<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-27T20:21:43Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/43836" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/43836</identifier><datestamp>2021-06-30T03:58:57Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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<subfield code="a">Hernández Rodríguez, César</subfield>
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<subfield code="c">2020</subfield>
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<subfield code="a">En este trabajo se pretende explorar el uso del modelo de optimización de carteras de&#xd;
Markowitz para generar estrategias de inversión bursátiles.&#xd;
Se han empleado las cotizaciones diarias de 24 empresas de la Bolsa de Valores NASDAQ,&#xd;
divididas en 4 sectores. Después de realizar un análisis descriptivo básico del histórico&#xd;
de datos en 4 años, se han obtenido fronteras eficientes y carteras eficientes notables&#xd;
en los distintos escenarios.&#xd;
Asimismo, se ha realizado una comparación entre estrategias para cada sector y entre&#xd;
sectores, empleando carteras de rentabilidad, riesgo y ratio de Sharpe, y mediante una&#xd;
simulación de inversión de capital de 2 años y 3 meses, con el fin de obtener un hipotético&#xd;
beneficio con estas estrategias. Se calcula el riesgo específico de algunas cartera para poder&#xd;
hacer un ranking de carteras.&#xd;
Para su implementación se ha usado el software Python como herramienta para captar&#xd;
los datos, generar las carteras óptimas y las visualizaciones de forma automática.</subfield>
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<subfield code="a">This paper intends to explore the use of the Markowitz model to generate optimization&#xd;
strategies in stock exchange investment portfolios.&#xd;
The daily stock values of 24 NASDAQ companies divided among 4 sectors have been&#xd;
used in the study. After performing a basic descriptive analysis of the data history in 4&#xd;
years, efficient frontiers and notable efficient portfolios have been obtained in the different&#xd;
scenarios.&#xd;
Similarly, a comparison has been undertaken between the strategies adopted in each&#xd;
sector and between sectors, using Sharpe’s profitability, risk and ratio portfolios, and by&#xd;
means of a simulated capital investment lasting 2 years and 3 months with the goal of&#xd;
obtaining a hypothetical profit with these strategies. The specific risk for each strategy&#xd;
will be calculated in order to make a portfolio ranking.&#xd;
For its implementation, the software Python has been used as a tool to analyze data&#xd;
and generate visualizations for the most efficient portfolios automatically.</subfield>
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<subfield code="a">Optimización de carteras de inversión en la industria tecnológica</subfield>
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