Estructuración de portafolios mediante el uso de redes neuronales: un comparativo de la rentabilidad frente a los métodos tradicionales

Abstract

El mercado de valores es un lugar mediante el cual los inversionistas pueden realizar diferentes estrategias con el fin de lograr una rentabilidad sobre su capital invertido, adoptando a su paso metodologías que les permitan obtener mejores resultados y mayor seguridad al momento de tomar sus decisiones de inversión. Para esto, se han desarrollado modelos tales como el de media-varianza de Markowitz (1952) y CAPM (1964), entre otros, los cuales enfocan sus estudios en la diversificación para estructurar portafolios de inversión, permitiendo a los inversionistas adecuar sus estrategias según sus expectativas y perfil de riesgo. Sin embargo, el grado de incertidumbre dificulta administrar de manera óptima los recursos para la estructuración de los portafolios, haciendo necesaria la implementación de nuevas metodologías que implementen soluciones innovadoras a problemas complejos. En este sentido, el presente trabajo propone el uso de redes neuronales artificiales (RNA), como mecanismo para pronosticar los precios de las acciones de alta bursatilidad del mercado de valores colombiano según la Superintendencia Financiera de Colombia, permitiendo a los inversionistas anticiparse a las posibles tendencias del mercado y, de esta forma, mejorar la gestión del riesgo de sus inversiones.