Efficiency of Using Cryptocurrencies as an Investment Asset
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The study of the effectiveness of using cryptocurrencies as an investment resource was conducted on the basis of testing the hypothesis that the introduction of leading cryptocurrencies that are components of the CRIX index into the investment portfolio improves its quality (efficiency). Cryptocurrency investment opportunities are explored on the basis of statistics for July 2016-June 2019. An average annual return on investment (ROI), which is adjusted for passive income on an investment asset (PI), is used to evaluate investment performance. In this study, cryptocurrencies are compared with the following alternative investment areas: Forex market, equities (companies with the highest weights in Nasdaq 100, Euro STOXX 50), commodities, government bonds, real estate. The criteria were determined by the increase in the Sharpe ratio of the investment portfolio and its average annual return. Optimization of investment portfolios without cryptocurrencies and with them was performed on the basis of the Markowitz model. The result shows the confirmation of the hypothesis: the introduction of 3 cryptocurrencies – Bitcoin, Ripple, Litecoin – in the proportions of 2.31%, 1%, 1%, respectively, increased the Sharpe ratio of the investment portfolio by 3.29 points, and the coefficient of return by 9.42 percentage points while increasing the risk by only 0.51 percentage points. This result indicates that the quality (increase in efficiency) of the investment portfolio due to the introduction of cryptocurrencies and the ability to control the investment risk of the portfolio despite the high volatility of cryptocurrencies. This proves the investment (speculative) function of crypto-assets, which can be the basis for developing a model of accounting for crypto-assets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle