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Martín Martín, Pablo (Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid) Josa Fombellida, Ricardo Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias En este Trabajo de Fin de Grado, se aborda la optimización de carteras de inversión en materias primas mediante la aplicación del modelo de Markowitz y la Teoría Moderna de la Cartera. Se realiza un análisis exhaustivo de la relevancia de las materias primas como clase de activo, examinando sus características de rendimiento, riesgo y correlación. El estudio se enfoca en adaptar la metodología de optimización de Markowitz a las particularidades de las materias primas. Para ello, se lleva a cabo una selección rigurosa de materias primas y un análisis descriptivo de cada una de ellas. Se estiman los rendimientos y riesgos asociados a cada materia prima utilizando diversas métricas, incluyendo volatilidad, Valor en Riesgo (VaR), CVaR y retorno ajustado al riesgo. Los resultados de la optimización de la cartera se presentan a través de un análisis detallado de datos y se comparan con otras estrategias de inversión, como carteras de riesgo mínimo, máxima rentabilidad y máximo ratio de Sharpe. Finalmente, se discuten las implicaciones prácticas de la investigación, sus limitaciones y se proponen futuras líneas de investigación. Este trabajo proporciona información valiosa para inversores interesados en diversificar sus carteras con materias primas, contribuyendo al campo de las finanzas cuantitativas. In this Thesis, the optimization of investment portfolios in commodities is addressed through the application of the Markowitz model and Modern Portfolio Theory. A comprehensive analysis of the relevance of commodities as an asset class is conducted, examining their performance, risk, and correlation characteristics. The study focuses on adapting the Markowitz optimization methodology to the particularities of commodities. To this end, a rigorous selection of commodities is carried out, followed by a descriptive analysis of each one. The returns and risks associated with each commodity are estimated using various metrics, including volatility, Value at Risk (VaR), CVaR, and riskadjusted return. The results of the portfolio optimization are presented through a detailed data analysis and compared with other investment strategies, such as minimum risk, maximum return, and maximum Sharpe ratio portfolios. Finally, the practical implications of the research, its limitations, and suggestions for future research are discussed. This work provides valuable information for investors interested in diversifying their portfolios with commodities, contributing to the field of quantitative finance. 2025-01-23 2025-01-23 2024 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74303 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional