A metodologia tradicional para seleção de carteiras é o modelo de média-variância de Markowitz, que exige que os retornos dos ativos sejam normalmente distribuídos. No entanto, para o caso de carteiras com ativos que possuam retornos não gaussianos, como criptomoedas, o risco dessas carteiras é subestimado, resultando em alocações não ótimas. Para corrigir esta distorção, propomos o uso da medida de desempenho universal Ômega proposta por Keating e Shadwick, que considera todos os momentos da distribuição dos retornos, o que permite a inclusão de ativos de qualquer natureza e características na carteira. Demonstramos analiticamente que a medida Ômega é uma generalização da medida de desempenho de Sharpe para ativos com distribuições de retornos de qualquer tipo. Isso indica que a medida Ômega é de aplicação universal e que o índice de Sharpe é apenas um caso particular da medida Ômega para carteiras de ativos com retornos gaussianos.