empresa es clave para decisiones rápidas y adaptación ágil a cambios, ya que permite mejorar la eficiencia operativa, optimizar la cadena de suministro, y realizar análisis predictivos. Además, facilita respuestas personalizadas a clientes y reduce la cantidad de inconsistencias en la información. Por ello, dentro del Programa de la Industria de Alta Tecnología se presentará el proyecto de Master Data realizado junto con la empresa huésped, HP Inc. Este proyecto se trata de la creación y administración de un servidor que permitirá acceder a los datos de la empresa en tiempo real, fortaleciendo así la eficiencia de los procesos y la toma de decisiones.
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    HPE, Tlaquepaque
    (ITESO, 2024-07) Martínez-Escalante, Carolina; Islas-Espinoza, Juan M.
    El presente documento aborda el proyecto de creación de reportes en SAP BusinessObjects Business Intelligence, partiendo desde la capacitación para lograr ser capaz de desempeñar esta tarea. Este proyecto tendrá impacto en el área de finanzas correspondiente a América del Norte, América Latina, Europa y Asia, siendo útil para los usuarios que requieran obtener datos financieros específicos. Este proyecto se basará en SQL y SAP en sí mismo y a lo largo de él se estará colaborando con distintos equipos para lograr un resultado satisfactorio y útil.
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    HP Inc. Las Fuentes
    (ITESO, 2024-05) Cruz-Ramírez, Lucía; Islas-Espinoza, Juan M.
    El objetivo central de este Proyecto de Aplicación Profesional (PAP) es mejorar la capacidad de adaptación y organización de nuestro equipo en HP Inc. a medida que incorporamos nuevos proyectos a nuestro flujo de trabajo. En el PAP 1, optimizamos el proceso mediante la adopción de herramientas como Planner, Azure DevOps y Git. Ahora, nos toca poner a prueba ese proceso al llevar a cabo un proyecto de optimización y tratamiento de datos. Al utilizar Power BI y Power Query, contaré con herramientas para abordar este proyecto en diversas etapas, comenzando por la migración de una base de datos a una herramienta existente llamada Octopus y finalizando con ajustes para satisfacer las necesidades de las divisiones Commercial y Consumer de CS Finance. Es crucial destacar que esta iniciativa va más allá de simples herramientas de habilidades blandas. Aunque el PAP también se enfocará en enriquecer mis habilidades en la gestión de proyectos y la aplicación de metodologías mencionadas en el PAP 1, como Design Thinking y Agile. Hay que reconocer que las habilidades blandas desarrolladas en el primer proyecto son fundamentales para fomentar un entorno de trabajo colaborativo y estimulante, integrar estas habilidades con las herramientas técnicas es esencial para manejar proyectos de manera efectiva y cumplir con los plazos. En resumen, este PAP busca ampliar integralmente la capacidad de desarrollo, gestión y entrega de proyectos del equipo de Transformación Digital (Digital Tower) en HP.
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    Automatización de selección de activos con el uso de machine learning
    (ITESO, 2023-11) García-Palma, Rodolfo; Aguilar-Rodríguez, Ana P.; Reyes-Valdez, Jesús I.; Gerardo-Escobar, Cesar E.; González-Vázquez, Sean N.
    El proyecto PAP, automatización de selección de activos con el uso de machine learning, consta de crear un modelo predictivo para decidir si invertir en acciones de la bolsa de valores estadounidense, el modelo usa datos llamados fundamentales, los cuales a partir del estado de resultados, balance general y flujo de caja podemos usar para determinar la salud financiera de la empresa a partir de ratios o valores de medición y por ultimo usamos el rendimiento efectivo de las empresas para determinar si invertir o no, si es positivo se invierte, si es negativo no se invierte. El objetivo principal del proyecto es entrenar un modelo en base a análisis fundamental y los rendimientos, el cual pueda detectar patrones en los datos y posteriormente poder ingresar solo información de los fundamentales y que el modelo entrenado haga la predicción de invertir o no invertir. Como alcance buscamos facilitar al sector inversionista a tomar mejores decisiones en sus inversiones y poder dar una herramienta que atraiga más personas a concientizarse sobre la importancia de hacer crecer su dinero, ya que actualmente, según Forbes aproximadamente solo un 2% de los mexicanos invierten en bolsa a comparación del 50% en EUA. Como resultados de nuestro proyecto nos enfocaremos en los aprendizajes aprendidos y destacar la importancia de la comprensión de las limitaciones en el ámbito de la predicción financiera dando como resultado una base sólida para reflexión y una mejora continua en futuras investigaciones y aplicaciones prácticas.
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    Dashboard de portfolio management
    (ITESO, 2024-05) Zepeda-Fernández, Fernando; Toruño-Orendain, Michelle; Reyes-Acosta, Paulina; Rodríguez-Salcedo, Ricardo A.; Martínez-Covarrubias, Andrés; González-Vázquez, Sean N.
    El objetivo del PAP Optimización de Programas de Inversión e Intermediarios Financieros es proporcionar a personas físicas portafolios de inversión mejorados y asesoría financiera más atractiva, incentivando el ahorro. Este servicio personalizado se fundamenta en el uso eficiente y responsable de los datos de los clientes, adaptándose a sus necesidades. Los usuarios tienen acceso a un portafolio de primer nivel, actualizado en tiempo real según las fluctuaciones del mercado y conformado por un comité de inversión especializado. A través de herramientas como análisis bursátil, inteligencia de negocios y programación en Python, buscamos optimizar los procesos de inversión, facilitar la comprensión del mercado y las características del público inversionista. El resultado final de este proyecto es un dashboard que presenta diversas pestañas con información sobre el rebalanceo de la cartera, rebalanceo de CETES, un buscador de acciones que muestra el estado actual del mercado, detalles de la cartera como su valor, rendimiento, volatilidad, valor en riesgo y la pérdida esperada, así como las comisiones generadas por esa cartera en particular. Esta información beneficia tanto a la empresa Pilou como al cliente, ya que automatiza el proceso de rebalanceos y nos muestra información relevante de una forma interactiva.
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    Biofábrica de Ahuisculco análisis de biogas
    (ITESO, 2023-09) Mirones-González, Alejandro; Chávez-Delgado, Mario A.; DeLaTorre-Herrera, Jesica N.; Morales-GildelaTorre, Héctor; Levario-Anchondo, Andrea C.
    Para este PAP de la Biofábrica de Ahuisculco en San Pedro Valencia se realizó un estudio cuantitativo del biogas producido en los contenedores con los bioles y lixiviados. La problemática para resolver es un desaprovechamiento de biogas producido por los contenedores de bioles en la biofábrica de Ahuisculco. Este estudio fue enfocado a las PPM de metano que contiene cada receta de los distintos contenedores. Tanto el Lixiviado Mineral y el Biol Supermagro Enriquecido presentaron cantidades muy bajas de metano a comparación con la receta original. A partir de este estudio nacen distintas propuestas a futuro sobre como se puede aprovechar el mismo.
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    Asesoramiento multidisciplinario a la biofábrica de Ahuisculco
    (ITESO, 2024-05) Blanco-Fregoso, Joaquín; Cabral-Covarrubias, Luis E.; Pérez-Lanzagorta, Isabella; Ortiz-Flores, Jessica Y.; Vidal-Fernández, Víctor M.; DeLaTorre-Herrera, Jesica N.; Morales-GilDeLaTorre, Héctor; Zuloaga-Cano, Andrés
    Este PAP se desarrolló en la comunidad de Ahuisculco, Jalisco, donde un grupo de agricultores opera una biofábrica para producir biofertilizantes. El objetivo del proyecto fue apoyar a la biofábrica en tres áreas: fortalecimiento del sistema de reproducción de microorganismos; ampliación de la capacidad de almacenamiento de biofertilizantes y asesoría legal para la constitución de una sociedad mercantil. El proyecto se llevó a cabo en las 4 etapas: 1)Revisión del trabajo previo y diagnóstico de necesidades: Se realizaron reuniones con los socios de la biofábrica para conocer sus necesidades y objetivos; 2) Propuesta de mejora: Se elaboró una propuesta de mejora que incluía recomendaciones técnicas, planos para la construcción de una cisterna y asesoría legal; 3) Implementación: Se brindó acompañamiento técnico a los socios para la implementación de la propuesta de mejora y 4) Evaluación: Se evaluó el impacto del proyecto en la biofábrica. Se identifica que el proyecto tuvo un impacto positivo en la biofábrica, ya que se estableció un sistema de monitoreo para el sistema de reproducción de microorganismos; se construyó una cisterna para ampliar la capacidad de almacenamiento de biofertilizantes y se brindó asesoría legal para la constitución de una sociedad mercantil. Se pusieron en práctica conocimientos y habilidades de las y los estudiantes participantes para contribuir al desarrollo de la biofábrica de Ahuisculco para su mejoramiento de eficiencia y competitividad en los distintos ámbitos profesionales involucrados .
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    Investigación y desarrollo de dispositivos médicos nanoestructurados para el tratamiento de heridas crónicas y padecimientos dermatológicos
    (ITESO, 2024-05) Larios-Álvarez, Jesús A.; García-López, Teresa A.; Varela-Ramírez, María A.; Victorino-Apaez, Isaac; Camacho-Ríos, Andrea Y.; Pano-Huerta, Stefany; PérezBanuet-Horta, Andrea; Ramírez-Carillo, José F.; SánchezAldana-Flores, Ana C.; Vega-Aguilar, Roberto C.; Veytia-Ramírez, Mariana V.; Padilla-Godínez, Francisco J.
    El presente proyecto busca apoyar a una empresa canadiense desarrolladora de tecnología de plataformas catalíticas nanoestructuradas a trasladarse a México, de tal forma que pueda distribuir sus productos para tratamiento de heridas y padecimientos dermatológicos dentro del país y así mejorar la calidad de vida de aquellos pacientes que sufran de este tipo de afecciones. Asimismo, se busca apoyar a esta misma empresa a hacer los primeros pasos del proceso de investigación y desarrollo de nuevos métodos de síntesis de sus productos. Atendiendo a estos objetivos, se buscan los trámites, permisos y pasos a seguir necesarios para abrir una empresa en México cuyo giro sea la importación, almacenamiento y distribución de dispositivos médicos y cosméticos; así como opciones de establecimientos físicos donde la empresa podría ponerse. Además, se hacen estudios de mercado para comprender mejor las necesidades de los pacientes en México y la mejor forma en qué se puede hacer llegar los productos a estos. Igualmente, desde la perspectiva del I&D, se realizan distintas técnicas de caracterización (SEM, EDS, FTIR, TGA/DSC, espectroscopía UV-Vis y RAMAN) a distintas familias de muestras desarrolladas por la empresa canadiense; para poder describir la morfología y estructura molecular de cada muestra y después comparar estas a las correspondientes a las otras muestras pertenecientes a la familia (cuyo proceso de síntesis era similar, pero con ciertas variaciones hechas para cada muestra dentro de la familia). Finalmente, se destaca que también se tenía planeado realizar la técnica de XPS a las distintas muestras; así como ensayos de biocompatibilidad, actividad antimicrobiana y liberación controlada. Sin embargo, por cuestiones de tiempo y falta de disponibilidad de equipos, de momento estos no se han podido realizar.
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    Prótesis de mama con sensores de temperatura, presión y humedad
    (ITESO, 2024-04) Barboza-Ochoa, Carlos; Alemón-Galindo, Ramona B.
    El presente PAP, es parte de una serie de proyectos iniciados en el semestre otoño 2022. Continuando con la metodología propuesta en el PAP otoño 2023, el proyecto tiene como objetivo general realizar un estudio comparativo cuantitativo entre una prótesis convencional de silicona y la desarrollada e impresa en 3D a partir de un metamaterial de poliuretano termoplástico (TPU), para lo cual se desarrolló un dispositivo que mide los parámetros temperatura, humedad y presión entre la prótesis de mama y el cuerpo de una persona. El estudio se llevó a cabo siguiendo un protocolo experimental que toma en cuenta la variedad de actividades del día a día; el cual incluye descansar, caminar y trotar. El dispositivo mide los parámetros antes mencionados a partir de un programa que intercomunica mediante bluetooth dos Arduino, permitiendo mandar y recibir datos de manera unidireccional, recolectando y graficando en tiempo real los datos de los distintos sensores utilizados. Los resultados se documentan en gráficas comparativas con el fin de resaltar las diferencias entre las prótesis. Para realizar dicha comparación se sometió a 3 sujetos de prueba hombres al protocolo de pruebas. Los resultados que se obtuvieron muestran que las prótesis de TPU generan 1 °C más calor que las de silicona; de igual manera, éstas ejercen de 2-3 unidades mas presión en el pecho del sujeto. Al contrario, las de silicona provocan una mayor sudoración teniendo de un 10-30% más en comparación con las de TPU. Sin embargo, todos los sujetos resaltan que la sensación térmica en las prótesis de silicona es mayor que en las de TPU.
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    Asistente de inteligencia artificial para análisis de coyuntura económica
    (ITESO, 2024-05) Castillejos-Jáuregui , Claudia C.; Zamarrón-Álvarez, Ana R.; JuárezBadillo-Chávez, Rafael; Rodríguez-Orozco, Enrique J.; Gutiérrez-Estrada, Gerardo; García-Palma, Rodolfo; Gómez-Estrada, Luis F.; González-Vázquez, Sean N.
    El Proyecto de Aplicación PAP centra en la implementación de un Chatbot diseñado para facilitar el acceso y comprensión de información financiera. Utilizando modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), el Chatbot busca mejorar la experiencia del usuario al ofrecer información financiera fundamental, procesamiento de datos financieros y respuestas relevantes a las consultas de este ámbito. La metodología empleada incluyó investigación bibliográfica exhaustiva y pruebas en la implementación de modelos seleccionados para el prototipo final. Dentro de las prácticas de investigación encontramos que el mejor modelo para el desarrollo del proyecto sería el mixtral este modelo se popularizo gracias a su capacidad para manejar de manera efectiva una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis semántico y la generación de respuestas coherentes y contextualmente relevantes. El Chatbot implementado se ha diseñado para interactuar de manera fluida con los usuarios, proporcionando información financiera precisa y útil, así como asistencia en las noticias relevantes de los conceptos financieros complejos de la empresa. Este proyecto supone un avance significativo en la aplicación práctica de los modelos de Lenguaje de Gran Escala, ofreciendo una herramienta innovadora que beneficia a profesionales, inversionistas y personas interesadas en comprender mejor a la empresa, para que de esa forma puedan tomar decisiones que involucren el contexto actual de la información. En las secciones siguientes, abordaremos no solo la metodología utilizada para su implementación, sino también los desafíos encontrados, las dificultades dentro del proceso de desarrollo y los resultados obtenidos, así como las posibles áreas a mejorar
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    Implementación de proceso de curtido para cuero de micelio de hongo Ganoderma sp.
    (ITESO, 2024-05) Hernández-Anaya, Sergio Z.; Villegas-Ruiz, Xadeni
    Durante este PAP se realizó la implementación de un proceso de curtido para cuero de micelio de hongo Ganoderma sp. en conjunto con la empresa Radial Biomateriales. Como objetivo principal, se planteó aumentar el tiempo de vida útil del material para garantizar el uso de éste en la vida diaria. Para cumplir con ello, primeramente, se realizó un diseño de mezclas basado en vértices extremos haciendo uso de 5 reactivos, agua destilada, aceite de ricino hidrogenado, ácido cítrico, propilenglicol y glicerina. Con esto, se obtuvieron 16 mezclas las cuales fueron sintetizadas mediante un proceso para promover la creación de emulsiones. Para el curtido del cuero, se realizaron baños del material en las diferentes mezclas para después ser sometidas a cámaras de vida acelerada @ 25 y 45 grados Celsius. Para analizar el desempeño del cuero curtido, se realizaron muestreos cada cierto tiempo y se caracterizaron de manera cualitativa, mediante un análisis sensorial, y cuantitativa, por medio de la termobalanza para medir el porcentaje de humedad. Se obtuvo que la mayoría de las muestras, no presentaban señales de un cuero degradado o no funcional, es decir, no estaban secas ni presentaban falta de flexibilidad. Por otro lado, todas las muestras presentaban una pérdida de humedad conforme pasaba el tiempo, sin embargo, el cuero sometido a la mezcla número 5, presentaba un aumento en este aspecto respecto al tiempo. Por último, se calculó el tiempo de vida útil de manera teórica con ayuda de la ecuación de Arrhenius.
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    Stock Picking con Machine Learning
    (ITESO, 2024-05) Gutiérrez-Valdivia, Juan C.; Ponce-Anguiano, Carlos D.; González-Vázquez, Sean N.
    En el proyecto trabajado en el PAP denominado " Stock Picking con Machine Learning ", nos hemos dedicado a automatizar la selección y evaluación de activos financieros para asistir a los inversionistas en el proceso de toma de decisiones de inversión. Este proyecto se ha centrado en el Value Investing para el desarrollo de herramientas analíticas. Nos propusimos y logramos establecer los fundamentos y recolectar datos para nuestro análisis. Identificamos los activos y fundamentales significantes, diseñamos y desarrollamos un algoritmo para extraer datos de las empresas seleccionadas, y estructuramos esta información de manera óptima para su uso posterior. En la fase de análisis fundamental y evaluación de modelos, evaluamos el rendimiento histórico de las acciones, las clasificamos y probamos diversos modelos de clasificación hasta seleccionar el más eficiente. La validación y backtesting fueron esenciales para asegurar la solidez y confiabilidad de nuestra estrategia de inversión. A través de nuestra metodología, llegamos a resultados prometedores. El producto final, un modelo desarrollado con técnicas de Machine Learning como Gradient Boosting, ha probado ser efectivo en la predicción de rendimientos financieros positivos. Las simulaciones de backtesting han mostrado métricas favorables en términos de rendimiento, lo que subraya la capacidad del algoritmo para generar ganancias. Nuestro enfoque ha permitido abordar de manera integral las complejidades del entorno financiero y tiene implicaciones significativas para la toma de decisiones estratégicas en el ámbito de las inversiones.
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    Backtesting de estrategias de Asset Allocation
    (ITESO, 2024-05) Enriquez-Nares, Diego E.; Palomera-Gaytan, Jesús E.; Martínez-Ramírez, José A.; Mugica-Liparoli, Juan A.; Alvarado-Garnica, Oscar U.; González-Vázquez, Sean N.
    Este proyecto de aplicación profesional (PAP), “Backtesting de Estrategias de Asset Allocation”, tiene como propósito brindar a los inversores una herramienta dinámica y eficiente, aplicado en el uso de estrategias de asset allocation. En este reporte se encuentra todo el proceso que se llevó a cabo para el desarrollo de estas herramientas de análisis de inversión, las cuales tienen el objetivo de obtener una distribución de activos óptima según el cumplimiento de distintos objetivos específicos. Como producto final del proyecto, se encuentra un dashboard dinámico, el cual implementa las 11 estrategias de asset allocation desarrolladas: Mínima Varianza, Ratio de Sharpe, Semivarianza, Omega, Hierarchical Risk Parity (HRP), Conditional Value at Risk (CVaR), Black Litterman, Famma French, Total Return AA, Roy Safety First Ratio Y Sortino Ratio; las cuales pueden ser optimizadas usando tres métodos distintos: SLSQP, Montecarlo y COBYLA; permitiéndole al usuario la obtención de una ponderación óptima de los pesos de los activos seleccionados para su portafolio de inversión, según su optimización y objetivos específicos.
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    Dashboard de coyuntura económica
    (ITESO, 2023-11) Cárdenas-Gallardo, Paula D.; Villa-Dominguez, Paulo A.; Gútierrez-Estrada, Gerardo; González-Alvarez, Vidal; González-Vázquez, Sean N.
    La diferencia en la participación en los mercados bursátiles entre México (1%) y Estados Unidos (58%) [18] se atribuye a que la educación financiera en el país no recibe la prioridad necesaria y el nivel de ingresos limitado actúa como una barrera significativa para la inversión. Estos elementos combinados han generado un entorno en el cual la inversión es poco común entre la población mexicana, lo que restringe sus oportunidades de crecimiento financiero. Para abordar esta brecha, dentro del Programa de Modelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocio se propone un proyecto orientado a mejorar la comprensión de la coyuntura económica y financiera para usuarios con conocimientos financieros limitados a través de un dashboard interactivo que incluye visualizaciones, noticias, análisis de sentimientos y calculadoras de fácil utilización.
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    Estrategias de Asset Allocation
    (ITESO, 2024-05) León-Ortiz, Ulises R.; Monroy-Salcedo, Paulina R.; Robles-Cobian, Luis R.; Sanchez-Soto, Luis E.; Vaca-Gonzalez, Oscar L.; González-Vázquez, Sean N.
    Este reporte detalla el desarrollo y los resultados de un proyecto de aplicación profesional centrado en la evaluación y optimización de estrategias de asignación de activos. El objetivo principal fue mejorar las decisiones de inversión a través del uso avanzado de técnicas de backtesting, con un enfoque en la metodología de Riesgo Paridad Jerárquica (HRP). La metodología empleada incluyó la implementación de simulaciones estadísticas y herramientas analíticas para evaluar la efectividad de diversas estrategias de inversión bajo diferentes escenarios de mercado. El desarrollo del proyecto se estructuró en varias fases: investigación teórica, planeación detallada, ejecución de estrategias de inversión y análisis de los resultados obtenidos. Este enfoque metodológico permitió no solo aplicar conocimientos teóricos avanzados sino también obtener datos prácticos sobre el rendimiento de las estrategias implementadas. Los resultados mostraron que la aplicación de la estrategia HRP, complementada con técnicas de optimización, conduce a una mejor diversificación del riesgo y potencialmente mejora los retornos ajustados al riesgo. Las conclusiones resaltan la importancia de integrar herramientas analíticas avanzadas en la gestión de portafolios para responder eficazmente a las dinámicas cambiantes del mercado. El proyecto concluye que la implementación de estrategias de asignación de activos basadas en evidencia empírica puede significativamente enriquecer el proceso de toma de decisiones en inversión. Se sugiere la continuación de la investigación para expandir los modelos utilizados y explorar nuevas aplicaciones en diversos contextos financieros.