La gestión del riesgo de cartera juega un papel importante en las inversiones exitosas. La desviación estándar de la cartera, el valor en riesgo, la pérdida esperada y la desviación absoluta máxima son medidas de riesgo de cartera ampliamente utilizadas. Sin embargo, las medidas de riesgo de cartera existentes son vulnerables a una mayor asimetría y curtosis de los rendimientos de los activos. Además, la suposición tradicional de normalidad de los rendimientos de la cartera conduce a una subestimación del riesgo de la cartera. Las criptomonedas son un medio de intercambio digital descentralizado. A diferencia del dinero físico, los pagos en criptomonedas existen puramente como entradas digitales en un libro mayor en línea llamado blockchain que describen transacciones específicas. Debido al alto volumen y alta frecuencia de las transacciones de criptomonedas, la previsión de riesgos utilizando datos diarios no es suficiente, y se requiere un análisis de alta frecuencia. Los datos de alta frecuencia revelan una curtosis y asimetría excesivas muy altas para los rendimientos de las criptomonedas. Con el fin de incorporar una mayor asimetría y curtosis de las criptomonedas, se minimiza una medida de riesgo de cartera basada en datos para obtener los pesos óptimos de la cartera. Se utiliza un enfoque reciente de previsión de volatilidad basado en datos con datos diarios para estudiar la previsión de riesgos para criptomonedas con datos grandes de alta frecuencia (horarios). El artículo enfatiza la superioridad de la selección de cartera de criptomonedas al minimizar la medida de riesgo recientemente propuesta en comparación con la cartera de mínima varianza tradicional.