Eficiencia y Retorno de las Estrategias de Inversión Basadas en IA en Carteras Diversificadas
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.13845143Palabras clave:
Inteligencia artificial, gestión de inversiones, mercados emergentes, América Latina, rendimiento ajustado al riesgo, diversificación de carteras, fondos de inversiónResumen
Este estudio analiza la eficiencia y el retorno de las estrategias de inversión basadas en inteligencia artificial (IA) en carteras diversificadas de fondos de inversión en América Latina. Utilizando datos históricos (2013-2022) de fondos de Brasil, México, Colombia y Perú, se comparó el rendimiento ajustado al riesgo de carteras gestionadas por IA con carteras tradicionales. Los resultados mostraron que las carteras basadas en IA obtuvieron un índice de Sharpe promedio significativamente más alto (1.16) que las carteras tradicionales (0.91), lo que sugiere un mejor rendimiento ajustado al riesgo. Además, las carteras gestionadas por IA mostraron una mayor diversificación geográfica y por clase de activo. Este estudio destaca el potencial de la IA para mejorar la gestión de inversiones en mercados emergentes y ofrece información valiosa para inversores, gestores de fondos y reguladores.
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