Optimización de portafolios con machine learning : Markowitz con rentabilidad esperada pronosticada con Xgboost y Firefly frente a Markowitz con rentabilidad histórica en el MSI Colcap

Valencia Flórez, Cristian David; Medina Pineda, Nathanael

Maestría en Administración Financiera · 2026

Optimización de portafolios con machine learning : Markowitz con rentabilidad esperada pronosticada con Xgboost y Firefly frente a Markowitz con rentabilidad histórica en el MSI Colcap

Valencia Flórez, Cristian David · Medina Pineda, NathanaelAsesor: Támara Ayús, Armando Lenin

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Palabras clave

Portfolio optimization, Machine Learning, Efficient frontier, Markowitz theory.Frontera eficiente Machine Learning Optimización de portafolio Teoría de Markowitz

Tesauro de su biblioteca

ADMINISTRACIÓN FINANCIERA APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) - APLICACIONES EN FINANZAS - COLOMBIA PORTAFOLIO DE INVERSIONES - MODELOS MATEMÁTICOS - COLOMBIA RIESGO (FINANZAS) - COLOMBIA

Handle: 10784/37550
Acceso: Acceso restringido
Texto: no disponible
Tipo: Tesis de Maestría
Título: Magíster en Administración Financiera
Escuela: Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno
Departamento: Área de Mercados y Estrategia Financiera
Sede: Pereira
Idioma: español

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APA 7

Valencia Flórez, C. D., y Medina Pineda, N. (2026). Optimización de portafolios con machine learning : Markowitz con rentabilidad esperada pronosticada con Xgboost y Firefly frente a Markowitz con rentabilidad histórica en el MSI Colcap [Tesis de maestría, Universidad EAFIT]. Repositorio institucional. https://hdl.handle.net/10784/37550

ICONTEC

VALENCIA FLÓREZ, Cristian David y MEDINA PINEDA, Nathanael. Optimización de portafolios con machine learning : Markowitz con rentabilidad esperada pronosticada con Xgboost y Firefly frente a Markowitz con rentabilidad histórica en el MSI Colcap. Tesis de maestría. Pereira: Universidad EAFIT, 2026. Disponible en: https://hdl.handle.net/10784/37550

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