Multi-Asset Portfolio Optimization for Green and Non-Green Cryptocurrencies in G7 Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the financial performance of diversified portfolios composed of various asset categories, including green cryptocurrencies, non-green cryptocurrencies, energy cryptocurrencies, stocks of leading companies, stocks of top energy companies, and stocks of prominent sustainable companies within the context of G7 nations. Additionally, it investigates the financial performance of green and non-green cryptocurrency portfolios across these regions. It aims to compare returns while examining the initiatives undertaken by these countries to foster sustainable financial systems. The research also explores how investors can leverage portfolio optimization to enhance returns in the rapidly evolving digital currency market. The study employs two machine learning techniques. First, six constraints, including maximum Sharpe ratio, minimum variance, maximum return, Sortino ratio, and Black-Litterman model, were applied to build portfolios for green and non-green cryptocurrencies. The model started with an 80%-20% train-test separation to find suitable allocations that it improved using full dataset retraining. The results explained that the highest Sharpe ratio portfolio generated the finest performance in the U.S. and Japan because of their strong financial market institutions and active participation from institutions. The investment cultures of Canada and Italy led to their selection of minimum variance portfolios. The Black-Litterman model worked well in the UK to produce equilibrium between market expectations and real risk-returns while German investors chose maximum return portfolios due to their risk tolerance. The French financial industry put risk-adjusted returns at the forefront thus the optimized Sortino ratio strategy proved most appropriate. A comparison between green and non-green portfolios shows that green portfolios regularly exhibited lower volatility together with superior risk-adjusted returns especially when sustainability policies were clearly defined in the nation. The higher returns from non-green portfolios came alongside higher speculative risk which made them susceptible to market volatility. This study demonstrated that selecting portfolios should be done based on specific market features that vary from country to country. Those who need stable long-term returns can achieve it through green investing while investors with high tolerance for risks can spend in non-green investments. Future studies should concentrate on developing dynamic rebalancing methods for portfolios while integrating decentralized finance (DeFi) technology to optimize portfolio management systems.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».