{"id":3677,"date":"2017-03-27T17:40:36","date_gmt":"2017-03-27T15:40:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/?p=3677"},"modified":"2019-10-10T16:50:07","modified_gmt":"2019-10-10T14:50:07","slug":"algoritmos-geneticos-bolsa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/algoritmos-geneticos-bolsa","title":{"rendered":"Algoritmos gen\u00e9ticos en la conformaci\u00f3n de estrategias en Bolsa"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">En el campo de la inteligencia artificial, un <strong>algoritmo gen\u00e9tico<\/strong> es una b\u00fasqueda heur\u00edstica que simula el proceso de la selecci\u00f3n natural. Estos algoritmos gen\u00e9ticos hacen evolucionar una poblaci\u00f3n de individuos al someterla a mutaciones y recombinaciones gen\u00e9ticas, as\u00ed como a una selecci\u00f3n de acuerdo con alg\u00fan criterio. En funci\u00f3n de la cual se decide cu\u00e1les son los individuos m\u00e1s adaptados, que sobreviven, y cu\u00e1les los menos aptos, que se descartan. Esta heur\u00edstica se utiliza para generar soluciones \u00fatiles a los problemas de optimizaci\u00f3n y b\u00fasqueda. Los algoritmos gen\u00e9ticos pertenecen a la clase de algoritmos evolutivos, que generan soluciones de optimizaci\u00f3n de problemas usando t\u00e9cnicas inspiradas en la evoluci\u00f3n natural, tales como la herencia, mutaci\u00f3n, selecci\u00f3n y cruce.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La evoluci\u00f3n normalmente comienza con una poblaci\u00f3n de individuos generados aleatoriamente, y es un proceso iterativo, en el que en cada iteraci\u00f3n se genera una nueva generaci\u00f3n de individuos o soluciones. En los algoritmos gen\u00e9ticos, cada generaci\u00f3n se eval\u00faa la aptitud de cada individuo de la poblaci\u00f3n, la aptitud es el objetivo de la funci\u00f3n en la optimizaci\u00f3n del problema. As\u00ed pues, los individuos de la poblaci\u00f3n mas aptos son seleccionados estoc\u00e1sticamente, y el genoma de cada individuo se modifica (recombina y posiblemente mudado aleatoriamente) para formar una nueva generaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La nueva generaci\u00f3n de soluciones candidatas es usada en la siguiente iteraci\u00f3n del algoritmo. El algoritmo normalmente termina cuando se ha alcanzado un n\u00famero de generaciones, o un nivel de aptitud propicio en la poblaci\u00f3n.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/algoritmos-geneticos-bolsa\/#MGA_Algoritmo_genetico_multiobjetivo\" title=\"MGA (Algoritmo gen\u00e9tico multiobjetivo)\">MGA (Algoritmo gen\u00e9tico multiobjetivo)<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/algoritmos-geneticos-bolsa\/#Inicializacion_del_algoritmo\" title=\"Inicializaci\u00f3n del algoritmo\">Inicializaci\u00f3n del algoritmo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/algoritmos-geneticos-bolsa\/#Funciones_de_seleccion_cruce_y_mutacion\" title=\"Funciones de selecci\u00f3n, cruce y mutaci\u00f3n\">Funciones de selecci\u00f3n, cruce y mutaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/algoritmos-geneticos-bolsa\/#Recombinacion_y_seleccion\" title=\"Recombinaci\u00f3n y \u00a0selecci\u00f3n\">Recombinaci\u00f3n y \u00a0selecci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"MGA_Algoritmo_genetico_multiobjetivo\"><\/span>MGA (Algoritmo gen\u00e9tico multiobjetivo)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los MGA o algoritmos multiobjetivos son clasificados como de tipo <strong>elitista<\/strong>, ya que incorpora un mecanismo de preservaci\u00f3n de las soluciones dominantes a trav\u00e9s de varias generaciones de un algoritmo gen\u00e9tico. El proceso aplicado a la obtenci\u00f3n de carteras mas optimas se inicia a partir de un tama\u00f1o de poblaci\u00f3n, en la que se crean aleatoriamente carteras cumpliendo el rango del problema y las restricciones impuestas.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inicializacion_del_algoritmo\"><\/span>Inicializaci\u00f3n del algoritmo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li style=\"text-align: justify;\">Se fijan el n\u00famero m\u00e1ximo de generaciones maxit y el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n npop. Ademas de la probabilidad de cruce pc y de mutaci\u00f3n pm que indicar\u00e1 el n\u00famero de individuos que se generaran mediante cruce o mutaci\u00f3n del total de la poblaci\u00f3n.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Generaci\u00f3n de la poblaci\u00f3n de N carteras aleatorias cercior\u00e1ndose de que cumplen la restricci\u00f3n de diversificaci\u00f3n y de tama\u00f1o de activos de la cartera.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">La poblaci\u00f3n de carteras son ordenadas de mayor a menor seg\u00fan la aptitud o fitness.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Funciones_de_seleccion_cruce_y_mutacion\"><\/span>Funciones de selecci\u00f3n, cruce y mutaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li style=\"text-align: justify;\">Selecci\u00f3n: Sobre la poblaci\u00f3n actual son seleccionados una pareja de padres, mediante torneo binario (Binary \u00a0Tournament), que consiste en tomar al azar dos parejas de padres y posterior- mente \u00a0quedarse con la pareja que tenga la mayor aptitud.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Cruce: Para generar dos nuevos individuos, se toman los dos padres elegidos anteriormente y se cruzan sus genes (o en nuestro caso .Activos).<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Mutaci\u00f3n: Para generar un nuevo individuo mediante mutaci\u00f3n, se escoge un individuo de la poblaci\u00f3n mediante torneo binario y se produce la mutaci\u00f3n a un activo de los que tiene presentes o no la cartera para as\u00ed generar un nuevo individuo.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Cabe destacar que cuando se generan nuevos individuos, si estos no cumplen las restricciones del tama\u00f1o m\u00e1ximo o m\u00ednimo de activos presentes autom\u00e1ticamente son descartados como individuos que pertenezcan \u00a0a la poblaci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Recombinacion_y_seleccion\"><\/span>Recombinaci\u00f3n y \u00a0selecci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La poblaci\u00f3n resultante de las mutaciones y cruces es combinada con la generaci\u00f3n anterior y se realiza el proceso de selecci\u00f3n de individuos para generar un nuevo pool. Al \u00fanicamente incluir los mejores individuos en la poblaci\u00f3n, y al tener un n\u00famero fijo de ellos, el elitismo del que se caracteriza el algoritmo queda patente, as\u00ed pues los individuos de la poblaci\u00f3n quedan ordenados de mayor a menor\u00a0 seg\u00fan la aptitud de cada uno.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El bucle principal del algoritmo es donde se utilizan las funciones de cruce y mutaci\u00f3n de carteras, creando nuevos individuos en cada generaci\u00f3n, y seleccionando los m\u00e1s \u00f3ptimos para crear las siguientes generaciones.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La poblaci\u00f3n de una generaci\u00f3n en el bucle principal se divide en tres partes:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Los genes de las <strong>carteras m\u00e1s \u00f3ptimas<\/strong> de la poblaci\u00f3n actual (pop).<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Las carteras creadas mediante <strong>cruces<\/strong> (pop2 ).<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Las carteras <strong>mutadas<\/strong> (pop3).<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Conocer los algoritmo gen\u00e9ticos en bolsa permite hacer mejores inversiones. Descubre todo lo que necesita saber sobre el Algoritmo gen\u00e9tico multiobjetivo (MGA)<\/p>\n","protected":false},"author":71290,"featured_media":4992,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[115],"class_list":["post-3677","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-finanzas-y-contabilidad"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Algoritmos gen\u00e9ticos en bolsa. 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