UNA COMPARACIÓN DE LOS MÉTODOS DE APRENDIZAJE DE REFUERZO PROFUNDO Y MARKOTIWZ EN LA OPTIMIZACIÓN DE CARTERAS DE FONDOS DE INVERSIÓN INMOBILIARIA
DOI:
https://doi.org/10.56238/rcsv16n3-005Palabras clave:
Optimización de Carteras, Teoría Moderna de Carteras, Fondos de Inversión Inmobiliaria, Inteligencia Artificial, Aprendizaje por Refuerzo ProfundoResumen
La optimización de las carteiras tem por objetivo equilibrar riesgos y retornos de diferentes activos compone una carteira eficiente sendo esencial para la gestión de inversiones. No hay mercado brasileño de fondos inmobiliarios (FII), es una tarefa compleja debida a la heterogeneidad de liquidez y a la influencia de factores macroeconómicos. Este trabajo compara e desarrolla una optimización de carteiras a partir de dos abordajes: el modelo clásico de Markowitz y el Aprendizado Profundo con Reforço (Aprendizaje por refuerzo profundo – DRL). São empregados datos históricos de FIIs listados na B3 entre 2020 y 2024, con liquidez mínima de R$ 1 millón/día. Los resultados evidencian la viabilidad de la solución de Aprendizado por Reforço Profundo, embora soluções exatas ainda apresentem resultados melhores no curto prazo.
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