Maestría en Finanzas Cuantitativas
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Examinando Maestría en Finanzas Cuantitativas por Director "Ramirez, Hugo E."
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- ÍtemAcceso AbiertoA neural network approach to pricing of a European Call Option with the Heston model(2019-12-04) Guerrero Torres, Sandra Patricia; Ramírez Jaime, Hugo EduardoEn esta tesis, implementamos el aprendizaje profundo para la fijación de precios de opciones. Se propone un enfoque basado en datos, a través de una red neuronal artificial (ANN), para calcular el precio de las opciones de compra europeas con el modelo de volatilidad estocástica de Heston, para acelerar los métodos numéricos y mostrar la capacidad de la red neuronal artificial para "aprender" el modelo del conjunto de datos.
- ÍtemAcceso AbiertoAdaptación de una red neuronal para la negociación en el mercado de divisas(2018-08-16) Fonseca Lemus, Darwin Javier; Ramírez Jaime, Hugo EduardoEn esta tesis se exploran varias técnicas de machine learning, las cuales son aplicadas al problema de decisión de inversión. Se utilizan una serie de indicadores de análisis técnico como entradas de una red neuronal, entrenada para determinar con cada vector de entrada una señal de compra, venta o permanencia. Asimismo, mediante la aplicación de un algoritmo genético se optimiza la estructura de la red con el fin de determinar su profundidad adecuada. Con este trabajo, se establecen algunas bases para realizar distintos estudios empíricos que mejoren y profundicen las temáticas desarrolladas.
- ÍtemAcceso AbiertoAdministración algorítmica de portafolio con Hidden Markov models(2019-06-13) Romero Ramirez, Juan Felipe; Ramírez Jaime, Hugo EduardoEsta tesis implementa una estrategia de trading de alta frecuencia, conocida como pairs trading, sobre los activos de un portafolio haciendo uso de diversos algoritmos de machine learning. Se hace énfasis en el uso de los Hidden Markov Models para mejorar la estrategia de trading y la administración del portafolio.
- ÍtemAcceso AbiertoAplicación de support vector machine al mercado colombiano(2019-06-27) Castañeda, Daniel Santiago; Serrano Perdomo, Rafael Antonio; Ramírez Jaime, Hugo EduardoDurante las últimas décadas y gracias al desarrollo de la tecnología en los informatica, los algoritmos de machine learning han evolucionado lo que ha permitido en la mayoría de los casos obtener mejores resultados que los algoritmos tradicionales. Recientemente se ha empezado a estudiar la implementación de machine learning a la hora de analizar datos altamente volátiles y complejos como lo son aquellos del sector financiero. Algoritmos como Redes Neuronales, Support vector Machine (SVM) y análisis de sentimientos han sido estudiadas con el objetivo específico de obtener mejores estimaciones y encontrar tendencias en los mercados que se traduzcan en estrategias de trading más robustas y confiables. El presente documento busca pronosticar los movimientos de algunos activos del mercado colombiano usando Support vector machine (SVM).
- ÍtemAcceso AbiertoCalibración y simulación del modelo de Black-Scholes para TRM con tasas de interés estocásticas(2019-02-15) Barrera Rodríguez, Sergio Antonio; Ramírez Jaime, Hugo EduardoEl presente documento propone el modelo HW1-BSFX para simular la TRM contemplando estocasticidad en las tasas de interés para la valoración de derivados. El modelo HW1-BSFX consta de emplear el modelo de Black-Sholes FX, cuyo spot corresponde a la TRM, incorporando el modelo de Hull-White de un factor para el cálculo de la tasa de interés doméstica (COP) y foránea (USD). La calibración del modelo HW1-BSFX se realiza con información histórica del mercado colombiano y estadounidense de instrumentos derivados swaps y opciones sobre la tasa de cambio USDCOP. Finalmente se emplea el método de Monte Carlo, con el cual se comparan resultados sobre la TRM simulada del modelo propuesto HW1-BSFX contra el modelo de Black-Sholes FX de tasas de interés constantes, evidenciando similitud en las simulaciones de los dos modelos.
- ÍtemAcceso AbiertoEstrategias de trading con Time Series Momentum(2019-06-17) Acero Ríos, Esstefanía; Ramírez Jaime, Hugo EduardoConstructing a time-series momentum strategy involves the volatility-adjusted aggregation of univariate strategies and therefore relies heavily on the e ciency of the volatility estimator and on the quality of the momentum trading signal. Using a dataset with intra-day quotes of 18 assets from May 2017 to May 2019, we investigate these dependencies and their relation to time-series momentum pro tability. Momentum trading signals generated by tting a linear trend on the asset price path maximise the out-of-sample performance in small holding periods while minimising the portfolio turnover, hence dominating the ordinary momentum trading signal in literature, the sign of past returns. Regarding the volatility adjusted aggregation of univariate strategies, the Realized Volatility estimator did not present the best results as it was expected, however the Yang-Zhang range estimator and Garman and Klass Modi ed estimator constitute a good choice for volatility estimation in terms of maximising eficiency (Theorically) and minimising the ex-post portfolio turnover, althought the bias is not minimum.
- ÍtemAcceso AbiertoMétodos numéricos para valoración de opciones asiáticas(2018-08-16) Rodriguez Carvajal, Fabio Andres; Ramírez Jaime, Hugo EduardoEsta Tesis de Maestría desarrolla tres métodos para realizar la valoración de opciones asiáticas de estilo europeo con un strike fijo o variable. Debido a que no necesariamente existen formulas cerradas para todos los tipos de opciones asiáticas, se hace necesario aplicar métodos numéricos y comparar sus resultados para determinar la e ciencia de los mismos. El modelo de mercado asumido es un modelo básico de Black-Scholes con un precio de activos lognormal, una tasa libre de riesgo constante y volatilidad constante.
- ÍtemAcceso AbiertoOptimal liquidation with non-linear permanent price impact(2019-06-13) Sánchez López, Julián Fernando; Ramírez Jaime, Hugo EduardoThis study addresses a basic model to solve a problem of liquidation of shares, which does not take into consideration the round trip trade, a fundamental concept for establishing the condition of linearity of the permanent impact, and excluded from that imposition, the change in the optimal policies for the liquidation of a number of shares is explored from an analytical and a numerical perspective, when the functional form of the permanent price impact is non-linear.
- ÍtemAcceso AbiertoPronóstico de volatilidad de la TRM mediante un modelo híbrido LSTM-GARCH(2019-12-04) Quintero Valencia, Daniel Enrique; Ramírez Jaime, Hugo EduardoEn este trabajo se propone un modelo híbrido LSTM-GARCH para el pronóstico de la volatilidad de la tasa representativa del mercado (TRM). Este modelo es una red neuronal recurrente LSTM, en la cual se incluyen como variables explicativas los coeficientes de modelos de series de tiempo GARCH, EGARCH y EWMA para la TRM, de acuerdo a la metodología de Kim y col. 2018. Tanto los modelos GARCH como el modelo LSTM se estiman con datos históricos desde el año 2008 hasta junio de 2018, y los pronósticos generados se contrastan con datos desde julio 2018 a julio 2019. Los resultados se comparan utilizando varias medidas de error lineales y no-lineales. Se evidencia que la inclusión de los coeficientes de los modelos GARCH y EGARCH mejora la precisión de las predicciones del modelo híbrido LSTM comparado con un modelo LSTM estándar.
- ÍtemAcceso AbiertoSoluciones Numéricas al Problema de Selección de Portafolio de Merton(2021-04-07) Moreno Pirachican, Wilson Fernando; Ramírez Jaime, Hugo EduardoSupongamos que un agente con riqueza positiva desea invertir una proporción en un activo de riesgo y el resto en un bono. El problema consiste en escoger el porcentaje de riqueza óptimo que maximíce su utilidad al final del periodo de inversión. Este problema ya tiene solución analítica conseguida por Merton en las décadas de 1960 y 1970. El propósito de este trabajo es presentar aportes de tipo númérico en la aproximación del portafolio óptimo que resuelve el problema de Merton. Para conseguir dicho propósito se plantean los siguientes objetivos: 1. Proponer y comparar un esquema numérico similar al que presentó el autor Kafash en su artículo "Approximating the Solution of Stochastic Control Problems and the Merton's Portfolio Selection Model". 2. Presentar un algoritmo basado en redes neuronales que prediga el valor del portafolio óptimo con datos simulados. Por la versatilidad de una red neuronal, se elige este método para la predicción de portafolios óptimos con datos empíricos, en donde se mide su comportamiento y la posterior corrección mediante calibración. Esta idea se deja como trabajo posterior a lo presentado aquí.
- ÍtemAcceso AbiertoWavelet analysis on financial time series(2018-08-16) Fonseca Lemus, Arlington; Ramírez Jaime, Hugo EduardoLos métodos wavelet poseen algunas características que los hacen una herramienta con gran potencial para la investigación financiera. El propósito de esta tesis es estudiar la utilidad que tienen los métodos wavelet en el análisis de series de tiempo financieras, para lo cual se han utilizado datos del mercado financiero colombiano. En esta tesis se presenta brevemente la teoría wavelet, con especial enfoque en la Transformada Discreta Wavelet y en las wavelets de Daubechies. Luego, se ilustra una descomposición multirresolución para dos series diferentes de log-retornos. Finalmente, se presenta un método de predicción basado en wavelets, así como una comparación entre sus resultados y los de un método de predicción tradicional.