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Portfolio management with cryptocurrencies: The role of estimation risk

机译：加密货币的投资组合管理：估计风险的作用

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This paper contributes to the literature on cryptocurrencies, portfolio management and estimation risk by comparing the performance of naive diversification, Markowitz diversification and the advanced Black-Litterman model with VBCs that controls for estimation errors in a portfolio of cryptocurrencies. We show that the advanced Black-Litterman model with VBCs yields superior out-of-sample risk-adjusted returns as well as lower risks. Our results are robust to the inclusion of transaction costs and short-selling, indicating that sophisticated portfolio techniques that control for estimation errors are preferred when managing cryptocurrency portfolios. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文通过比较朴素的分散化，Markowitz分散化和高级VBC控制Black-Litterman模型的性能来控制加密货币组合中的估计误差，从而为有关加密货币，组合管理和估计风险的文献做出了贡献。我们显示，具有VBC的先进Black-Litterman模型可产生出色的样本外风险调整后收益，以及更低的风险。我们的结果对于包括交易成本和卖空在内是有力的，表明在管理加密货币投资组合时，首选用于控制估计误差的复杂投资组合技术。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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