Eficiencia de la Administración de Carteras con Redes Neuronales Artificiales”

Abstract

Este estudio tiene por objetivo el de evaluar el desempeño de un portfolio constituido únicamente por acciones del Dow Jones y que es reconformado semanalmente según las predicciones de una red neuronal artificial con funcionamiento “rolling”, metodología que considera solo la información más reciente para la proyección de las rentabilidades. Como benchmark se usaron tanto una estrategia “ingenua” o “buy and hold” así como un portfolio conformado utilizando el beta como medida de riesgo. Éste último portfolio también fue administrado de forma activa, con una redistribución semanal de la riqueza invertida en cada activo.