Optimización de portafolios accionarios a través de un micro algoritmo genético (Industrial Data, 2007)
Esta investigación muestra la optimización de portafolios accionarios mediante micro algoritmos genéticos, que resuelvan el modelo de selección de inversiones planteado por Markowitz, como una optimización multi-objetivo, en donde se maximiza la rentabilidad y se minimiza el riesgo, lo que implica, realizar una negociación entre ambos objetos y buscar soluciones óptimas. La resolución de este problema requiere de un algoritmo genético para optimización multi-objetivo basado en óptimos de Pareto. Los resultados obtenidos señalan que esta publicación es más eficiente que otros procesos de similares características((Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II(NSGA II) y Pareto Archive Evolution Strategy (PAES)), pero debido al período de tiempo y las características del mercado local, su poder de predicción es bajo.