让我们看一下现代投资组合理论（MPT），该理论表明投资者厌恶风险。我们有两个或三个收益率相同的投资组合，因此投资者将选择风险最低的投资组合。因此，如果投资组合具有较高的投资组合风险，则投资者将选择具有较高回报的投资组合。哈里·马科维兹（Harry Markowitz）首次提出了构建最优投资组合的理论。 Markowitz认为，在选择投资组合时，任何投资者都应仅基于预期收益和标准差进行选择。因此，在评估了投资组合的各种组合之后，他必须选择“最佳”投资组合。基于这些组合的预期收益与标准偏差之比的组合。收益与风险投资组合的比率保持正常：收益越高，风险越大。投资者的主要任务是合并弱关联或负关联的资产。相关系数为1的投资组合具有较高的风险，而相关系数为-1的投资组合具有较低的风险，但实际上却很少。在拥有大量资产的情况下，该风险相应地低于拥有两个资产的风险，因此我们分散了我们的投资组合。有效边界Markowitz在其理论上提出了两个参数-风险和获利能力。有效边界定义了分别在风险和收益之间的有效投资组合集。让我们看一个例子：投资组合1-低回报和低风险投资组合2-高回报和高风险投资组合3-有效投资组合投资组合4-无效投资组合边界上的所有投资组合都是有效的。在现有风险下，另一投资组合的回报将较低。因此，投资者可以选择适当的风险并选择最佳的回报率。因此，MPT使用有效边界的结果将是为投资组合中的每种资产选择最佳权重。让我们研究加密货币投资组合！因此，我们决定利用12种最大的加密货币，并评估5,000种可能的投资组合选项。这是我们的加密货币投资策略。借助holderlab.io，您可以免费找到投资组合的有效边界，因此我们选择BTC，ETH，XRP，LTC，BCH，EOS，BNB，BSV，TRX，XLM，ADA，XMR作为研究对象。首先，让我们看一下2018年至2019年的相关矩阵概述。一年的相关性非常高。关于加密货币资产的信息：比特币0,842以太坊0,873XRP 0,851莱特币0,895比特币现金0,895EOS 0,861币种硬币0,884比特币SV 0,797卡达诺0,834TRON 0,813恒星0,687 Monero 0,9我们正在测试从3月4日开始的过去三个月的资产比率，2019 Bitcoin-0，057以太坊0，173XRP 0，532 Litecoin 0，505 Bitcoin Cash 0，635EOS 0，493Binance Coin 0，554Bitcoin SV 0，565Cardano 0，561TRON 0，579 Stellar 0，39Monero 0，52结果为已经更好了。比特币是负相关的，但这是使用相关矩阵进行分析的相对较短的时间，我们将看一下有效前沿的概述。计算2019年加密货币投资组合的有效边界。因此，在加密货币投资策略中，我们在2019年初分析了一个投资组合样本，并分析了5,000个加密货币投资组合。让我们看一下结果：最佳投资组合的权重分布如下：比特币28，以太坊86％1，XRP 10 26％，Litecoin 7，7％比特币现金3，92％EOS 0，93％Binance硬币11，99％BitcoinSV 17，8％Cardano 7，57％TRON 6，48％Stellar 0，58％Monero 3，06％收益0,02886，波动率0.0743，夏普比率0.38838我们看到EOS和XLM的分布是低至1％，而比特币的分布为28.86％，我们最近看到了比特币的主导地位和各种山寨币的下降。为了评估结果，我们测试了最佳投资组合，并将其与投资组合中的百分比分布进行比较。为了使用holderlab.io的回测模块（您可以在此处测试您的加密货币投资策略）对加密货币投资组合进行反向测试，我们从2019年初开始测试最优投资组合，其权重是使用有效边界计算的，并获得以下结果：利润127.21％最大利润峰值227.79％最大亏损-24.26％标准偏差66.6％让我们看一下比例分布的测试后结果：利润94.65％最大利润峰值192.97％最大亏损-18.9标准偏差百分比为57，利润百分比为88.32，下降了32.56，但下降幅度为5.36％。但是，我们假设我们选择的加密货币投资组合高度相关，因此我们需要将山寨币与中小型资本进一步结合。因此，可以看出，包括有效边界在内的现代Portoflio理论可以应用于加密货币投资组合，并找到最优的投资组合。