"ANALYTICAL FINANCE. a Machine Learning approach to Risk Factors in PORTFOLIO MANAGEMENT (QUANTITATIVE INVESTMENT)"

Abstract

El objetivo principal de este estudio es investigar la efectividad de los factores utilizados en renta variable para obtener retornos superiores en renta fija, aplicando la técnica de factor investing. Se utilizarán técnicas avanzadas de machine learning y análisis de big data para definir y estudiar factores como tamaño, volatilidad y momentum en el contexto de la renta fija, desarrollando un algoritmo de regresión lineal para evaluar su efectividad.

Este estudio busca llenar un vacío en la literatura existente, proporcionando nuevos conocimientos y estrategias de inversión diversificadas para los inversores. La metodología incluirá la extracción y procesamiento de grandes volúmenes de datos financieros, definiendo factores específicos para la renta fija y comparándolos con un índice de referencia para medir su capacidad de generar retornos superiores. Se realizará una revisión exhaustiva de la literatura sobre factor investing tanto en renta variable como en renta fija, se desarrollará un modelo cuantitativo para evaluar estos factores y se analizarán los resultados obtenidos. Finalmente, se elaborarán conclusiones sobre la viabilidad del factor investing en el mercado de renta fija, contribuyendo así a la literatura académica y ofreciendo valiosas perspectivas para los inversores.

The main objective of this study is to investigate the effectiveness of factors used in equity capital markets to achieve superior returns in fixed income, applying the technique of factor investing. Advanced machine learning techniques and big data analysis will be used to define and study factors such as size, volatility, and momentum in the context of fixed income, developing a linear regression algorithm to evaluate their effectiveness. This study seeks to fill a gap in the existing literature, providing new insights and diversified investment strategies for investors.

The methodology will include the extraction and processing of large volumes of financial data, defining specific factors for fixed income and comparing them with a benchmark index to measure their ability to generate superior returns. An exhaustive review of the literature on factor investing in both equity and fixed income will be conducted, a quantitative model will be developed to evaluate these factors, and the results obtained will be analyzed. Finally, conclusions will be drawn on the viability of factor investing in the fixed income market, thereby contributing to the academic literature and offering valuable perspectives for investors.