Portfolio Optimization Techniques for Cryptocurrencies
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the shortcomings of the existing literature regarding cryptocurrency portfolio construction. First, we address the effectiveness of time-series models that capture stylized features. We perform a comparison study on various methods for estimating distributions for asset returns, including normal, historical, and GARCH models within a CVaR setting. The goal of this comparison is to determine the financial benefits of constructing portfolios based on estimated distributions that consider stylized features of crypto return series. Next, we create and compare various prediction models for cryptocurrencies and integrate them with mean-variance optimization to base performance on portfolio management metrics, such as Sharpe ratio and level of diversification, rather than statistical metrics like accuracy and R<sup>2</sup> on which the literature solely focuses. We determine it is unclear which optimization approach (CVaR or Robust MVO) leads to better crypto portfolios, and so, to address this, we compare optimization procedures on out-of-sample data through a thorough cross-validation of hyperparameters for each technique. We then compare the resulting risk-optimal portfolios from each technique. The results show that a CVaR approach with a GARCH simulation and a decision tree prediction model with robust mean-variance optimization yield portfolios of similar risk. We also show that using statistical metrics to evaluate models may not always yield the best financial performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».