[ca] Des del desenvolupament de la teoria moderna de carteres de Markowitz l'any 1952, s'han dut a terme numerosos avenços per a millorar-ne les tècniques originals, fins al punt que la recerca actual en aquest àmbit es centra en construir models d'aprenentatge profund que distribueixin el capital de manera òptima entre els actius considerats en un sol pas. Malgrat que l'aprenentatge profund ha ajudat a resoldre un gran nombre de problemes en altres àrees, encara no s'ha demostrat que sigui prou exitós en algunes branques del camp de les finances com és el cas del disseny de carteres. Després de comprovar que mètodes més heurístics no funcionen com a estratègies d'inversió activa, l'objectiu d'aquesta tesi esdevé explorar com l'aprenentatge profund pot servir per abordar el problema de l'optimització de carteres. S'analitza si les idees clàssiques de la teoria de carteres han d'ésser reemplaçades completament per xarxes neuronals que integrin tot el procés, o si bé és més adequat incorporar-les dins de l'arquitectura dels models. Es discuteix també l'impacte que té la freqüència de les dades amb què treballen els models en el seu rendiment. Per aquests motius, s'han implementat i posat a prova diversos models d'aprenentatge profund que treballen únicament amb els guanys històrics dels actius, entrenats principalment en dades d'alta freqüència de criptomonedes. Totes les proves s'han dut a terme sota el mateix marc d'inversió i els seus rendiments s'han comparat amb el d'altres carteres estàndard per tal de poder extreure conclusions significatives. Els results obtinguts indiquen els models d'aprenentatge profund implementats són capaços de detectar patrons en les dades que són invisibles pels models financers clàssics. No obstant, aquesta predictibilitat no es pot aprofitar completament en les inversions a temps real ja que les carteres han de ser reoptimizades sovint i això provoca que els costs que les plataformes imposen a cada transacció neutralitzin els guanys.

[en] Since Markowitz's work on portfolio theory in 1952, numerous developments have been carried out to improve the original techniques of portfolio optimization, to the point that the current research on the topic focuses on building deep learning models that design the whole portfolio in only one step. Even though deep learning has helped to solve a wide range of problems in different areas, it has not proven successful enough yet in some branches of finance such as portfolio design. After verifying that heuristic or more simple methods do not work as active trading strategies, the goal of this thesis becomes to explore how the portfolio optimization problem can be approached via deep learning. We analyze whether the classical portfolio theory ideas should be either completely replaced by end-to-end neural networks or incorporated into the architectures, and we discuss the impact that the frequency of the data has on the performance of the models. For this reason, multiple deep learning architectures that take as input only asset returns have been implemented and extensively backtested, mainly on high-frequency cryptocurrency data. All backtests have been carried out under the same trading framework and their performances have been compared to some standard benchmarks in order to extract significant conclusions. Our results indicate that, on high-frequency data, deep learning models are capable of detecting features that are invisible to the classical financial methods. Nevertheless, this predictability can not be exploited in real-life trading as the portfolios need to be largely reoptimized often and therefore the transaction costs imposed by the exchanges cancel out all the profits.