Publicación: Robo-Advisor
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Resumen en español
RESUMEN: Los Robo-Advisors (RAs) son plataformas automatizadas diseñadas para asistir a los inversionistas en la gestión de sus portafolios, teniendo en cuenta sus preferencias de riesgo, horizonte de inversión y objetivos financieros. En un mundo cada vez más digitalizado, estos sistemas han crecido exponencialmente debido a su capacidad para reducir costos y eliminar los sesgos emocionales presentes en la asesoría financiera tradicional. A lo largo del proyecto se buscó desarrollar un Robo-Advisor simplificado que sirva como apoyo a personas en la toma de decisiones de inversión. A lo largo del estudio, se realizó una revisión exhaustiva de la literatura sobre RAs y se analizaron modelos internacionales para identificar las variables clave utilizadas en su desarrollo. Posteriormente, se diseñó e implementó un modelo básico de Robo-Advisor en Python. Aunque el modelo desarrollado si brindaba una respuesta, se terminó por concluir que este no era suficiente pues las personas buscan un alto nivel de automatización, y no tener que invertir nada más allá de su capital. Por otro lado, se encontró que aún existen individuos que prefieren algún acompañamiento humano sobre el que ofrece un RA, incluso si esto significa un costo mayor.
Resumen en inglés
ABSTRACT: Robo-Advisors (RAs) are automated platforms designed to assist investors in managing their portfolios by considering their risk preferences, investment horizon, and financial goals. In an increasingly digitalized world, these systems have grown exponentially due to their ability to reduce costs and eliminate the emotional biases often present in traditional financial advisory. Throughout this project, the goal was to develop a simplified Robo-Advisor to support individuals in their investment decisions. The study included an in-depth literature review on RAs and an analysis of international models to identify the key variables used in their development. Subsequently, a basic Robo-Advisor model was designed and implemented in Python. Although the model provided some useful responses, it was ultimately concluded that it fell short, as most users seek a high level of automation that allows them to invest without additional effort beyond their initial capital. Additionally, it was found that many individuals still prefer some degree of human guidance over the one that is offered by an RA, even if it involves a higher cost.