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Portfolio optimization with Genetic algorithms

Journal of Research in Accounting and Management Sciences

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Title Portfolio optimization with Genetic algorithms
Optimización de Portafolios de Inversión con Algoritmos Genéticos
 
Creator Fernandez Cortez, Vanesa; Universidad Autónoma del Estado de México
Valle Cruz, David; Universidad Autónoma del Estado de México
Lizola Margolis, Pablo E; Universidad Autónoma del Estado de México
 
Subject —
Optimization; Efficient Portfolio; Genetical Algorithms; Stock-Market
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Optimización; Portafolio eficiente; Algoritmos genéticos; Bolsa de valores
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Description Investors try to maximize the return on their stock-market actions with minimal risk, this situation is complexed. The aim of this research is to generate investment portfolios made up of stock market actions of the companies that participate in the Mexican Stock-Market (BMV in the Spanish language) for the second half of the 2018 year. The methodology is based on applying genetical algorithms to a linear mathematical model, in order to create efficient portfolios that establish the optimal amount of investment in each of the selected financial instruments, in addition to generating diversification. After several tests with the genetical algorithm, the optimized portfolio was made up of the companies: Alsea, Arca Continental, Autlan, Banco del Bajío, Banorte, Cemex, G Mexico, Mexichem, Peñoles, Pinfra, and Vitro. The result was an investment portfolio with an optimum performance and diversification.
Los inversionistas buscan maximizar el rendimiento de sus acciones con el mínimo riesgo, situación que se torna compleja. El objetivo del trabajo de investigación, es generar portafolios de inversión conformados por acciones de las empresas nacionales emisoras que participan en la Bolsa Mexicana de Valores para el segundo semestre de 2018. La metodología se basa en aplicar algoritmos genéticos, a un modelo matemático lineal, para conformar portafolios eficientes que establezcan el monto óptimo de inversión en cada uno de los instrumentos financieros seleccionados, además de generar diversificación. Después de varias pruebas con el algoritmo genético, el portafolio optimizado quedó conformado por acciones de las empresas: Alsea, Arca Continental, Autlan, Banco del Bajío, Banorte, Cemex, G México, Mexichem, Peñoles, Pinfra y Vitro. Al invertir las cantidades calculadas en cada una de las acciones, de las emisoras, se obtiene un rendimiento óptimo con diversificación.
 
Publisher Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo - UMSNH
 
Contributor —
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Date 2019-08-05
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
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Format application/pdf
 
Identifier http://ricca.umich.mx/index.php/ricca/article/view/77
 
Source Revista de investigación en ciencias contables y administrativas; Vol. 4, Núm. 2 (2019): Enero-Junio de 2019
Journal of Research in Accounting and Management Sciences; Vol. 4, Núm. 2 (2019): Enero-Junio de 2019
2448-606X
 
Language spa
 
Relation http://ricca.umich.mx/index.php/ricca/article/view/77/85
 
Rights Copyright (c) 2019 Vanesa Fernandez Cortez, David Valle Cruz, Pablo E Lizola Margolis
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0