Optimización de Carteras con Python y QuantLib

Introducción a la Optimización de Carteras

La optimización de carteras es un proceso matemático para seleccionar la mejor combinación de activos que maximice el rendimiento esperado para un nivel dado de riesgo, o minimice el riesgo para un nivel dado de rendimiento esperado.

Teoría Moderna de Portafolio

Desarrollada por Harry Markowitz, la Teoría Moderna de Portafolio (MPT) proporciona el marco matemático para la optimización de carteras. El objetivo es encontrar la «frontera eficiente» de carteras.

Implementación con Python

Python ofrece excelentes librerías para optimización de carteras:

• QuantLib: Librería C++ con bindings Python para cálculos financieros avanzados
• PyPortfolioOpt: Librería Python específica para optimización de carteras
• SciPy: Funciones de optimización generales
• Pandas: Manipulación y análisis de datos financieros

Desafíos Comunes

La optimización de carteras enfrenta varios desafíos:

• Estimación de parámetros (retornos y covarianzas futuras)
• Overfitting a datos históricos
• Restricciones prácticas (liquidez, costos de transacción)
• Cambios en las condiciones de mercado