Improved Constrained Portfolio Selection Model using Particle Swarm Optimization

Objective: The main objective of this study is to improve the extended Markowitz mean-variance portfolio selection model by introducing a new constraint known as expert opinion practicable for portfolio selection in real-life situation. Methods: This new extended model consists of four constraints namely: bounds on holdings, cardinality, minimum transaction lots, and expert opinion. The first three constraints have been presented in other researches in literature. The fourth constraint introduced in this study is an essential parameter in making and guiding a realistic portfolio selection. To solve this new extended model an efficient heuristic method of Particle Swarm Optimization (PSO) was engaged with existing benchmark data in the literature. Results: The outcome of the computational results obtained in this study with the new extended Markowitz mean-variance portfolio selection model proposed in this study and solved with PSO showed an improved performance over existing algorithm in particular GA in different instances of the data set used. Conclusion: The study evolves a new extended portfolio selection model and the findings

Performance dos Exchange Trated Funds do Setor Energético dos EUA

A seleção de portfólios eficientes pressupõe a adoção de processos de tomada de decisão assentes em abordagens multiobjetivo. Neste âmbito, Markowitz (1952) foi o precursor da teoria de portfólio moderna, considerando como funções objetivo deste tipo de problemas a maximização do retorno e a minimização do risco. No que se refere aos modelos de portfólio, estes descuram, geralmente, a incerteza inerente aos dados necessários à sua instanciação. Por outro lado, a complexidade computacional exigida para a obtenção de soluções destes problemas, em particular, se houver restrições de cardinalidade, faz ressaltar a necessidade de utilizar um método inicial que permita efetuar uma pré-seleção dos títulos a contemplar nos portfólios de partida. Neste contexto, a presente dissertação propõe a aplicação de uma abordagem assente em duas etapas para construir modelos de portfólio. A primeira, consiste na utilização da metodologia Data Envelopment Analysis (DEA) para selecionar um conjunto de títulos que apresentam melhor performance financeira, de acordo com os indicadores utilizados como inputs (a minimizar) e como outputs (a maximizar). A segunda, faz recurso aos modelos de portfólio multiobjetivo intervalares para apresentar as carteiras de títulos eficientes, de acordo com as preferências do investidor (i.e. assumindo estratégias mais agressivas, conservadoras e/ou combinadas). A utilidade prática da metodologia proposta é finalmente ilustrada com base num conjunto de Exchange Traded Funds (ETF) do setor energético dos Estados Unidos da América (EUA). Os resultados obtidos evidenciam que o setor energético é pouco atrativo para os investidores, uma vez que foram poucos os ETFs considerados eficientes atendendo à metodologia DEA. De uma forma geral, foi ainda possível observar que o ETF considerado sempre eficiente e mais vezes escolhido como benchmark em todos os modelos e horizontes temporais é o NLR, que pertence ao setor nuclear. Adicionalmente, foi possível verificar que em nenhum dos modelos considerados (e horizontes temporais) existem ETFs pertencentes ao setor das energias renováveis. De facto, os setores do gás natural e do petróleo bruto são os setores mais presentes nas carteiras de ETFs eficientes. No que diz respeito à composição das carteiras, verificamos que estratégias mais agressivas permitem obter um maior retorno e um maior risco; por outro lado, estratégias conservadoras e equilibradas conduzem a um menor retorno, mas a um menor risco