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Whale Optimization Algorithm for Multiconstraint Second-Order Stochastic Dominance Portfolio OptimizationAlgoritmo de optimización de ballenas para la optimización de carteras de dominio estocástico de segundo orden con múltiples restricciones

Resumen

En el campo de la asignación de activos, la cuestión central es cómo equilibrar los rendimientos de una cartera de inversión y sus fluctuaciones. Para cuantificar el precio de las acciones individuales y de las carteras se han utilizado el modelo de valoración de activos de capital, la teoría de la valoración del arbitraje y el modelo de tres factores de Fama-French. Basándonos en la regla de dominancia estocástica de segundo orden, los momentos superiores de las series de rendimientos, la entropía de Shannon y algunas otras restricciones reales de inversión, construimos un modelo de optimización de carteras con múltiples restricciones, cuyo objetivo es ponderar de forma exhaustiva los rendimientos y el riesgo de las carteras en lugar de maximizar ciegamente sus rendimientos. Además, se utiliza el algoritmo de optimización de la ballena, basado en los datos del índice FTSE100, para optimizar el modelo de optimización de carteras con múltiples restricciones, que mejora significativamente la tasa de rendimiento de la estrategia simple de compra y mantenimiento diversificada o del índice FTSE100. Además, extensos experimentos validan la superioridad del algoritmo de optimización de la ballena sobre los otros cuatro algoritmos de optimización de inteligencia de enjambre (optimizador del lobo gris, algoritmo de optimización de la mosca de la fruta, optimización del enjambre de partículas y algoritmo de la luciérnaga) a través de varios indicadores de los resultados, especialmente bajo duras restricciones.

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