प्रोपिक्स रणनीतियाँ कैसे बनाई जाती हैं?

विस्तृत विवरण कार्यप्रणाली अनुभाग में पाया जा सकता है।

प्रोपिक्स रणनीतियाँ बाजार के बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करने की क्षमता वाले शेयरों को उजागर करने के लिए अर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और विशेषज्ञ मानव विश्लेषण के मिश्रण का उपयोग करती हैं।

हमारा मालिकाना AI मॉडल विभिन्न शेयरों और उनके ऐतिहासिक प्रदर्शन को वर्गीकृत और रेटिंग देने के इरादे से ऐतिहासिक वित्तीय डेटा का विश्लेषण करता है। AI मॉडल विभिन्न वित्तीय मेट्रिक्स और वर्षों के दौरान स्टॉक के समग्र प्रदर्शन के साथ उनके सहसंबंध की पहचान करना और विभिन्न वित्तीय मेट्रिक्स को सापेक्ष भार प्रदान करना सीखता है। विश्लेषण के परिणामों के आधार पर, हमारा AI मॉडल प्रत्येक स्टॉक को निम्नलिखित लेबलों में से एक के साथ लेबल करता है - अंडरपरफॉर्मेंस, न्यूट्रल परफॉर्मेंस, या आउटपरफॉर्मेंस, और इस तरह उन स्टॉक की पहचान करने का प्रयास करता है जो निश्चित समय के दौरान ऐतिहासिक रूप से बाजार बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। हमारे ऐतिहासिक डेटासेट में 25 वर्षों से अधिक का वित्तीय डेटा और विभिन्न क्षेत्रों की हजारों कंपनियों के 50 से अधिक वित्तीय मेट्रिक्स शामिल हैं। स्टॉक प्रदर्शन के अधिक परिष्कृत विश्लेषण में योगदान करते हुए, प्रत्येक वित्तीय मीट्रिक को दिए गए भार की सटीकता बढ़ाने के लिए यह विस्तृत डेटासेट आवश्यक है। जैसा कि नीचे बताया गया है, यह किसी भी तरह के पूर्वाग्रह को कम करने का काम भी करता है।

ऐतिहासिक शेयरों को AI मॉडल द्वारा रेटिंग दिए जाने के बाद, हम डेटा के लिए विभिन्न प्रकार की बाधाओं और चयन मानदंडों को लागू करने में सक्षम हैं, उदाहरण के लिए, ट्रेडिंग आवृत्ति, सेक्टर और उद्योग, ट्रेडिंग क्षेत्र, चाहे वे किसी में शामिल हों स्टॉक सूचकांक, बाज़ार पूंजीकरण और तरलता। उच्चतम रेटिंग वाले शेयरों को उन मानदंडों के आधार पर अलग-अलग समूहों में बांटा गया है जिनके बारे में Investing.com का मानना है कि वे हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक और उपयोगी होंगे, जैसे उच्चतम रेटिंग वाले S&P 500 स्टॉक, उच्चतम रेटिंग वाले तकनीकी स्टॉक आदि। इसके अलावा, इस मानदंड प्रक्रिया के माध्यम से, हम ऐसे स्टॉक को भी हटा देते हैं जो औसत निवेशक के लिए अप्रासंगिक होते हैं, जैसे कि पेनी स्टॉक। ऐसा प्रत्येक समूह एक अलग प्रोपिक्स रणनीति है जो आपको Investing.com के माध्यम से उपलब्ध होगी। यह कदम प्रोपिक्स रणनीतियों को वास्तविक दुनिया के व्यापारिक संदर्भों में मजबूत, प्रासंगिक और व्यावहारिक रूप से लागू करने का काम करता है।

ऐतिहासिक रूप से रणनीति ने कैसा प्रदर्शन किया होगा, इसकी समीक्षा और अध्ययन करने के लिए प्रत्येक प्रोपिक्स रणनीतियों का ऐतिहासिक डेटा के आधार पर पुन: परीक्षण किया जाता है। बैकटेस्टिंग चरण पर अतिरिक्त जानकारी नीचे उपलब्ध है।

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