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Portfolio management with cryptocurrencies: The role of estimation risk

机译：具有加密货币的投资组合管理：估算风险的作用

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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：本文通过比较了天真多样化，Markowitz多样化和先进的黑色垃圾模型的性能，对加密货币，投资组合管理和估计风险进行了贡献，这些文件通过VBC控制了加密货物组合中的估计错误来控制估计错误。我们表明，具有VBCS的先进黑色垃圾模型会产生优异的样本风险调整后的返回以及较低的风险。我们的结果是纳入交易成本和缺货的强大，表明在管理加密货源组合时，可以选择控制估计误差的复杂的组合技术。 （c）2019 Elsevier B.v.保留所有权利。

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