Backtesting de estrategias de Asset Allocation

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Fecha

2024-05

Autores

Enriquez-Nares, Diego E.
Palomera-Gaytan, Jesús E.
Martínez-Ramírez, José A.
Mugica-Liparoli, Juan A.
Alvarado-Garnica, Oscar U.

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Editor

ITESO

Resumen

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.

Descripción

Palabras clave

Optimización de Programas de Inversión en Intermediarios Financieros, Modelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocios, Sustentabilidad y Tecnología

Citación