Financial Toolbox

Asignación de activos y optimización de carteras

Financial Toolbox proporciona un completo conjunto de herramientas de análisis y optimización de carteras para llevar a cabo la asignación de capitales, la asignación de activos y la evaluación de riesgos. Con estas herramientas puede:

  • Calcular los momentos de rentabilidad y de rentabilidad total de activos a partir de la información sobre precio o rentabilidad.
  • Calcular estadísticas a nivel de cartera, como media, varianza, valor en riesgo (VaR) y valor en riesgo condicional (CVaR).
  • Llevar a cabo optimización y análisis de carteras basados en media-varianza con restricciones.
  • Examinar la evolución temporal de las asignaciones de carteras eficientes.
  • Realizar la asignación de capitales.
  • Tener en cuenta la rotación y los costes transaccionales en los problemas de optimización de carteras.
Sample portfolio optimization application built using MATLAB, Financial Toolbox, and object-oriented design.
Aplicación de optimización de carteras creada usando MATLAB, Financial Toolbox y el diseño orientado a objetos. La aplicación permite la selección interactiva de una cartera, la comparación con un benchmark, la visualización y la generación de informes de métricas de rendimiento clave.

Creación y análisis de carteras orientados a objetos

El objeto de optimización de carteras proporciona una interfaz simplificada para definir y resolver problemas de optimización de carteras que incluyan metadatos descriptivos. Se puede especificar el nombre de una cartera, el número de activos del universo de activos y los identificadores de activos. Asimismo, es posible definir una asignación de cartera inicial.

La toolbox admite dos enfoques de la optimización de carteras:

  • En la optimización de carteras basada en media-varianza, se emplea la varianza como variable proxy del riesgo. Los momentos de rentabilidad de los activos se pueden definir como arrays o como estimaciones a partir de las series temporales de rentabilidades en una matriz o en objetos de series temporales financieras.
  • En la optimización de carteras basada en CVaR, se emplea el valor en riesgo condicional (CVaR) como variable proxy del riesgo. Se trabaja con simulaciones de datos de rentabilidad de activos.

Entre las restricciones admitidas se incluyen: desigualdad lineal, igualdad lineal, límite, presupuesto, grupo, ratio de grupo, rotación media y rotación de sentido único.

Además, se puede trabajar con los costes transaccionales en la definición del problema de optimización de cartera. Los costes transaccionales se pueden aplicar a la optimización del rendimiento bruto o neto de la cartera. Los costes transaccionales pueden ser proporcionales o fijos y se incorporan como unidades de rentabilidad total.

Efficient frontiers plot for a sample portfolio optimization problem.
Gráfico de fronteras eficientes para un ejemplo de problema de optimización de cartera con y sin costes transaccionales (TX) proporcionales y restricciones de rotación (TO).
Plot comparing efficient frontiers computed from mean-variance portfolio optimization with CVaR portfolio optimization.
Gráfico que compara las fronteras eficientes calculadas mediante la optimización de cartera media-varianza con optimización de cartera CVaR.

Comprobación de errores y validación de carteras

El objeto de optimización de carteras proporciona capacidades de comprobación de errores durante la fase de creación de la cartera. En el caso de problemas complejos definidos con varias restricciones, la validación de las entradas o salidas en la optimización de cartera puede reducir el tiempo dedicado a la comprobación de errores antes de resolver el problema de optimización. Existen métodos disponibles para calcular los límites y comprobar la viabilidad del problema.

Carteras eficientes y fronteras eficientes

En función de sus objetivos, puede identificar carteras eficientes o fronteras eficientes. El objeto de optimización de carteras proporciona métodos para ambas cosas. Puede resolver carteras eficientes proporcionando uno o varios riesgos o rentabilidades objetivo.

Para obtener carteras óptimas en la frontera eficiente, puede:

  • Especificar el número de carteras que localizar.
  • Resolver las carteras óptimas en los puntos finales de la frontera eficiente.
  • Extraer la cartera que maximiza el índice de Sharpe.

Además, es posible modelar carteras de posición larga-corta con o sin limitaciones de rotación.

Plot of efficient frontiers with and without a turnover constraint of 130-30.
Gráfico de fronteras eficientes con y sin una limitación de rotación de 130-30. La cartera con el índice de Sharpe maximizado se marca con una X en la frontera eficiente de 130-30.

Posprocesamiento y generación de informes de los trades

Tras identificar el riesgo y el rendimiento de una cartera, se pueden emplear los métodos de objeto de optimización de carteras para:

  • Solucionar los resultados que parezcan cuestionables.
  • Ajustar la definición del problema a fin de avanzar hacia una cartera eficiente.
  • Establecer un registro de trading de activos.

El objeto de cartera admite la generación de un registro de trading a modo de dataset array. Puede usar el dataset array para llevar a cabo un seguimiento de las compras y ventas de activos, así como para capturar los trades que se deben ejecutar.

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