| Revista: | ODEON (Bogotá) |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000533458 |
| ISSN: | 1794-1113 |
| Autores: | Aragón Urrego, Daniel1 |
| Instituciones: | 1Universidad Externado de Colombia, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2021 |
| Número: | 21 |
| Paginación: | 105-124 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Este artículo presenta el enfoque de paridad de riesgo jerárquico (Hrp, por sus siglas en inglés) propuesto por López de Prado para la construcción de porta-folios óptimos de inversión empleando aprendizaje no supervisado –clusteringjerárquico–, que permitan superar algunas limitaciones propias del modelo de Media-Varianza, en particular aquella relacionada con la necesidad de invertir la matriz de covarianzas en el momento de implementar el algoritmo cla. Se toma una muestra de siete activos del mercado estadounidense, con los cuales se realiza una aplicación del algoritmo Hrp propuesto por López de Prado; se encuentra que bajo este modelo la distribución de los activos en diferentes clús-teres genera mejoras en términos del retorno esperado, así como del coeficiente de Sharpe en comparación con los resultados del portafolio de media-varianza |
| Resumen en inglés | This paper presents the Hierarchical Risk Parity (Hrp) approach proposed by López de Prado (2016, 2018, 2020) for the construction of optimal investment portfolios using unsupervised learning, hierarchical clustering, which allow overcome some limitations of the Mean-Variance (MV) model, in particular those related to the need to invert the covariance matrix when implementing the cla algorithm. A sample of 7 assets from the American market is taken, with which an application of the Hrp algorithm proposed by López de Prado is carried out, finding that under this model the distribution of assets in different clusters generates improvements in terms of the expected return, as well as of the Sharpe coefficient compared to the results of the Mean-Variance portfolio |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Condiciones económicas, Econometría, Inversiones, Paridad, Riesgo jerárquico, Portafolio óptimo, Riesgo financiero, Clustering |
| Texto completo: | https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/8491/13489 |
