Machine Learning para Optimización de Portafolios
Aprende a construir sistemas de asignación de activos basados en algoritmos de aprendizaje automático. Trabaja con datos reales de mercado y entrena modelos capaces de mejorar el rendimiento ajustado al riesgo.
¿Por qué los modelos tradicionales no bastan?
Los métodos clásicos de optimización asumen que los retornos siguen distribuciones normales y que las correlaciones permanecen estables. La realidad del mercado desmiente ambas suposiciones.
El aprendizaje automático permite detectar patrones no lineales en los datos históricos, ajustar estrategias según el régimen del mercado y reaccionar ante cambios estructurales que los modelos paramétricos no pueden capturar.
Este programa combina teoría de portafolios con técnicas supervisadas y no supervisadas. Implementarás regresión regularizada, clustering de activos y algoritmos de refuerzo para construir estrategias adaptativas con código Python.
Preparación de datos
Extrae y limpia series temporales de precios, calcula retornos logarítmicos y construye matrices de covarianza móviles.
Modelos de clasificación de régimen
Utiliza Hidden Markov Models y k-means para identificar estados del mercado. Entrena clasificadores que asignan activos según volatilidad esperada y correlación dinámica.
Optimización con restricciones
Implementa algoritmos de programación cuadrática que incorporan límites de peso por activo, restricciones de sector y penalizaciones por turnover excesivo.
Backtesting riguroso
Valida estrategias con ventanas móviles, evita sesgos de supervivencia y mide métricas ajustadas al riesgo.
Aprendizaje por refuerzo aplicado
Entrena agentes que aprenden políticas de rebalanceo mediante Q-learning y policy gradient. Modela el problema de asignación como un MDP con recompensas basadas en Sharpe ratio y drawdown máximo. Evalúa el desempeño fuera de muestra y compara con benchmarks pasivos.
Estructura del programa
Fundamentos cuantitativos
Repasa estadística de retornos, teoría moderna de portafolios y métricas de riesgo. Establece las bases matemáticas necesarias para entender los modelos.
Ingeniería de características
Crea variables predictivas a partir de datos de precio y volumen. Genera indicadores técnicos, medidas de momentum y señales de volatilidad realizada.
Modelos supervisados
Entrena regresiones regularizadas, random forests y gradient boosting para predecir retornos esperados. Aplica validación cruzada temporal y ajusta hiperparámetros.
Optimización dinámica
Integra predicciones de modelos ML en funciones objetivo de asignación. Implementa rebalanceo condicional según señales del mercado.
Evaluación y despliegue
Mide performance out-of-sample con walk-forward analysis. Documenta resultados, identifica limitaciones y prepara código para producción.