讓我們來看看現(xiàn)代投資組合理論（MPT），它表明投資者是風險厭惡者。我們有兩三個收益率相同的投資組合，所以投資者會選擇風險最低的一個。據(jù)此，如果一個投資組合具有較高的投資組合風險，那么投資者就會選擇收益較高的投資組合。構(gòu)建最優(yōu)投資組合理論是由Harry Markowitz首先提出的。

Markowitz認為，任何投資者在選擇投資組合時，都應該只根據(jù)預期收益和標準差來做出選擇。因此，在對各種組合的投資組合進行評估后，他必須根據(jù)這些組合的預期收益率與標準差的比值，選擇“最佳”組合。收益率與風險組合的比率保持正常：收益率越高，風險就越大。

投資者的主要任務是將弱相關或負相關的資產(chǎn)組合起來。相關系數(shù)為1的投資組合是有風險的，而相關系數(shù)為-1的投資組合風險較小，但實際上很少。擁有大量的資產(chǎn)，風險也相應地比擁有兩種資產(chǎn)的風險要低，所以我們將投資組合多樣化。

有效邊界

Markowitz在他的理論中提出了兩個參數(shù)——風險和盈利能力。有效邊界分別定義了風險和收益之間的有效投資組合集。讓我們來看一個例子：

投資組合1 -低回報和低風險

投資組合2 -高回報和高風險

投資組合3-有效的投資組合

投資組合4 –無效的投資組合

所有在邊界上的投資組合都將是有效的。在現(xiàn)有風險下，另一種投資組合的回報將會更低。因此，投資者可以選擇適當?shù)娘L險，選擇最優(yōu)的收益率。

因此，MPT使用有效邊界的結(jié)果將是選擇投資組合中每種資產(chǎn)的最優(yōu)權(quán)重。

讓我們?nèi)パ芯考用茇泿沤M合！

因此，我們決定采用12種最大的加密貨幣進行資本化，并評估5000種可能的投資組合選項。這是我們的加密貨幣投資策略。

在holderlab.io的幫助下你可以免費找到你投資組合的有效邊界

因此我們選取BTC、ETH、XRP、LTC、BCH、EOS、BNB、BSV、TRX、XLM、ADA、XMR作為研究對象。

首先，讓我們看一下2018年至2019年一年的相關矩陣概況

一年的相關性非常高。加密貨幣資產(chǎn)相關信息：

比特幣 0，842

以太坊 0，873

XRP 0，851

萊特幣 0，895

比特幣現(xiàn)金 0，895

EOS 0，861

Binance Coin 0，884

比特幣 SV 0，797

Cardano 0，834

TRON 0，813

恒星 0，687

Monero 0，9

我們正在測試過去3個月的資產(chǎn)比率，從2019年4月15日開始

比特幣 -0，057

以太坊 0，173

XRP 0，532

萊特幣 0，505

Bitcoin Cash 0，635

EOS 0，493

Binance Coin 0，554

Bitcoin SV 0，565

Cardano 0，561

TRON 0，579

Stellar 0，39

Monero 0，52

結(jié)果已經(jīng)比較好了，比特幣是負相關的，但這是一個比較短的時間內(nèi)使用相關矩陣進行分析，不過，我們會看看有效前沿的概況。

計算2019年加密貨幣組合的有效邊界

因此，在加密貨幣投資策略中，我們分析了2019年初的一個投資組合樣本，分析了5000個加密貨幣投資組合。

讓我們看看結(jié)果：

最優(yōu)投資組合的權(quán)重分布如下：

Bitcoin 28，86%

Ethereum 1，26%

XRP 10，23%

Litecoin 7，32%

Bitcoin Cash 3，92%

EOS 0，93%

Binance Coin 11，99%

BitcoinSV 17，8%

Cardano 7，57%

TRON 6，48%

Stellar 0，58%

Monero 3，06%

收益率0，02886，波動率0.0743，夏普比率0.38838

我們看到，EOS和XLM的分布低于1%，而比特幣的分布分別為28.86%，我們最近看到比特幣的主導地位和各山寨幣的下跌。

為了評估結(jié)果，我們測試最優(yōu)投資組合，并將其與投資組合中%的比例分布進行比較。

反向測試加密貨幣資產(chǎn)組合

使用holderlab.io回溯測試模塊（您可以在此測試您的加密貨幣投資策略），我們從2019年初開始測試最優(yōu)投資組合，其權(quán)重使用有效前沿計算，得到如下結(jié)果：

利潤127.21%最高利潤峰值227.79%最大虧損-24.26%

標準偏差66.6%

讓我們看看比例分布的后測結(jié)果：

利潤94.65%最大利潤峰值192.97%最大虧損-18.9%

標準偏差57，88%

利潤下降了32.56，但下降幅度為5.36%。但是，我們假設我們選擇的加密貨幣組合具有高度相關性，并且需要進一步將各山寨幣與中、小型資本化組合在一起。

因此，可以看出，現(xiàn)代的Portoflio理論，包括有效前沿，可以應用于加密貨幣投資組合，并尋找最優(yōu)的投資組合權(quán)重。