Aproximación práctica a los métodos de selección de portafolios de inversión

ArXiv ID: 2410.11070 “View on arXiv”

Authors: Unknown

Abstract

This paper explores the practical approach to portfolio selection methods for investments. The study delves into portfolio theory, discussing concepts such as expected return, variance, asset correlation, and opportunity sets. It also presents the efficient frontier and its application in the Markowitz model, which employs mean-variance optimization techniques. An alternative approach based on the mean-semivariance model is introduced. This model accounts for the skewness and kurtosis of the asset return distribution, providing a more comprehensive view of risk and return. The study also addresses the practical implementation of these models, including the use of genetic algorithms to optimize portfolio selection. Additionally, transaction costs and integer constraints in portfolio optimization are considered, demonstrating the applicability of the Markowitz model.

Este documento explorar la aproximación práctica a los métodos de selección de portafolios para inversiones. El estudio profundiza en la teoría de los portafolios, discutiendo conceptos como el rendimiento esperado, la varianza, la correlación entre activos y los conjuntos de oportunidades. También presenta la frontera eficiente y su aplicación en el modelo de Markowitz, que utiliza técnicas de optimización media-varianza. Se introduce un enfoque alternativo basado en el modelo media-semivarianza. Este modelo tiene en cuenta la asimetría y la curtosis de la distribución de retornos de los activos, proporcionando una visión más completa de riesgo y rendimiento. El estudio también aborda la implementación práctica de estos modelos, incluyendo el uso de algoritmos genéticos para optimizar la selección de portafolios. Además, se consideran los costos de transacción y las restricciones enteras en la optimización del portafolio.

Keywords: Markowitz Model, Mean-Variance Optimization, Mean-Semivariance Model, Portfolio Selection

Complexity vs Empirical Score

• Math Complexity: 6.0/10
• Empirical Rigor: 7.5/10
• Quadrant: Holy Grail
• Why: The paper employs advanced mathematical techniques including mean-variance and mean-semivariance optimization, genetic algorithms, and handles integer constraints and transaction costs. It also provides empirical analysis with simulated data, visualizations of efficient frontiers, and includes R code implementations, making it backtest-ready and data-heavy.

  flowchart TD
    A["Research Goal:<br>Practical Portfolio Selection Methods"] --> B["Key Models & Inputs<br>Markowitz Mean-Variance & Mean-Semivariance"]
    B --> C{"Data Processing<br>Expected Return, Variance, Correlation"}
    C --> D["Computational Optimization<br>Genetic Algorithms + Constraints<br>(Transaction Costs/Integers)"]
    D --> E["Key Outcomes<br>Efficient Frontier & Practical Portfolio Solutions"]