¿Cómo se gana la mayor cantidad de dinero con el menor riesgo? {DH}


Mostramos cómo aplicar una teoría económica ganadora del Premio Nobel al mercado de valores y resolver el problema de optimización resultante con una simple programación en Python.

22 de mayo de 2019·Leer 7 minutos

Uno de los principales objetivos de la empresa moderna de análisis y ciencia de datos es resolver problemas complejos de optimización para empresas comerciales y tecnológicas con el fin de maximizar sus beneficios.

En mi artículo «Programación lineal y optimización discreta con Python» tocamos los conceptos básicos de la optimización discreta e introdujimos una biblioteca Python PuLP para resolver tales problemas.

Programación lineal y optimización discreta usando Python con PuLP

La programación lineal y entera son técnicas clave para la optimización discreta y están apareciendo en todas partes hoy …

Aunque un problema de programación lineal (LP) solo puede definirse mediante la función y las condiciones de contorno de …



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