Mejorando la gestión de carteras mediante inteligencia artificial: revisión de la literatura

Construir una cartera de inversiones es un problema que numerosos investigadores han abordado durante muchos años. El objetivo principal siempre ha sido equilibrar el riesgo y la recompensa mediante la asignación óptima de activos como acciones, bonos y efectivo. En general, el proceso de gestión de carteras se basa en tres pasos: planificación, ejecución y retroalimentación, cada uno de los cuales tiene sus objetivos y métodos a emplear. Partiendo de la teoría de carteras de media-varianza de Markowitz, se han aceptado ampliamente diferentes marcos que renovaron considerablemente cómo se está resolviendo la asignación de activos. Los recientes avances en inteligencia artificial proporcionan capacidades metodológicas y tecnológicas para resolver problemas altamente complejos, y la cartera de inversiones no es una excepción. Por esta razón, el artículo revisa el estado actual de los enfoques de vanguardia respondiendo a la pregunta central de cómo la inteligencia artificial está transformando los pasos de gestión de carteras. Además, dado que el uso de la inteligencia artificial en finanzas se ve desafiado por requisitos de transparencia, equidad y explicabilidad, se demuestra el estudio de caso de explicaciones post-hoc para la asignación de activos. Finalmente, discutimos desarrollos regulatorios recientes en el negocio de inversiones en Europa y destacamos aspectos específicos de este negocio donde la inteligencia artificial explicable podría avanzar en la transparencia del proceso de inversión.