Цифровая трансформация финансового рынка радикально преобразовала ландшафт инвестиционных возможностей для физических лиц, расширив доступ к мобильным брокерским платформам, автоматизированным системам рекомендаций, краудфандинговым механизмам и токенизированным активам, что сформировало принципиально новую экосистему розничного инвестирования на фоне сохраняющегося разрыва между технологическими инновациями и уровнем финансовой грамотности населения. В результате возникает феномен цифрового розничного инвестора, поведение которого отличается от рациональных моделей классической теории портфеля выраженной склонностью к частым трансакциям, ориентацией на краткосрочные спекулятивные стратегии, усиленными геймификацией интерфейсов и влиянием социальных сетей, что приводит к значительному отставанию медианной реализованной доходности брокерских счетов от рыночных бенчмарков и массовому разочарованию участников, особенно проявившемуся после периодов низких процентных ставок. Сравнительная оценка восьми ключевых классов активов, включая банковские депозиты, государственные и корпоративные облигации, акции российских эмитентов, паевые фонды акций, вложения в доллары США и евро, а также криптовалюты на примере биткоина, за период 2019–2024 годов, охватывающий фазы пандемии, резких изменений монетарной политики и геополитических шоков, выявляет широкую вариацию номинальной и реальной доходности, волатильности, максимальной просадки, коэффициента Шарпа и коэффициента вариации. Экстремальные номинальные показатели криптоактивов, достигающие более шестидесяти процентов годовых, сопровождаются волатильностью около семидесяти пяти процентов и просадками свыше семидесяти процентов, делая их непригодными для большинства массовых инвесторов, тогда как корпоративные облигации демонстрируют оптимальное риск-скорректированное соотношение с положительным коэффициентом Шарпа, умеренной просадкой в пределах двенадцати процентов и стабильностью, превосходящей государственные облигации и депозиты, реальная доходность которых часто оказывается отрицательной после учета инфляции. Налоговые параметры, включая льготы индивидуальных инвестиционных счетов, существенно корректируют эффективную доходность, повышая привлекательность биржевых инструментов, в то время как матрица парных корреляций подчеркивает выраженный диверсификационный потенциал сочетания акций с валютными позициями за счет отрицательных связей, хотя в кризисные интервалы наблюдается конвергенция коэффициентов, ослабляющая защитные свойства и требующая дополнительных буферов ликвидности. Цифровизация, снижая транзакционные издержки и барьеры входа, одновременно генерирует новые технологические, операционные и поведенческие риски, включая алгоритмические сбои, манипуляции через медиа и скрытые издержки маршрутизации ордеров, что усиливает системное давление на неквалифицированных участников и актуализирует необходимость переосмысления традиционных моделей ценообразования активов с учетом изменившейся структуры рынка. Полученные результаты иллюстрируют отсутствие универсального превосходства какого-либо класса активов, подчеркивая компромиссный характер каждого инструмента по параметрам ликвидности, налоговой эффективности и психологической переносимости просадок, и способствуют формированию обоснованных подходов к портфельному конструированию, ориентированных на долгосрочный горизонт, систематическое инвестирование и минимизацию поведенческих искажений. Настоящая аннотация обеспечивает возможность установления основного содержания работы, определения ее релевантности для теоретических исследований в области поведенческих финансов и цифровой экономики, а также практической разработки модельных портфелей и регуляторных мер по защите инвесторов, тем самым позволяя специалистам и автоматизированным информационным системам принять обоснованное решение об обращении к полному тексту для углубленного ознакомления с количественными соотношениями и интерпретациями в условиях трансформирующегося российского финансового рынка.