Resumen de A naïve approach to speed up portfolio optimization problem using a multiobjective genetic algoritm

Juan Samuel Baixauli Soler, Eva Alfaro Cid, Matilde Olvido Fernández Blanco

• Los algoritmos genéticos son apropiados cuando los inversores tienen el propósito de obtener la frontera eficiente media-VaR, ya que minimizar el VaR ocasiona que el problema de optimización rentabilidad-riesgo no sea ni convexo ni diferencial. Sin embargo, los algoritmos genéticos son una técnica de optimización que exige mucho tiempo de computación. En este artículo proponemos usar una aproximación naïve, consistente en dividir la muestra por cuartiles de riesgo para obtener la frontera eficiente en un tiempo razonable. Nuestros resultados muestran que usando problemas reducidos que sólo consideran un cuartil de los activos podemos explorar la frontera eficiente para un mayor número de niveles de riesgo. Concretamente, la muestra del tercer cuartil permite obtener rápidamente fronteras eficientes con un VaR entre el 1,8 y el 2,5%, mientras que el primer cuartil permite obtener las carteras eficientes con niveles de VaR entre el 1 y el 1,3%.