Maestría en Finanzas

URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/4173

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20241

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Autor: search.filters.author.Garcia Romero, Carlos ManuelTema: search.filters.subject.Gestión financiera

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    Trading algorítmico para la optimización de portafolios en mercados financieros
    (Universidad ESAN, 2024) Garcia Romero, Carlos Manuel; Delgado Vera, Sirley Katerin; Flores Panduro, Miguel Alfredo; Rodriguez Najarro, Rebeca de Jesus
    El trading algorítmico ha revolucionado la gestión de portafolios de inversión al automatizar la ejecución de órdenes mediante algoritmos, optimizando rendimientos y reduciendo riesgos. Esta investigación explora sus principales estrategias, como Medias Móviles, Momentum y la teoría de Markowitz, aplicadas a criptomonedas, acciones del NASDAQ y activos de la Bolsa de Valores de Lima (BVL). Utilizando Python y herramientas como Pandas y PyPortfolioOpt, se implementaron algoritmos para evaluar su efectividad a través de backtesting, ajustando periodos de lookback y estrategias de optimización. Los resultados muestran que las criptomonedas generan altos rendimientos con mayor volatilidad, mientras que el NASDAQ equilibra rendimiento y estabilidad, y la BVL presenta un perfil menos favorable. Se concluye que Momentum es más eficaz para criptomonedas, Markowitz para NASDAQ y Medias Móviles para la BVL, adaptando cada estrategia a las características del mercado. Además, se destaca la importancia de seleccionar plataformas adecuadas y enfrentar los desafíos regulatorios en mercados emergentes, como Perú, donde la falta de regulación en criptomonedas y la limitada disponibilidad de API's representan obstáculos para los inversores.