Algoritmo evolutivo multiobjetivo con hibridación para optimización de carteras de inversión

Abstract

Al igual que para cualquier inversión, antes de invertir en criptomonedas es necesario conocer los riesgos relacionados con su precio de mercado, usualmente los instrumentos de inversión están sujetos a la volatilidad de los mercados financieros. Es necesario analizar el comportamiento histórico de las criptomonedas para determinar su capacidad para generar ganancias, así como los ciclos de variación que las caracterizan. El presente proyecto especial de grado propuso como objetivo general el implementar un Algoritmo evolutivo multiobjetivo con hibridación para optimizar la inversión en carteras virtuales. La investigación desarrollada es de tipo cuantitativo, con diseño documental y nivel experimental. Para el desarrollo se obtuvo información directamente de los datos, aplicando técnicas o herramientas estadísticas para caracterizar la data histórica seleccionada y construir aleatoriamente las carteras de inversión iniciales. Posteriormente, para el procesamiento se utilizó el Modelo Markowitz para optimizar carteras de inversión como criterio para formular objetivos de inversión, ejecutan algoritmos evolutivos y procedimientos de hibridación con el fin de cumplir el objetivo de investigación. Los algoritmos seleccionados fueron el NGSA-II y el ABC. Luego de su ejecución se configuró un algoritmo evolutivo que permitió proponer carteras de inversión óptimas.