[en] Value investors usually consider that each financial product has an intrinsic value and that the market price will, eventually, tend towards that value. Under this philosophy, investors following this school of thought usually buy assets that are underpriced with respect to their intrinsic values in hopes of selling it in the future at a higher price. This is what is known as a buy and hold strategy. In this thesis, we present an analysis of whether option contracts, a derivative financial product, can be used to increase the revenues obtained under the same market conditions. To do so, we use a series of analytical tools based on the theory of stochastic differential equations and Monte Carlo simulations. We consider different stochastic models for the market such as a linear drift and volatility one, a geometric Brownian motion, a constant elasticity of variance model and a Schwartz's model. To generate Monte Carlo samples the Euler method is employed. The results obtained indicate that, indeed, revenues can be increased with this kind of strategies, yet depending on some hyperparameters of each strategy the uncertainty can also increase or even lead to greater losses than the buy and hold one. Therefore, they should be correctly tuned according to the investors risk-aversion profile. Finally, we apply this strategy in a real market, the S\&P500 ETF, to validate that the theoretical results still hold in a more realistic situation. To tune the hyperparameters in this real situation we perform a parameter estimation in a Bayesian framework using a nested sampling algorithm.

[es] Los inversores en valor normalmente consideran que cada producto financiero tiene un valor intrínseco y que el precio de mercado tendera hacia ese valor de forma eventual. Bajo esta filosofía, los inversores compran esos activos que están subvalorados en el mercado con respecto a dicho valor intrínseco esperando que en algún momento el precio de mercado aumente. Esta estrategia es la que comúnmente se conoce como comprar y mantener. En este trabajo presentamos un análisis del posible uso de estrategias basadas en contratos de opciones para aumentar los beneficios obtenidos bajo las mismas hipótesis. Para ello, usamos una serie de herramientas analíticas basadas en la teoría de las ecuaciones diferenciales estocásticas y simulaciones de Monte Carlo. Se consideran diferentes modelos estocásticos para el mercado incluyendo un modelo de volatilidad y drift constantes, un movimiento Browniano geométrico, un modelo de elasticidad constante de la varianza y el modelo de Schwartz. Para generar muestras aleatorias en las simulaciones de Monte Carlo se emplea el método de Euler. Los resultados obtenidos indican que, efectivamente, los beneficios se pueden incrementar con este tipo de estrategias, pero tienen una serie de hiperparámetros que definen la estrategia que pueden hacer que la incertidumbre aumente o que incluso se aumenten las pérdidas. Por lo tanto, estos hiperparámetros se tienen que optimizar de acuerdo al perfil y aversión al riesgo de los inversores. Finalmente, aplicamos esta estrategia en un mercado real, el del ETF S&P500, para validar que los resultados teóricos aun se mantienen para una situación mas realista. Para poder optimizar los hiperparámetros en este mercado se realiza una inferencia Bayesiana usando un algoritmo de nested sampling.