Programmazione stocastica per la gestione dinamica di portafoglio: un'applicazione attraverso gli algoritmi genetici.

Abstract

La selezione di portafoglio si configura come processo decisionale in condizioni di incertezza. Secondo un approccio classico, questa si denota come statica: le decisioni di investimento sono effettuate all'inizio di un periodo e nulla può essere rivisto sino alla fine dello stesso. In questo trattato si affronta un approccio differente, detto dinamico, che permette la revisione periodica di portafoglio in modo da sfruttare appieno le modificate condizioni economiche e permettere un'adeguata gestione dei rischi. L'incertezza è rappresentata attraverso la generazione di scenari. Si propone un modello di ricerca dei pesi ottimi di portafoglio in modo da minimizzare il CVaR dato il livello di rendimento atteso finale e se ne presenta un'applicazione mediante una metodologia ascrivibile alla classe delle "biologically inspired optimization": gli algoritmi genetici.