The ranking of cryptocurrencies to make investment decisions for investors
Keywords:
Cryptocurrency Ranking, Crypto Investment Decision, Cryptocurrency Investment Criteria, Multi-Criteria Decision Making (MCDM), TOPSISAbstract
This study aims to rank cryptocurrencies for investment decisions among three different types of investors: Conservative Investors, Moderate Investors, and Aggressive Investors, using the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) model known as Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The study selected the top 10 cryptocurrencies with the highest trading volumes through exchanges registered with the Securities and Exchange Commission (SEC), consisting of Tether, Bitcoin, Optimism, Ethereum, Terra Classic, Zilliqa, XRP, Dogecoin, GALA, and Cortex. The criteria used for ranking these cryptocurrencies include: 1) Return on Investment, 2) Sharpe Ratio, 3) Trading Volume, 4) Volatility, 5) Market Capitalization Share, and 6) Number of exchanges licensed by the SEC. The findings of the research indicate: 1) For Conservative Investors, the recommended order of investment is Bitcoin (BTC), followed by Optimism (OP) and Ethereum (ETH). 2) For Moderate Investors, the recommended order of investment is Ethereum (ETH), followed by Optimism (OP) and Cortex (CTXC). 3) For Aggressive Investors, the recommended order of investment is Bitcoin (BTC), followed by Tether (USDT) and Ethereum (ETH). 4) All types of investors should avoid investing in Tether Classic (LUNC), ranked as the 10th cryptocurrency.
References
Ammous, S. (2018). The Bitcoin Standard: The Decentralized Alternative to Central Banking. Hoboken, NJ: Wiley.
Barberis, N., Shleifer, A., & Vishny, R. (1998). A model of investor sentiment. Journal of financial economics, 49(3), 307-343.
Brauneis, A., & Mestel, R. (2018). Price discovery of cryptocurrencies: Bitcoin and beyond. Economics Letters, 165, 58-61.
Bushee, B. J., & Noe, C. F. (2000). Corporate disclosure practices, institutional investors, and stock return volatility. Journal of accounting research, 171-202.
Elton, E. J., Gruber, M. J., Brown, S. J., & Goetzmann, W. N. (2009). Modern portfolio theory and investment analysis. John Wiley & Sons.
Gatfaoui, H. (2009). Sharpe ratios and their fundamental components: An empirical study. Available at SSRN 1486073.
Jorgenson, D. (1967). The Theory of Investment Behavior. Retrieved September 30, 2023, from http://www.nber.org/books/ferb67-1
Kishtainy, N. (2012). The Economics Book. Slovakia: PEARSON.
Kristoufek, L. (2015). What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis. PloS one, 10(4), e0123923.
Liu, Y., & Tsyvinski, A. (2018). Risks and returns of cryptocurrency. Available at SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.3226952
Rabin, M. (2013). Risk aversion and expected-utility theory: A calibration theorem. Retrieved July 10, 2020, from https://doi.org/10.1142/ 9789814417358_0013
Singal, V. (2011). Investment principle of portfolio and equity analysis. Hoboken, New Jersey: WILEY.
เกศราพร สุขกลับ. (2565). ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจลงทุนในคริปโตเคอร์เรนซีของนักลงทุนในกรุงเทพมหานคร. คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยรามคําแหง.
ศุภวิทย์ ทองอิ่น. (2566). การตัดสินใจลงทุนในคริปโตเคอร์เรนซีของคนไทย. คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยรามคําแหง.
สถาพร โอภาสานนท์. (2556). การตัดสินใจแบบหลายหลักเกณฑ์ (2). วารสารบริหารธุรกิจ, 36(140), 5-9
สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์. (2561). รายงานสรุปภาวะตลาดสินทรัพย์ดิจิทัล รายสัปดาห์. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มกราคม 2567 จาก https://www.sec.or.th/TH/Pages/Weekly Report.aspx.
สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์. (2561). สรุปสาระสำคัญของพระราชกำหนดการประกอบธุรกิจสินทรัพย์ดิจิทัล พ.ศ.2561. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มีนาคม 2567 จาก https://www.sec.or.th/TH/Documents/DigitalAsset/digitalasset_summary.pdf
อังศุธร ศรีกาญจนสอน. (2019). การจัดกลุ่มผู้ลงทุนไทยตามพฤติกรรมการลงทุนใน Bitcoin. NIDA Case Research Journal, 11(1), 94-113.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Journal of Industrial Business Administration

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.