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Un objetivo clave de la DCI es la diversificación de un mercado de criptomoneda muy volátil. Esto permite una inversión en todo el espacio de la criptomoneda sin el riesgo de apostar por una sola moneda y la molestia de tener monedas de diferentes bolsas o en diferentes billeteras. Hay muchas monedas disponibles y algunas son vehículos de inversión muy valiosos. Sin embargo, otros son altamente volátiles y, francamente, otros no valen nada.

El objetivo de DCI es administrar un fondo de índice de monedas que sea el promedio ponderado de las 30 monedas principales. Si bien las calificaciones de una moneda de alto rendimiento son algo subjetivas, el objetivo general es minimizar el riesgo y maximizar los rendimientos. La clave para eso es crear un promedio ponderado de muchas monedas no correlacionadas o negativamente correlacionadas con el mayor rendimiento esperado posible, incluida la posibilidad de reemplazar monedas dentro del índice.

Desafortunadamente, muchas monedas están altamente correlacionadas, son muy volátiles, y algunas tienen una probabilidad no nula de falla espontánea. Existen métricas en competencia para las cuales se puede optimizar una cartera hacia; maximizando específicamente el rendimiento esperado frente a minimizar la volatilidad. El objetivo de la DCI es maximizar el Ratio de Sharpe, que es una relación de los retornos esperados de la cartera sobre la desviación estándar de la cartera.

El proceso de selección implica la simulación de millones de posibles precios de mercado futuros para un solo año, en función de la volatilidad histórica y la correlación de rendimientos utilizando el último año de datos. Se aplica una penalización a las monedas más nuevas que tienen menos datos históricos y una mayor probabilidad de falla espontánea utilizando una función de puntaje patentada basada en el Efecto Lindy que se explica en los siguientes párrafos.

Dentro de esta simulación, se genera un informe del empate-amanecer máximo esperado, días máximos de pérdida, rendimiento esperado, rendimiento / pérdida del percentil 95 esperado y el índice de Sharpe esperado. Más importante aún, se utiliza un proceso de optimización, utilizando un algoritmo genético, para desarrollar una cartera óptima. Después de cada simulación, la cartera se vuelve a equilibrar mediante la ponderación de los activos de alto rendimiento y la ponderación de los activos de bajo rendimiento hasta que se crea una cartera óptima de activos en todos los escenarios futuros en términos de minimizar la volatilidad y maximizar el rendimiento.

Esto no es una moneda para el comercio del día ni una moneda para comprar y mantener (no HODL). El arduo trabajo de diversificar la cartera para obtener un valor máximo durante el siguiente período de tenencia de 1 año ya se ha completado. Además, la cartera se vuelve a ponderar periódicamente para que los nuevos empleados con mejor desempeño se muevan hacia adentro y hacia afuera. Si cualquier activo que se espera falle, debido a un hackeo, fraude o cualquier otra razón específica, dicho activo se eliminará de inmediato de la cartera para ser reemplazado por la siguiente moneda de mejor rendimiento.

El Efecto Lindy establece simplemente que la expectativa de vida futura, también conocida como la probabilidad de fracaso, es proporcional tanto a la salud como a la longevidad existente de la entidad en cuestión. Esto también es parte del argumento de Doomsday. En pocas palabras, las modas se desvanecen rápidamente y las cosas viejas tienden a permanecer. Para los propósitos de DCI, las monedas que han existido durante mucho tiempo y tienen una alta participación en el mercado tienen una probabilidad cercana a cero de fallas espontáneas, mientras que las monedas más nuevas con un volumen más bajo tienen una mayor probabilidad de perder su valor espontáneamente.

Aquí, la probabilidad de fallar en un solo día se define como una función de salud (capitalización de mercado), longevidad, porcentaje de monedas en circulación y sentimiento.