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IDFC PMS’s Neo Equity Portfolio breaks new ground in the way equity funds are managed in India, using artificial intelligence and machine learning capabilities. While quant funds use pre-set quantitative algorithms to drive portfolio construction and strategy, AI-ML goes a step beyond: it crunches vast amounts of data, detects patterns and comes up with algorithms that best suit dynamically evolving market conditions. Dr. Chetan Mehra – a PhD in computer science with over 2 decades of experience in leveraging AI-ML prowess to manage investment portfolios – takes us through the 30 month old IDFC Neo Equity Portfolio.

WF: How are you looking at the current market scenario?

Chetan: Today we live in interesting times as the world around us has almost stopped turning. Globally industries are shut, people are falling sick or dying, creating fear and anxiety in the minds of people and investors. There is fear and anxiety not just in India but global markets. Indices have become as volatile as stocks. At such times it becomes very hard for investors to make decisions as good quality information is obscured by noise and misinformation. At such a point hard facts in the form of reliable data can play a very important role in painting a clear picture.

Global markets have not encountered such a unique situation in our lifetimes, most markets have fallen as much as 30% from their peaks in a very short space of time. Unlike previous falls we don't expect markets to make a V shaped recovery, we are likely to see a slow and steady recovery as the economy opens up. What this means is that this fall has given long term investors an opportunity to buy good quality companies at a reasonable price to build a long term balanced portfolio.

WF: You run an AI-powered portfolio of stocks. Can you explain what is Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to start with?

Chetan: Whilst artificial intelligence (‘AI’) has been around since at least the 1950s, interest in the topic has boomed in the last 20 years. This has been driven largely with the advent of Graphics Processing Unit (GPU) and cheap computing and storage. Methods like Deep Learning with the help of GPUs have revolutionised image recognition and solving deeply complex games like Go. .

Although the terms Artificial Intelligence and Machine Learning are often used interchangeably, they mean quite different things. AI in general is a bigger concept to create intelligent machines that can mimic or replicate human thinking, intelligence, even behaviour.

ML is a subfield of AI, which enables machines to learn from data or experiences, without being explicitly programmed to do so. In ML, algorithms iterate over data several times to learn and discover. Unlike regular programming, a set of instructions on how to solve a problem are not given. Instead, the machine trains itself by looking through large quantities of data and builds a model to predict likely outcomes.

WWF: Is a quant model same as a ML model? How does Neo use these quant/ML based techniques?

Chetan: No, the two are different.

In a quant model, you have a prescribed formula from a book for which one finds the right parameters and it becomes your model. In AI, you feed in the data and the algorithm discovers the model from the data; this is the key philosophical difference between the two approaches. The good part about an AI-based model is that it will adapt itself as new data is made available to the system.

IDFC Neo Equity Portfolio (Neo) is driven by algorithms and we aim to build a balanced portfolio, we construct our portfolio by building exposure to factors for which one gets rewarded and to achieve a good balance of risk and return. Neo consumes large amounts of data, since data is the fuel for our algorithms, if we don't have high quality data, we cannot build a machine learning model.

Our algorithms work quite differently from other approaches. For example, if you are served a Thali for dinner, it will usually consist of dal, two vegetable dishes, rice, chapati and maybe some yogurt to form a complete meal. For a human being this is just regular food, but our algorithm doesn't just see dal and chapati, our algorithm, it sees protein, carbohydrates, vitamins, etc. with some herbs and spice, . essentially it looks at the key components needed to form a complete meal. While looking at these components, we then identify which of these components are good for us. Let’s say we identify that protein and vitamins are good for us. We will then increase exposure to them by adding more dal and vegetables. It does not matter which type of dal or vegetables as long as they have highest amount of protein and vitamins.

Just like the Thali which is rich in protein and vitamins, similarly we intend to build our portfolio to have the right set of factor exposures. Factors such as Price to Book, Dividend Yield, Long term Growth of Earnings etc. Right balance of factor exposures could reward a portfolio in a rising market and protect it in a falling market. While most portfolios fixate over what stocks they have, we fixate over right factor balance to achieve good balance of risk and reward. We believe as long as we control our risks while maintaining exposure to good factors, we can generate better return.

WF: What is the benefit of investing in a ML driven product vs a traditional long-only fund?

Chetan: The investment opportunities offered by ML strategies can be summarised in one word: diversification. ML techniques have the potential to generate alpha which is not easily accessible through standard models.

In long only investment management ML can help highlight gaps in analysis which would help even the most seasoned portfolio managers. ML can help capture alpha both on the upside as well downside of a portfolio. ML can help identify second order as well as non-linear impact of changes in data that are not obvious to the human eye.

WF: What is the importance of a Portfolio Manager in a ML driven portfolio?

Chetan: ML is a very powerful method, like any powerful approach it needs a seasoned hand to use it. One doesn’t just need to know ML but you need domain knowledge. Unless one has deep domain knowledge and knowledge of the problem you are trying to solve, one will not go very far. So your portfolio manager must know ML and finance / portfolio management. You can put a machine learning engineer incharge who has little or no knowledge of finance to manage a portfolio. The engineer will struggle to identify which data vectors are important and which ones are not. Its very easy to identify spurious relationships which can actually be harmful for the model.

Quality of data is fundamental to ML. A portfolio manager also curates data and does a sanity check, checks for improbable correlations and fluke relationships. This is important, since machine is like a child, if you teach it good manners it will learn good manners, if you teach it bad manners it learns bad manners. We strive to make sure the machine learns good manners.

WF: Where does Neo invest? What is the universe for Neo to select stocks?

Chetan: Neo invests in S&P BSE 200 companies only. Majority of the portfolio (85-90%) is invested in Large cap stocks and some portion is invested in Midcaps and rest is in cash (as on 31st March 2020). Single stock exposure is monitored and restricted to minimize concentration risk (currently restricted at 10%) and sector exposure is closely aligned to S&P BSE 200 Index Sector weights so as to avoid large sector mismatches (currently restricted at 40%).

In March 2020, we were overweight on Healthcare, Consumer Staples and IT which have actually benefitted the portfolio and has been able to generate better return and also has been able to minimise the downside.

WF: How has been the recent performance of your portfolio? Has your portfolio been able to tide over the recent volatility?

Chetan: Despite major market events, Neo has held up in this meltdown. The algorithm has been demonstrating its ability to build a portfolio that maintains a good balance between risk and reward, whilst extracting alpha on a regular basis. We are now in unprecedented times, not just in India but globally, we remain cautious. We continue our work to improve our model further in the coming months.

WF: At present, what kind of cash levels is your AI model projecting? What max levels can you go to?

Chetan: We try not to take many cash calls as our job is to manage equity exposure. Cash calls in our portfolios are a function of Portfolio Manager macro view and factor model. The model generally does not project very high cash exposures because the model is designed to maintain balance between risk and reward. Thus, we try to build a portfolio which will be rewarded on the upside and protected on the downside.

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The Disclosures of opinions/in house views/strategy incorporated herein is provided solely to enhance the transparency about the investment strategy / theme of the Portfolio and should not be treated as endorsement of the views / opinions or as an investment advice. This document should not be construed as a research report or a recommendation to buy or sell any security. This document has been prepared on the basis of information, which is already available in publicly accessible media or developed through analysis of the Portfolio Manager. The information/ views / opinions provided is for informative purpose only and may have ceased to be current by the time it may reach the recipient, which should be taken into account before interpreting this document. The recipient should note and understand that the information provided above may not contain all the material aspects relevant for making an investment decision and the stocks may or may not form part of the Portfolio’s in future. The decision of the Portfolio Manager may not always be profitable; as such decisions are based on the prevailing market conditions and the understanding of the Portfolio Manager. Actual market movements may vary from the anticipated trends. This information is subject to change without any prior notice. The Company reserves the right to make modifications and alterations to this statement as may be required from time to time. Neither IDFC Asset Management Co. Ltd nor IDFC, its Directors or representatives shall be liable for any damages whether direct or indirect, incidental, punitive special or consequential including lost revenue or lost profits that may arise from or in connection with the use of the information.

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आईडीएफसी पीएमएस का नियो इक्विटी पोर्टफोलियो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की क्षमताओं का उपयोग करके भारत में इक्विटी फंड्स को प्रबंधित करने के तरीके में नया आधार तोड़ता है। जबकि क्वांट फंड पोर्टफोलियो निर्माण और रणनीति को चलाने के लिए पूर्व-निर्धारित मात्रात्मक एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, एआई-एमएल एक कदम आगे निकल जाता है: यह बड़ी मात्रा में डेटा को क्रंच करता है, पैटर्न का पता लगाता है और एल्गोरिदम के साथ आता है जो गतिशील रूप से विकसित बाजार की स्थितियों के अनुकूल है। डॉ। चेतन मेहरा - निवेश के विभागों का प्रबंधन करने के लिए AI- एमएल कौशल का लाभ उठाने में 2 दशकों के अनुभव के साथ कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी - हमें 30 महीने के आईडीएफसी नियो इक्विटी पोर्टफोलियो के माध्यम से ले जाता है।

डब्ल्यूएफ: आप मौजूदा बाजार परिदृश्य को कैसे देख रहे हैं?

चेतन: आज हम दिलचस्प समय में रहते हैं क्योंकि हमारे आसपास की दुनिया ने मुड़ना लगभग बंद कर दिया है। वैश्विक स्तर पर उद्योग बंद हैं, लोग बीमार पड़ रहे हैं या मर रहे हैं, जिससे लोगों और निवेशकों के मन में भय और चिंता पैदा हो रही है। सिर्फ भारत में ही नहीं बल्कि वैश्विक बाजारों में भय और चिंता है। इंडेक्स स्टॉक के रूप में अस्थिर हो गए हैं। ऐसे समय में निवेशकों के लिए निर्णय लेना बहुत कठिन हो जाता है क्योंकि अच्छी गुणवत्ता की जानकारी शोर और गलत सूचनाओं द्वारा अस्पष्ट होती है। ऐसे बिंदु पर विश्वसनीय डेटा के रूप में कठिन तथ्य एक स्पष्ट तस्वीर को चित्रित करने में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।

वैश्विक बाजारों ने हमारे जीवनकाल में इस तरह की अनोखी स्थिति का सामना नहीं किया है, ज्यादातर बाजार बहुत कम समय में अपनी चोटियों से 30% तक गिर चुके हैं। पिछली गिरावट के विपरीत, हम बाजारों को वी के आकार की वसूली करने की उम्मीद नहीं करते हैं, अर्थव्यवस्था के खुलते ही हमें धीमी और स्थिर वसूली देखने की संभावना है। इसका मतलब यह है कि इस गिरावट ने दीर्घकालिक निवेशकों को लंबी अवधि के संतुलित पोर्टफोलियो के निर्माण के लिए उचित मूल्य पर अच्छी गुणवत्ता वाली कंपनियों को खरीदने का मौका दिया है।

डब्ल्यूएफ: आप शेयरों के एआई-संचालित पोर्टफोलियो चलाते हैं। क्या आप बता सकते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) किसके साथ शुरू होते हैं?

चेतन: जब तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ('एआई') कम से कम 1950 के दशक के आसपास रही है, इस विषय में रुचि पिछले 20 वर्षों में उछली है। यह काफी हद तक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) और सस्ते कंप्यूटिंग और स्टोरेज के आगमन के साथ संचालित किया गया है। जीपीयू की मदद से डीप लर्निंग जैसी विधियों ने छवि मान्यता में क्रांति ला दी है और गो जैसे गहन जटिल खेलों को हल किया है। ।

हालाँकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को अक्सर इंटरचेंज के रूप में इस्तेमाल किया जाता है, लेकिन उनका मतलब काफी अलग होता है। सामान्य रूप से AI बुद्धिमान मशीनों को बनाने के लिए एक बड़ी अवधारणा है जो मानव सोच, बुद्धिमत्ता, यहां तक कि व्यवहार की नकल या नकल कर सकती है।

एमएल एआई का एक उपक्षेत्र है, जो स्पष्ट रूप से ऐसा करने के लिए प्रोग्राम किए बिना मशीनों को डेटा या अनुभवों से सीखने में सक्षम बनाता है। एमएल में, एल्गोरिदम सीखने और खोजने के लिए कई बार डेटा पर पुनरावृति करता है। नियमित प्रोग्रामिंग के विपरीत, किसी समस्या को हल करने के निर्देशों का एक सेट नहीं दिया जाता है। इसके बजाय, मशीन बड़ी मात्रा में डेटा को देखकर खुद को प्रशिक्षित करती है और संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल बनाती है।

WWF: क्या क्वांट मॉडल एमएल मॉडल के समान है? नियो इन क्वांट / एमएल आधारित तकनीकों का उपयोग कैसे करता है?

चेतन: नहीं, दोनों अलग हैं।

एक मात्रा मॉडल में, आपके पास एक पुस्तक से एक निर्धारित सूत्र है जिसके लिए कोई सही पैरामीटर पाता है और यह आपका मॉडल बन जाता है। एआई में, आप डेटा में फ़ीड करते हैं और एल्गोरिथ्म डेटा से मॉडल को पता चलता है; यह दोनों दृष्टिकोणों के बीच महत्वपूर्ण दार्शनिक अंतर है। एआई-आधारित मॉडल के बारे में अच्छी बात यह है कि यह स्वयं को अनुकूल बनाएगा क्योंकि नया डेटा सिस्टम को उपलब्ध कराया जाता है।

आईडीएफसी नियो इक्विटी पोर्टफोलियो (नियो) एल्गोरिदम द्वारा संचालित है और हम एक संतुलित पोर्टफोलियो बनाने का लक्ष्य रखते हैं, हम अपने पोर्टफोलियो का निर्माण उन कारकों के संपर्क में करते हैं जिनके लिए किसी को पुरस्कृत किया जाता है और जोखिम और वापसी का अच्छा संतुलन प्राप्त होता है। नियो बड़ी मात्रा में डेटा का उपभोग करता है, क्योंकि डेटा हमारे एल्गोरिदम के लिए ईंधन है, अगर हमारे पास उच्च गुणवत्ता वाले डेटा नहीं हैं, तो हम मशीन लर्निंग मॉडल नहीं बना सकते हैं।

हमारे एल्गोरिदम अन्य दृष्टिकोणों से काफी अलग तरीके से काम करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपको रात के खाने के लिए थाली दी जाती है, तो इसमें आम तौर पर दाल, दो सब्जियों के व्यंजन, चावल, चपाती और शायद कुछ दही मिलाकर पूरा भोजन बनाया जाता है। एक इंसान के लिए यह सिर्फ नियमित भोजन है, लेकिन हमारा एल्गोरिथ्म सिर्फ दाल और चपाती नहीं देखता है, हमारा एल्गोरिथ्म, यह कुछ जड़ी बूटियों और मसाले के साथ प्रोटीन, कार्बोहाइड्रेट, विटामिन आदि देखता है। अनिवार्य रूप से यह संपूर्ण भोजन बनाने के लिए आवश्यक प्रमुख घटकों को देखता है। इन घटकों को देखते समय, हम फिर पहचानते हैं कि इनमें से कौन सा घटक हमारे लिए अच्छा है। मान लीजिए कि हम पहचानते हैं कि प्रोटीन और विटामिन हमारे लिए अच्छे हैं। हम फिर अधिक दाल और सब्जियां डालकर उनके संपर्क में वृद्धि करेंगे। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि किस प्रकार की दाल या सब्जियां जब तक उनमें प्रोटीन और विटामिन की मात्रा सबसे अधिक है।

जिस तरह थेली प्रोटीन और विटामिन से भरपूर होता है, उसी तरह हम फैक्टर एक्सपोजर का सही सेट होने के लिए अपने पोर्टफोलियो का निर्माण करना चाहते हैं। फैक्टर्स जैसे प्राइस टू बुक, डिविडेंड यील्ड, लॉन्ग टर्म ग्रोथ ऑफ अर्निंग आदि। फैक्टर एक्सपोजर का राइट बैलेंस बढ़ते बाजार में पोर्टफोलियो को पुरस्कृत कर सकता है और गिरते बाजार में इसकी रक्षा कर सकता है। जबकि अधिकांश पोर्टफोलियो यह तय करते हैं कि उनके पास कौन से स्टॉक हैं, हम जोखिम और इनाम के अच्छे संतुलन को प्राप्त करने के लिए सही कारक संतुलन को ठीक करते हैं। हमारा मानना है कि जब तक हम अच्छे कारकों के संपर्क में रहते हुए अपने जोखिमों को नियंत्रित करते हैं, हम बेहतर रिटर्न उत्पन्न कर सकते हैं।

डब्ल्यूएफ: एमएल संचालित उत्पाद बनाम पारंपरिक लंबी एकमात्र निधि में निवेश करने का क्या लाभ है?

चेतन: एमएल रणनीतियों द्वारा दिए गए निवेश के अवसरों को एक शब्द में संक्षेपित किया जा सकता है: विविधीकरण। एमएल तकनीकों में अल्फा उत्पन्न करने की क्षमता है जो मानक मॉडल के माध्यम से आसानी से सुलभ नहीं है।

लंबे समय तक केवल निवेश प्रबंधन एमएल विश्लेषण में अंतराल को उजागर करने में मदद कर सकता है जो कि सबसे अनुभवी पोर्टफोलियो प्रबंधकों को भी मदद करेगा। एमएल एक पोर्टफोलियो के साथ-साथ उल्टा दोनों पर अल्फा को पकड़ने में मदद कर सकते हैं। एमएल दूसरे क्रम के साथ-साथ डेटा में परिवर्तन के गैर-रैखिक प्रभाव की पहचान करने में मदद कर सकता है जो मानव आंखों के लिए स्पष्ट नहीं हैं।

WF: एक एमएल संचालित पोर्टफोलियो में एक पोर्टफोलियो मैनेजर का क्या महत्व है?

चेतन: एमएल एक बहुत शक्तिशाली तरीका है, किसी भी शक्तिशाली दृष्टिकोण की तरह इसका उपयोग करने के लिए अनुभवी हाथ की आवश्यकता होती है। एक को केवल एमएल जानने की जरूरत नहीं है, लेकिन आपको डोमेन ज्ञान की आवश्यकता है। जब तक किसी के पास गहन डोमेन ज्ञान और उस समस्या का ज्ञान नहीं है जिसे आप हल करने की कोशिश कर रहे हैं, तो कोई बहुत दूर नहीं जाएगा। तो आपके पोर्टफोलियो मैनेजर को एमएल और फाइनेंस / पोर्टफोलियो मैनेजमेंट का पता होना चाहिए। आप एक मशीन लर्निंग इंजीनियर प्रभारी रख सकते हैं, जिसके पास पोर्टफोलियो का प्रबंधन करने के लिए वित्त का बहुत कम या कोई ज्ञान नहीं है। इंजीनियर यह पहचानने के लिए संघर्ष करेगा कि कौन से डेटा वैक्टर महत्वपूर्ण हैं और कौन से नहीं हैं। बहुत ही सहज रिश्तों की पहचान करना बहुत आसान है जो वास्तव में मॉडल के लिए हानिकारक हो सकता है।

डेटा की गुणवत्ता एमएल के लिए मौलिक है। एक पोर्टफोलियो मैनेजर डेटा पर भी अंकुश लगाता है और एक विवेक जांच करता है, अनुचित सहसंबंधों और अस्थायी संबंधों की जाँच करता है। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि मशीन एक बच्चे की तरह है, यदि आप इसे अच्छे शिष्टाचार सिखाते हैं तो यह अच्छे शिष्टाचार सीखेंगे, यदि आप इसे बुरे शिष्टाचार सिखाते हैं तो यह बुरे शिष्टाचार सीखता है। हम यह सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं कि मशीन अच्छे शिष्टाचार सीखे।

डब्ल्यूएफ: नियो कहाँ निवेश करता है? नियो के लिए स्टॉक चुनने के लिए ब्रह्मांड क्या है?

चेतन: नियो एस एंड पी बीएसई 200 कंपनियों में ही निवेश करता है। अधिकांश पोर्टफोलियो (85-90%) को लार्ज कैप शेयरों में निवेश किया जाता है और कुछ हिस्सा मिडकैप में निवेश किया जाता है और बाकी राशि नकद में (31 मार्च 2020 तक)। सिंगल स्टॉक एक्सपोज़र पर नज़र रखी जाती है और एकाग्रता जोखिम को कम करने के लिए प्रतिबंधित किया जाता है (वर्तमान में 10% पर प्रतिबंधित है) और सेक्टर एक्सपोज़र S & P BSE 200 इंडेक्स सेक्टर वेट के साथ निकटता से जुड़ा हुआ है ताकि बड़े सेक्टर बेमेल (वर्तमान में 40% पर प्रतिबंधित) से बचा जा सके।

मार्च 2020 में, हम हेल्थकेयर, कंज्यूमर स्टेपल्स और आईटी पर अधिक वजन कर रहे थे, जो वास्तव में पोर्टफोलियो को लाभान्वित कर चुके हैं और बेहतर रिटर्न उत्पन्न करने में सक्षम हैं और नकारात्मक पक्ष को कम करने में भी सक्षम हैं।

WF: आपके पोर्टफोलियो का हालिया प्रदर्शन कैसा रहा है? क्या आपका पोर्टफोलियो हाल की अस्थिरता पर टिक नहीं पाया है?

चेतन: प्रमुख बाजार की घटनाओं के बावजूद, नियो ने इस मंदी में भाग लिया है। एल्गोरिथ्म एक पोर्टफोलियो बनाने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन करता रहा है जो नियमित रूप से अल्फा निकालने के साथ-साथ जोखिम और इनाम के बीच एक अच्छा संतुलन बनाए रखता है। हम अब अभूतपूर्व समय में हैं, न केवल भारत में बल्कि विश्व स्तर पर, हम सतर्क रहते हैं। हम आने वाले महीनों में अपने मॉडल को और बेहतर बनाने के लिए अपना काम जारी रखेंगे।

डब्ल्यूएफ: वर्तमान में, आपके एआई मॉडल प्रोजेक्टिंग किस तरह के नकद स्तर पर है? आप किस अधिकतम स्तर तक जा सकते हैं?

चेतन: हम कई कैश कॉल नहीं लेने की कोशिश करते हैं क्योंकि हमारा काम इक्विटी एक्सपोजर का प्रबंधन करना है। हमारे पोर्टफोलियो में कैश कॉल पोर्टफोलियो मैनेजर मैक्रो व्यू और फैक्टर मॉडल का एक कार्य है। मॉडल आम तौर पर बहुत अधिक नकदी जोखिमों को प्रोजेक्ट नहीं करता है क्योंकि मॉडल को जोखिम और इनाम के बीच संतुलन बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस प्रकार, हम एक पोर्टफोलियो बनाने की कोशिश करते हैं जो उल्टा पर पुरस्कृत किया जाएगा और नकारात्मक पक्ष पर संरक्षित होगा।

प्रकटीकरण

इसमें शामिल / घर के विचारों / रणनीति में विचारों के प्रकटीकरण को पूरी तरह से पोर्टफोलियो की निवेश रणनीति / विषय के बारे में पारदर्शिता बढ़ाने के लिए प्रदान किया जाता है और इसे विचार / राय के समर्थन या एक निवेश सलाह के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। इस दस्तावेज़ को शोध रिपोर्ट या किसी सुरक्षा को खरीदने या बेचने की सिफारिश के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। यह दस्तावेज सूचना के आधार पर तैयार किया गया है, जो पहले से ही सार्वजनिक रूप से सुलभ मीडिया में उपलब्ध है या पोर्टफोलियो मैनेजर के विश्लेषण के माध्यम से विकसित किया गया है। प्रदान की गई जानकारी / विचार / राय केवल सूचनात्मक उद्देश्य के लिए है और यह उस समय तक चालू रहना बंद कर सकती है जब तक कि यह प्राप्तकर्ता तक पहुंच सकता है, जिसे इस दस्तावेज़ की व्याख्या करने से पहले ध्यान में रखा जाना चाहिए। प्राप्तकर्ता को ध्यान देना चाहिए और समझना चाहिए कि ऊपर दी गई जानकारी में निवेश निर्णय लेने के लिए प्रासंगिक सभी सामग्री पहलू नहीं हो सकते हैं और स्टॉक भविष्य में पोर्टफोलियो का हिस्सा बन सकते हैं या नहीं बन सकते हैं। पोर्टफोलियो मैनेजर का निर्णय हमेशा लाभदायक नहीं हो सकता है; इस तरह के फैसले मौजूदा बाजार की स्थितियों और पोर्टफोलियो मैनेजर की समझ पर आधारित होते हैं। वास्तविक बाजार की चालें प्रत्याशित प्रवृत्तियों से भिन्न हो सकती हैं। यह जानकारी बिना किसी पूर्व सूचना के परिवर्तन के अधीन है। कंपनी के पास इस कथन में संशोधन और परिवर्तन करने का अधिकार सुरक्षित है जो समय-समय पर आवश्यक हो सकता है। न तो आईडीएफसी एसेट मैनेजमेंट कंपनी लिमिटेड और न ही आईडीएफसी, इसके निदेशक या प्रतिनिधि किसी भी नुकसान के लिए उत्तरदायी होंगे चाहे प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष, आकस्मिक, दंडात्मक विशेष या परिणामी खोए हुए राजस्व या खोए हुए लाभ सहित या जानकारी के उपयोग के संबंध में उत्पन्न हो सकता है। ।

जोखिम:

वित्तीय उत्पाद, उपकरण और निवेश बाजार के जोखिम और रिटर्न / उपज / तरलता के अधीन होते हैं, यह अलग-अलग कारकों के आधार पर भिन्न हो सकता है जो वित्तीय बाजारों को प्रभावित करते हैं। कोई आश्वासन या गारंटी नहीं है कि पोर्टफोलियो के उद्देश्यों को प्राप्त किया जाएगा। निवेशकों को किसी भी गारंटीड या सुनिश्चित रिटर्न की पेशकश नहीं की जा रही है। वित्तीय उत्पादों, उपकरणों, विशेष निवेशों, पोर्टफोलियो और पोर्टफोलियो मैनेजर / इसके सहयोगियों और समूह संस्थाओं के पिछले प्रदर्शन भविष्य की संभावनाओं और प्रदर्शन को इंगित नहीं करते हैं। पोर्टफोलियो का नाम किसी भी तरह से उत्पादों की गुणवत्ता या उनकी भविष्य की संभावनाओं और रिटर्न को नहीं दर्शाता है।

बाजार से संबंधित कुछ खुलासे केवल अनुमान हैं और वास्तव में भविष्य में होने वाले से अलग हो सकते हैं। नतीजतन, वास्तविक भविष्य के लाभ या नुकसान भौतिक रूप से उन लोगों से भिन्न हो सकते हैं जिनका अनुमान लगाया गया है। इस दस्तावेज़ के प्राप्तकर्ता पूरी तरह से जिम्मेदार होंगे / इस सामग्री के आधार पर लिए गए किसी भी निर्णय के लिए उत्तरदायी होंगे। इस सामग्री के सभी प्राप्तकर्ताओं को सामग्री में निर्दिष्ट उत्पादों में से किसी में व्यवहार करने और / या लेन-देन करने से पहले अपनी जांच करनी चाहिए, अपने कर सलाहकारों से सलाह सहित उचित पेशेवर सलाह लेनी चाहिए। विभिन्न संचारों में चर्चा किए गए निवेश सभी निवेशकों और किसी भी उत्पाद / वित्तीय साधनों में निवेश करने वाले या निवेश करने वाले व्यक्तियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं, ऐसा उत्पाद / वित्तीय साधन से जुड़ी शर्तों के सत्यापन के बाद और उसके बाद लागू होने वाले जोखिमों के आकलन सहित करना चाहिए। ऐसे उत्पादों / निवेशों के लिए। पोर्टफोलियो मैनेजर (इसके सहयोगियों और समूह संस्थाओं सहित) और इसके किसी भी अधिकारी, निदेशक, कार्मिक और कर्मचारी, किसी भी नुकसान, किसी भी प्रकृति के नुकसान के लिए उत्तरदायी नहीं होंगे, जिसमें प्रत्यक्ष, अप्रत्यक्ष, दंडात्मक, विशेष, अनुकरणीय तक सीमित नहीं है। , परिणामी, किसी भी तरह से इस सामग्री के उपयोग से उत्पन्न होने वाले किसी भी तरह से लाभ के नुकसान के रूप में।

आयडीएफसी पीएमएसच्या निओ इक्विटी पोर्टफोलिओने कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन शिक्षण क्षमतांचा वापर करून इक्विटी फंड्स व्यवस्थापित करण्याच्या पद्धतीत नवीन मैदान मोडले. क्वांट फंड्स पोर्टफोलिओ बांधकाम आणि रणनीती ठरवण्यासाठी प्री-सेट क्वांटिटेटिव्ह अल्गोरिदम वापरतात, तर एआय-एमएल पुढे एक पाऊल टाकते: ते विपुल प्रमाणात डेटा crunches करते, नमुने शोधून काढते आणि अल्गोरिदम आणते जे डायनॅमिकली विकसनशील मार्केटच्या परिस्थितीसाठी उपयुक्त आहे. डॉ. चेतन मेहरा - गुंतवणूकीचे विभाग हाताळण्यासाठी एआय-एमएलच्या कर्तृत्वाचा 2 दशकांहून अधिक कालावधीचा संगणक विज्ञान विषयातील पीएचडी - आम्हाला 30 महिन्यांच्या आयडीएफसी निओ इक्विटी पोर्टफोलिओमध्ये घेऊन जातो.

डब्ल्यूएफ: तुम्ही सध्याच्या बाजाराची परिस्थिती कशी पाहत आहात?

चेतन: आज आपण स्वारस्यपूर्ण काळात जगत आहोत कारण आपल्या आजूबाजूचे जग जवळजवळ बंद झाले आहे. जागतिक स्तरावर उद्योग बंद आहेत, लोक आजारी पडत आहेत किंवा मरत आहेत, लोक आणि गुंतवणूकदारांच्या मनात भीती व चिंता निर्माण झाली आहे. फक्त भारतातच नाही तर जागतिक बाजारपेठांमध्ये भीती व चिंता आहे. निर्देशांक समभागांसारखे अस्थिर बनले आहेत. अशा वेळी गुंतवणूकदारांना निर्णय घेणे फारच अवघड होते कारण आवाज आणि चुकीच्या माहितीमुळे दर्जेदार माहिती अस्पष्ट होते. अशा वेळी विश्वासार्ह डेटाच्या स्वरूपात कठोर तथ्य स्पष्ट चित्र रंगविण्यास महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावू शकतात.

आमच्या जगण्याच्या काळात जागतिक बाजारपेठांमध्ये अशी वेगळी परिस्थिती उद्भवली नाही, बहुतेक बाजारपेठ अगदी कमी कालावधीत त्यांच्या शिखरावरुन 30% इतकी घसरली आहे. मागील धबधब्यांऐवजी आम्ही मार्केटने व्ही आकाराच्या पुनर्प्राप्तीची अपेक्षा करत नाही, अर्थव्यवस्था उघडल्यामुळे आम्हाला धीमे आणि स्थिर पुनर्प्राप्तीची शक्यता आहे. याचा अर्थ असा आहे की या पतनमुळे दीर्घकालीन गुंतवणूकदारांना दीर्घ मुदतीचा संतुलित पोर्टफोलिओ तयार करण्यासाठी वाजवी दराने चांगल्या दर्जाच्या कंपन्या खरेदी करण्याची संधी मिळाली आहे.

डब्ल्यूएफ: आपण समभागांचे एआय-शक्तीने चालविलेले पोर्टफोलिओ चालवित आहात. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) आणि मशीन लर्निंग (एमएल) म्हणजे काय ते स्पष्ट करू शकता?

चेतन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता ('एआय') कमीतकमी १ 50 s० च्या दशकापासून जवळपास आहे, गेल्या २० वर्षांत या विषयावरील रस वाढला आहे. हे ग्राफिक प्रोसेसिंग युनिट (जीपीयू) आणि स्वस्त संगणन आणि स्टोरेजच्या आगमनाने मोठ्या प्रमाणात चालविले गेले आहे. जीपीयूच्या मदतीने डीप लर्निंगसारख्या पद्धतींनी प्रतिमा ओळख आणि क्रांतिकारक गो सारख्या जटिल खेळांचे निराकरण करण्यासाठी क्रांतिकारक बदल केला आहे. .

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग या शब्दाचा वापर बहुतेक वेळा परस्पर बदलला जात असला, तरी त्या बर्‍याच वेगळ्या गोष्टी आहेत. सर्वसाधारणपणे एआय ही एक बुद्धिमान मशीन तयार करण्याची एक मोठी संकल्पना आहे जी मानवी विचार, बुद्धिमत्ता आणि अगदी वर्तनची नक्कल किंवा प्रत बनवू शकते.

एमएल हे एआय चे सबफिल्ड आहे, जे स्पष्टपणे प्रोग्राम न करता, मशीन्सना डेटा किंवा अनुभवावरून शिकण्यास सक्षम करते. एमएलमध्ये, अल्गोरिदम शिकण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी डेटावर अनेक वेळा पुनरावृत्ती होते. नियमित प्रोग्रामिंगच्या विपरीत, समस्येचे निराकरण कसे करावे यासंबंधी सूचनांचा सेट दिलेला नाही. त्याऐवजी, मशीन मोठ्या प्रमाणात डेटा शोधून स्वतः प्रशिक्षित करते आणि संभाव्य निकालांचा अंदाज लावण्यासाठी एक मॉडेल तयार करते.

डब्ल्यूडब्ल्यूएफ: क्वांट मॉडेल हे एमएल मॉडेलसारखेच आहे? निओ ही क्वांट / एमएल आधारित तंत्र कशी वापरतात?

चेतन: नाही, दोघे वेगळे आहेत.

क्वांट मॉडेलमध्ये आपल्याकडे पुस्तकाचे एक निर्धारित सूत्र आहे ज्यासाठी योग्य पॅरामीटर्स सापडतात आणि ते आपले मॉडेल बनतात. एआयमध्ये आपण डेटा फीड करता आणि अल्गोरिदम डेटामधून मॉडेल शोधतो; दोन दृष्टिकोनांमधील हा महत्त्वाचा तत्वज्ञानाचा फरक आहे. एआय-आधारित मॉडेलबद्दल चांगली गोष्ट अशी आहे की सिस्टममध्ये नवीन डेटा उपलब्ध झाल्यामुळे ते स्वतःस अनुकूल होईल.

आयडीएफसी निओ इक्विटी पोर्टफोलिओ (निओ) अल्गोरिदम द्वारे चालविला जातो आणि संतुलित पोर्टफोलिओ तयार करण्याचे आमचे ध्येय आहे, ज्या कारणासाठी एखाद्याला प्रतिफळ मिळते आणि जोखीम व परतावा चांगला संतुलन मिळविण्यासाठी आम्ही आपला पोर्टफोलिओ तयार करतो. निओ मोठ्या प्रमाणात डेटा वापरतो, डेटा आमच्या अल्गोरिदमसाठी इंधन असल्याने, आमच्याकडे उच्च दर्जाचा डेटा नसल्यास आम्ही मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करू शकत नाही.

आमचे अल्गोरिदम इतर पध्दतींपेक्षा भिन्न प्रकारे कार्य करतात. उदाहरणार्थ, जर तुम्हाला रात्री जेवणासाठी थाळी दिली गेली असेल तर त्यात साधारणपणे डाळ, दोन भाजीपाला पदार्थ, तांदूळ, चपाती आणि काही दही असू शकेल जेणेकरून संपूर्ण जेवण तयार होईल. मानवासाठी हे फक्त नियमित अन्न आहे, परंतु आपला अल्गोरिदम फक्त डाळ आणि चपाती, आपला अल्गोरिदम पाहत नाही, त्यात काही औषधी वनस्पती आणि मसाल्यांसह प्रथिने, कार्बोहायड्रेट, जीवनसत्त्वे इत्यादी दिसतात. मूलत: हे संपूर्ण जेवण तयार करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या घटकांवर लक्ष देते. या घटकांकडे पहात असताना, त्यानंतर आम्ही ओळखतो की या पैकी कोणते घटक आमच्यासाठी चांगले आहेत. समजा, आम्ही ओळखतो की प्रथिने आणि जीवनसत्त्वे आपल्यासाठी चांगली आहेत. त्यानंतर आम्ही डाळ आणि भाज्या घालून त्यांच्याकडे संपर्क वाढवू. प्रथिने आणि जीवनसत्त्वे जास्त प्रमाणात उपलब्ध नाहीत तोपर्यंत कोणत्या प्रकारची डाळ किंवा भाज्या आहेत हे महत्त्वाचे नाही.

प्रथिने आणि जीवनसत्त्वे समृद्ध असलेल्या थालीप्रमाणेच, घटकांचे प्रदर्शन योग्य सेट करण्यासाठी आपला पोर्टफोलिओ तयार करण्याचा आमचा मानस आहे. प्राइस टू बुक, डिव्हिडंड यील्ड, दीर्घ मुदतीची वाढ इ. इत्यादी घटकांचा योग्य संतुलन वाढत्या बाजारपेठेतील पोर्टफोलिओला पुरस्कृत करू शकतो आणि घसरणार्‍या बाजारात त्याचे संरक्षण करू शकतो. बहुतेक पोर्टफोलिओ त्यांच्याकडे असलेल्या साठावर अवलंबून असतात, आम्ही जोखीम आणि बक्षिसाची चांगली शिल्लक मिळविण्यासाठी योग्य घटक शिल्लक ठेवतो आम्ही विश्वास ठेवतो की जोपर्यंत आम्ही आपल्या जोखमीवर नियंत्रण ठेवतो आणि चांगल्या घटकांच्या प्रदर्शनास जोपर्यंत आम्ही अधिक चांगले उत्पन्न मिळवू शकतो.

डब्ल्यूएफ: एमएल चालवलेल्या उत्पादनामध्ये पारंपारिक दीर्घ-केवळ फंडात गुंतवणूक करण्याचा काय फायदा?

चेतन: एमएल रणनीतीद्वारे देण्यात आलेल्या गुंतवणूकीच्या संधींचा सारांश एका शब्दात दिला जाऊ शकतोः विविधता. एमएल तंत्रामध्ये अल्फा तयार करण्याची क्षमता असते जी मानक मॉडेल्सद्वारे सहज उपलब्ध नसते.

केवळ गुंतवणूकीचे व्यवस्थापन एमएल विश्लेषणामधील अंतर अधोरेखित करण्यास मदत करू शकते जे अगदी पिकाच्या पोर्टफोलिओ व्यवस्थापकांना मदत करेल. ML पोर्टफोलिओच्या वरच्या बाजूला तसेच डाउनसाइडवर अल्फा कॅप्चर करण्यात मदत करू शकते. एमएल दुसर्या क्रमात तसेच मानवी डोळ्यास स्पष्ट नसलेल्या डेटामधील बदलांचा रेखीय प्रभाव ओळखण्यास मदत करू शकते.

डब्ल्यूएफ: एमएल चालवलेल्या पोर्टफोलिओमध्ये पोर्टफोलिओ मॅनेजरचे महत्त्व काय आहे?

चेतन: एमएल ही एक अतिशय शक्तिशाली पद्धत आहे, कोणत्याही शक्तिशाली दृष्टिकोनाप्रमाणेच हे वापरण्यासाठी एक पीक हात आवश्यक आहे. एखाद्यास फक्त एमएल माहित असणे आवश्यक नाही परंतु आपल्याला डोमेन ज्ञान आवश्यक आहे. जोपर्यंत आपण सोडवण्याचा प्रयत्न करीत असलेल्या समस्येचे खोल डोमेन ज्ञान आणि ज्ञान नाही तोपर्यंत कोणी फार दूर जाणार नाही. तर आपल्या पोर्टफोलिओ व्यवस्थापकास एमएल आणि वित्त / पोर्टफोलिओ व्यवस्थापन माहित असणे आवश्यक आहे. आपण एक मशीन लर्निंग अभियंता प्रभारी ठेवू शकता ज्यांना पोर्टफोलिओ व्यवस्थापित करण्यासाठी वित्त कमी किंवा नाही माहित आहे. कोणते डेटा वेक्टर महत्वाचे आहेत आणि कोणते नाहीत हे ओळखण्यासाठी अभियंता संघर्ष करेल. मॉडेलसाठी प्रत्यक्षात हानिकारक असू शकणारे संबंध ओळखणे हे अगदी सोपे आहे.

एमएलसाठी डेटाची गुणवत्ता मूलभूत आहे. एक पोर्टफोलिओ मॅनेजर डेटाची गणना देखील करतो आणि सेनिटी तपासणी देखील करतो, अशक्य परस्परसंबंधांची तपासणी करतो आणि संबंधांचे निराकरण करतो. हे महत्वाचे आहे, कारण मशीन लहान मुलासारखे आहे, जर आपण त्यास चांगले शिष्टाचार शिकविले तर ते चांगले शिष्टाचार शिकेल, जर आपण त्यास वाईट शिष्टाचार शिकविले तर ते वाईट शिष्टाचार शिकते. मशीन चांगल्या शिष्टाचार शिकते हे सुनिश्चित करण्यासाठी आम्ही प्रयत्न करतो.

डब्ल्यूएफ: निओ कुठे गुंतवणूक करतो? निओ साठा निवडण्यासाठी कोणते विश्व आहे?

चेतन: निओने फक्त एस अँड पी बीएसई 200 कंपन्यांमध्ये गुंतवणूक केली आहे. बहुतेक पोर्टफोलिओची (85-90%) लार्ज कॅप समभागात गुंतवणूक केली जाते आणि काही भाग मिडकॅप्समध्ये गुंतविला जातो आणि उर्वरित रक्कम रोख स्वरूपात आहे (31 मार्च 2020 पर्यंत). एकट्या स्टॉक एक्सपोजरचे परीक्षण केले जाते आणि एकाग्रता जोखीम कमी करण्यास मर्यादित आहे (सध्या 10% मर्यादित आहे) आणि सेक्टर एक्सपोजर एस एस पी पी बीएसई 200 निर्देशांक क्षेत्रातील भारांशी जुळलेले आहे जेणेकरून मोठ्या क्षेत्राची जुळवाजुळव होऊ नये (सध्या 40% मर्यादित आहे).

मार्च २०२० मध्ये आम्ही हेल्थकेअर, कन्झ्युमर स्टेपल्स आणि आयटीवर जास्त वजन केले ज्याने पोर्टफोलिओला खरोखर फायदा झाला आहे आणि चांगले परतावा मिळविण्यात सक्षम झाला आहे आणि नकारात्मक साइड कमी करण्यात सक्षम देखील आहे.

डब्ल्यूएफ: आपल्या पोर्टफोलिओची अलीकडील कामगिरी कशी झाली? आपला पोर्टफोलिओ अलीकडील अस्थिरतेवर भर घालण्यास सक्षम आहे?

चेतन: बाजारपेठेतील प्रमुख कार्यक्रम असूनही निओने या मंदीमध्ये जोर धरला आहे. अल्गोरिदम नियमितपणे अल्फा काढत असताना जोखीम आणि बक्षीस यांच्यात चांगला संतुलन राखण्यासाठी पोर्टफोलिओ तयार करण्याची क्षमता दर्शवित आहे. आपण आता केवळ अभूतपूर्व काळात आहोत, फक्त भारतातच नाही तर जागतिक पातळीवरही आपण सावध आहोत. आम्ही येत्या काही महिन्यांत आमचे मॉडेल सुधारण्यासाठी आमचे कार्य सुरू ठेवतो.

डब्ल्यूएफ: सध्या, आपले एआय मॉडेल कोणत्या प्रकारचे रोख स्तर प्रोजेक्ट करीत आहे? आपण कोणत्या कमाल स्तरावर जाऊ शकता?

चेतन: आमचे काम इक्विटी एक्सपोजर व्यवस्थापित करण्याचे आहे म्हणून आम्ही बरेच कॅश कॉल न घेण्याचा प्रयत्न करतो. आमच्या पोर्टफोलिओमध्ये कॅश कॉल म्हणजे पोर्टफोलिओ मॅनेजर मॅक्रो व्यू आणि फॅक्टर मॉडेलचे कार्य आहे. मॉडेल सामान्यत: अत्यल्प रोख एक्सपोजर प्रोजेक्ट करत नाही कारण जोखीम आणि बक्षीस दरम्यान संतुलन राखण्यासाठी हे मॉडेल डिझाइन केलेले आहे. अशाप्रकारे, आम्ही एक पोर्टफोलिओ तयार करण्याचा प्रयत्न करीत आहोत जे वरच्या बाजूने पुरस्कृत होईल आणि नकारात्मक बाजूवर संरक्षित असतील.

प्रकटीकरण

यामध्ये समाविष्ट असलेल्या मते / घरगुती मते / व्यूहरचना उघडकीस आणणे केवळ पोर्टफोलिओच्या गुंतवणूकीची रणनीती / थीमबद्दलची पारदर्शकता वाढविण्यासाठी प्रदान केले गेले आहे आणि त्यास मत / मते मान्य म्हणून किंवा गुंतवणूकीचा सल्ला म्हणून मानले जाऊ नये. हा दस्तऐवज संशोधन अहवाल किंवा कोणतीही सुरक्षितता खरेदी किंवा विक्री करण्याची शिफारस म्हणून समजू नये. हा दस्तऐवज माहितीच्या आधारे तयार केला गेला आहे जो सार्वजनिकपणे प्रवेश करण्यायोग्य माध्यमांमध्ये उपलब्ध आहे किंवा पोर्टफोलिओ व्यवस्थापकाच्या विश्लेषणाद्वारे विकसित केलेला आहे. प्रदान केलेली माहिती / मते / मते केवळ माहितीपूर्ण हेतूसाठी आहेत आणि प्राप्तकर्त्यापर्यंत पोचण्यापर्यंत ती चालू असणे थांबले आहे, जे या दस्तऐवजाचा अर्थ लावण्यापूर्वी विचारात घेतले पाहिजे. प्राप्तकर्त्याने हे लक्षात ठेवले पाहिजे आणि समजले पाहिजे की वरील माहितीमध्ये गुंतवणूकीचा निर्णय घेण्यासाठी संबंधित सर्व भौतिक बाबींचा समावेश असू शकत नाही आणि भविष्यात साठा पोर्टफोलिओचा भाग बनू शकेल किंवा नाही. पोर्टफोलिओ व्यवस्थापकाचा निर्णय नेहमी फायदेशीर ठरू शकत नाही; कारण असे निर्णय सध्याच्या बाजार परिस्थिती आणि पोर्टफोलिओ व्यवस्थापकाच्या समजुतीवर आधारित असतात. वास्तविक बाजारातील हालचाली अपेक्षित ट्रेंडपेक्षा भिन्न असू शकतात. कोणतीही पूर्वसूचना न देता ही माहिती बदलली जाऊ शकते. कंपनीला वेळोवेळी आवश्यकतेनुसार या विधानामध्ये बदल करण्याचे आणि बदल करण्याचे अधिकार आहेत. आयडीएफसी setसेट मॅनेजमेंट कंपनी लिमिटेड किंवा आयडीएफसी, त्याचे संचालक किंवा प्रतिनिधी यापैकी कुठल्याही नुकसानीस जबाबदार असणार नाही प्रत्यक्ष किंवा अप्रत्यक्ष, अपघाती, दंडात्मक विशेष किंवा परिणामी गमावलेला महसूल किंवा हरवलेल्या नफ्यासह जे माहितीच्या वापराशी किंवा संबंधात उद्भवू शकतात .

जोखीम घटक:

वित्तीय उत्पादने, साधने आणि गुंतवणूक ही बाजाराच्या जोखमीच्या अधीन आहेत आणि यामधून मिळणारे उत्पन्न / उत्पन्न / तरलता आर्थिक बाजारावर परिणाम करणारे भिन्न घटकांवर अवलंबून बदलू शकते. पोर्टफोलिओची उद्दीष्टे साध्य होतील याची हमी किंवा हमी दिलेली नाही. गुंतवणूकदारांना कोणतेही हमी किंवा आश्वासन परतावा दिले जात नाही. वित्तीय उत्पादने, उपकरणे, विशिष्ट गुंतवणूक, पोर्टफोलिओ आणि पोर्टफोलिओ मॅनेजर / त्यासंबंधित संस्थांचे आणि गट घटकांचे भूतकाळातील कामगिरी भविष्यातील संभाव्यता आणि कार्यक्षमता सूचित करत नाही. पोर्टफोलिओचे नाव कोणत्याही प्रकारे उत्पादनांची गुणवत्ता किंवा त्यांच्या भावी संभावना आणि परतावा सूचित करीत नाही.

काही बाजाराशी संबंधित खुलासे केवळ अंदाज असतात आणि भविष्यात घडणार्‍या घटकेपेक्षा भौतिकदृष्ट्या भिन्न असू शकतात. परिणामी, भविष्यातील वास्तविक नफा किंवा तोटा भौतिक अंदाजानुसार भिन्न असू शकतात. या सामग्रीच्या आधारे घेतलेल्या कोणत्याही निर्णयासाठी या दस्तऐवजाचे प्राप्तकर्ता पूर्णपणे जबाबदार असतील / जबाबदार असतील. या सामग्रीच्या सर्व प्राप्तकर्त्यांनी सामग्रीमध्ये संदर्भित कोणत्याही उत्पादनांमध्ये व्यवहार करणे आणि / किंवा व्यवहार करण्यापूर्वी त्यांची स्वतःची तपासणी केली पाहिजे, त्यांच्या कर सल्लागाराच्या सल्ल्यासह उचित व्यावसायिक सल्ला घ्यावा. विविध संप्रेषणांमध्ये चर्चा केलेली गुंतवणूक ही गुंतवणूकदार आणि कोणत्याही उत्पादनात / आर्थिक साधनांची सदस्यता घेत असलेल्या किंवा गुंतवणूकीसाठी उपयुक्त ठरू शकत नाही, अशा प्रकारच्या उत्पादना / आर्थिक साधनाशी संबंधित अटींच्या पडताळणीनंतर आणि लागू असलेल्या जोखमीचे मूल्यांकन करण्यासह करणे आवश्यक आहे. अशा उत्पादनांमध्ये / गुंतवणूकीसाठी. पोर्टफोलिओ मॅनेजर (त्याच्या संबंधित कंपन्या आणि गट घटकांसह) आणि त्याचे कोणतेही अधिकारी, संचालक, कर्मचारी आणि कर्मचार्‍य, कोणत्याही निसर्गाच्या नुकसानीसाठी, नुकसानीस जबाबदार असणार नाहीत यासह परंतु प्रत्यक्ष, अप्रत्यक्ष, दंडात्मक, विशेष, अनुकरणीय इतकेच मर्यादित नाही , परिणामी, कोणत्याही प्रकारे या सामग्रीच्या वापरामुळे उद्भवणार्‍या कोणत्याही प्रकारे नफा कमी होणे.

આઇડીએફસી પીએમએસનું નિયો ઇક્વિટી પોર્ટફોલિયો, કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરીને ભારતમાં ઇક્વિટી ફંડ્સનું સંચાલન કરવાની રીતનું નવું કારણ તોડે છે. જ્યારે ક્વોન્ટ ફંડ્સ પોર્ટફોલિયો નિર્માણ અને વ્યૂહરચના ચલાવવા માટે પ્રી-સેટ ક્વોન્ટિટેટિવ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે, ત્યારે એઆઇ-એમએલ એક પગલું આગળ વધે છે: તે વિશાળ પ્રમાણમાં ડેટાને કચડી નાખે છે, પેટર્ન શોધી કા andે છે અને એલ્ગોરિધમ્સ સાથે આવે છે જે ગતિશીલ રીતે વિકસતી બજારની સ્થિતિને અનુરૂપ છે. ડ Dr. ચેતન મેહરા - રોકાણ વિભાગને મેનેજ કરવા માટે એઆઈ-એમએલ પરાક્રમનો લાભ મેળવવાના 2 દાયકાથી વધુનો અનુભવ ધરાવતા કમ્પ્યુટર સાયન્સમાં પીએચડી - 30 મહિનાની આઇડીએફસી નિયો ઇક્વિટી પોર્ટફોલિયોમાં અમને લઈ જાય છે.

ડબલ્યુએફ: તમે હાલના બજારના દૃશ્યને કેવી રીતે જોઈ રહ્યા છો?

ચેતન: આજે આપણે રસપ્રદ સમયમાં જીવીએ છીએ કારણ કે આપણી આજુબાજુની દુનિયા લગભગ વળતી બંધ થઈ ગઈ છે. વૈશ્વિક સ્તરે ઉદ્યોગો બંધ છે, લોકો બીમાર પડી રહ્યા છે અથવા મરી રહ્યા છે, લોકો અને રોકાણકારોના મનમાં ભય અને ચિંતા પેદા કરે છે. માત્ર ભારતમાં જ નહીં વૈશ્વિક બજારોમાં ભય અને ચિંતા છે. સૂચકાંકો શેરોની જેમ અસ્થિર બની ગયા છે. આવા સમયે રોકાણકારો માટે નિર્ણયો લેવાનું ખૂબ મુશ્કેલ બને છે કારણ કે અવાજ અને ખોટી માહિતીથી સારી ગુણવત્તાની માહિતી અસ્પષ્ટ થઈ છે. આવા તબક્કે વિશ્વસનીય ડેટાના રૂપમાં સખત તથ્યો સ્પષ્ટ ચિત્ર પેઇન્ટ કરવામાં ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવી શકે છે.

વૈશ્વિક બજારોમાં આપણા જીવનકાળમાં આવી વિશિષ્ટ પરિસ્થિતિનો સામનો કરવો પડ્યો નથી, મોટાભાગના બજારો ખૂબ જ ટૂંકા ગાળામાં તેમના શિખરોથી 30% જેટલા ઘટ્યા છે. અગાઉના ધોધથી વિપરીત, અમે બજારોને વી આકારની પુન recoveryપ્રાપ્તિની અપેક્ષા રાખતા નથી, જ્યારે અર્થવ્યવસ્થા ખૂલે છે તેમ અમને ધીમી અને સ્થિર પુન recoveryપ્રાપ્તિની સંભાવના છે. આનો અર્થ શું છે તે છે કે આ પતન લાંબા ગાળાના રોકાણકારોને લાંબા ગાળાના સંતુલિત પોર્ટફોલિયો બનાવવા માટે વાજબી ભાવે સારી ગુણવત્તાની કંપની ખરીદવાની તક આપી છે.

ડબલ્યુએફ: તમે શેરોનો એઆઈ સંચાલિત પોર્ટફોલિયો ચલાવો. શું તમે સમજાવી શકો કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ) અને મશીન લર્નિંગ (એમએલ) શું છે?

ચેતન: જ્યારે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ('એઆઈ') ઓછામાં ઓછા 1950 ના દાયકાથી છે, છેલ્લા 20 વર્ષોમાં આ વિષય પ્રત્યેની રુચિ તેજીમાં આવી છે. ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસીંગ યુનિટ (જીપીયુ) અને સસ્તા કમ્પ્યુટિંગ અને સ્ટોરેજના આગમન સાથે આ મોટા પ્રમાણમાં ચલાવવામાં આવ્યું છે. જીપીયુની મદદથી ડીપ લર્નિંગ જેવી પદ્ધતિઓએ ઇમેજ માન્યતા અને ગો જેવા deeplyંડા જટિલ રમતોને હલ કરવાની ક્રાંતિ કરી છે. .

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ શબ્દો ઘણીવાર એકબીજા સાથે બદલાતા ઉપયોગમાં લેવામાં આવે છે, તેમ છતાં, તેનો અર્થ તદ્દન અલગ વસ્તુઓ છે. એઆઈ સામાન્ય રીતે બુદ્ધિશાળી મશીનો બનાવવા માટેનો એક મોટો ખ્યાલ છે જે માનવ વિચારસરણી, બુદ્ધિ, વર્તનનું અનુકરણ અથવા નકલ કરી શકે છે.

એમએલ એ એઆઇનું સબફિલ્ડ છે, જે મશીનોને ડેટા અથવા અનુભવોથી શીખવા માટે સક્ષમ કરે છે, આમ કરવા માટે સ્પષ્ટ પ્રોગ્રામ કર્યા વિના. એમ.એલ. માં, એલ્ગોરિધમ્સ શીખવા અને શોધવા માટે ઘણી વખત ડેટા ઉપર પુનરાવર્તિત થાય છે. નિયમિત પ્રોગ્રામિંગથી વિપરીત, સમસ્યાનું સમાધાન કેવી રીતે કરવું તે અંગેના સૂચનોનો સેટ આપવામાં આવતો નથી. તેના બદલે, મશીન મોટી માત્રામાં ડેટા શોધીને પોતાને તાલીમ આપે છે અને સંભવિત પરિણામોની આગાહી કરવા માટે એક મોડેલ બનાવે છે.

ડબલ્યુડબલ્યુએફ: શું ક્વોન્ટ મોડેલ એમએલ મોડેલ જેવું જ છે? નીઓ આ ક્વોન્ટ / એમએલ આધારિત તકનીકોનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે?

ચેતન: ના, બંને જુદા છે.

ક્વોન્ટ મોડેલમાં, તમારી પાસે કોઈ પુસ્તકનું સૂચિત સૂત્ર છે, જેના માટે કોઈને યોગ્ય પરિમાણો મળે છે અને તે તમારું મોડેલ બને છે. એઆઇમાં, તમે ડેટાને ખવડાવો છો અને અલ્ગોરિધમનો ડેટામાંથી મોડેલને શોધી કા ;ો છો; આ બે અભિગમો વચ્ચેનો મુખ્ય દાર્શનિક તફાવત છે. એઆઈ-આધારિત મોડેલ વિશે સારી વાત એ છે કે તે પોતાને અનુકૂળ કરશે કારણ કે સિસ્ટમમાં નવા ડેટા ઉપલબ્ધ કરાયા છે.

આઈડીએફસી નીઓ ઇક્વિટી પોર્ટફોલિયો (નિયો) એલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા ચાલે છે અને અમારું લક્ષ્ય સંતુલિત પોર્ટફોલિયો બનાવવાનું છે, અમે અમારા પોર્ટફોલિયોનું નિર્માણ એવા પરિબળોના સંપર્કમાં કરીને કરીએ છીએ જેના માટે કોઈને પુરસ્કાર મળે છે અને જોખમ અને વળતરનું સારું સંતુલન પ્રાપ્ત થાય છે. નીઓ મોટા પ્રમાણમાં ડેટા લે છે, કારણ કે ડેટા એ આપણા એલ્ગોરિધમ્સનું બળતણ છે, જો અમારી પાસે ઉચ્ચ ગુણવત્તાવાળા ડેટા નથી, તો આપણે મશીન લર્નિંગ મોડેલ બનાવી શકતા નથી.

અમારા એલ્ગોરિધમ્સ અન્ય અભિગમોથી તદ્દન અલગ કાર્ય કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમને થાળીને રાત્રિભોજન માટે પીરસવામાં આવે છે, તો તેમાં સામાન્ય રીતે દાળ, બે શાકભાજીની વાનગીઓ, ચોખા, ચપટી અને સંભવિત ભોજન બનાવવામાં કેટલાક દહીંનો સમાવેશ થાય છે. મનુષ્ય માટે આ માત્ર નિયમિત ખોરાક છે, પરંતુ આપણું અલ્ગોરિધમનો દાળ અને ચપટી, આપણો અલ્ગોરિધમનો જ દેખાતો નથી, તે પ્રોટીન, કાર્બોહાઈડ્રેટ, વિટામિન વગેરે જુવાળ અને મસાલા સાથે જુએ છે. આવશ્યકરૂપે તે સંપૂર્ણ ભોજન બનાવવા માટે જરૂરી મુખ્ય ઘટકો જુએ છે. આ ઘટકોને જોતી વખતે, અમે પછી ઓળખી કા .ીએ કે આમાંથી કયા ઘટકો આપણા માટે સારા છે. ચાલો કહીએ કે અમે ઓળખીએ છીએ કે પ્રોટીન અને વિટામિન આપણા માટે સારા છે. ત્યારબાદ અમે તેમાં દાળ અને શાકભાજી ઉમેરીને તેમના સંપર્કમાં વધારો કરીશું. જ્યાં સુધી તેમની પાસે સૌથી વધુ માત્રામાં પ્રોટીન અને વિટામિન હોય ત્યાં સુધી દાળ અથવા શાકભાજી કયા પ્રકારનાં હોય છે તેનાથી કોઈ ફરક પડતો નથી.

થાળી જે રીતે પ્રોટીન અને વિટામિનથી સમૃદ્ધ છે, તેવી જ રીતે આપણે અમારું પોર્ટફોલિયો બિલ્ડ કરવાનો ઇરાદો રાખીએ છીએ જેથી પરિબળના સંપર્કમાં યોગ્ય સમૂહ આવે. પ્રાઈસ ટુ બુક, ડિવિડન્ડ યિલ્ડ, કમાણીની લાંબા ગાળાની વૃદ્ધિ વગેરે જેવા પરિબળો, પરિબળના સંપર્કમાં યોગ્ય સંતુલન, વધતા બજારમાં પ portfolioર્ટફોલિયોને ઇનામ આપી શકે છે અને તેને ઘટતા બજારમાં સુરક્ષિત કરી શકે છે. જ્યારે મોટાભાગના પોર્ટફોલિયોમાં શેનો સ્ટોક હોય છે તેના પર સુધારો થાય છે, અમે જોખમ અને પુરસ્કારની સારી સંતુલન પ્રાપ્ત કરવા માટે યોગ્ય પરિબળ બેલેન્સ પર ફિક્સ કરીએ છીએ. અમે માનીએ છીએ કે જ્યાં સુધી અમે અમારા જોખમોને નિયંત્રિત કરીએ છીએ, જ્યારે સારા પરિબળોના સંસર્ગને જાળવી રાખીએ, ત્યાં સુધી આપણે વધુ સારું વળતર પેદા કરી શકીએ.

ડબલ્યુએફ: પરંપરાગત લાંબા-માત્ર ભંડોળ વિરુદ્ધ એમએલ સંચાલિત ઉત્પાદમાં રોકાણ કરવાથી શું ફાયદો છે?

ચેતન: એમ.એલ. વ્યૂહરચનાઓ દ્વારા આપવામાં આવતી રોકાણની તકોનો સારાંશ એક શબ્દમાં આપી શકાય છે: વૈવિધ્યતા. એમ.એલ. તકનીકોમાં આલ્ફા ઉત્પન્ન કરવાની સંભાવના છે જે માનક મોડેલો દ્વારા સરળતાથી સુલભ નથી.

લાંબા સમય સુધી ફક્ત રોકાણ વ્યવસ્થાપન એમ.એલ. વિશ્લેષણના અંતરાલોને પ્રકાશિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે જે ખૂબ જ અનુભવી પોર્ટફોલિયો મેનેજરોને પણ મદદ કરશે. એમએલ એ આલ્ફાને પોર્ટફોલિયોના .ંધુંચત્તી તેમજ નુકસાનની તરફ બંનેને કેપ્ચર કરવામાં મદદ કરી શકે છે. એમ.એલ. બીજા ક્રમમાં ઓળખવા તેમજ ડેટામાં પરિવર્તનની લીનકારી અસર કે જે માનવ આંખ માટે સ્પષ્ટ નથી, ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે.

ડબલ્યુએફ: એમએલ આધારિત પોર્ટફોલિયોમાં પોર્ટફોલિયો મેનેજરનું શું મહત્વ છે?

ચેતન: એમએલ એ એક ખૂબ શક્તિશાળી પદ્ધતિ છે, કોઈપણ શક્તિશાળી અભિગમની જેમ તેનો ઉપયોગ કરવા માટે તેને પી a હાથની જરૂર પડે છે. કોઈને ફક્ત એમએલ જાણવાની જરૂર નથી પરંતુ તમારે ડોમેન જ્ knowledgeાનની જરૂર છે. જ્યાં સુધી કોઈની પાસે domainંડા ડોમેન જ્ knowledgeાન અને સમસ્યાનું જ્ knowledgeાન નહીં હોય જેને તમે હલ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છો, ત્યાં સુધી તે ખૂબ દૂર નહીં જાય. તેથી તમારા પોર્ટફોલિયો મેનેજરને એમએલ અને ફાઇનાન્સ / પોર્ટફોલિયો મેનેજમેન્ટ જાણવું આવશ્યક છે. તમે કોઈ મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર ઇન્ચાર્જ મૂકી શકો છો જેમને પોર્ટફોલિયો મેનેજ કરવા માટે નાણાંનું ઓછું અથવા કોઈ જ્ knowledgeાન નથી. એન્જિનિયર કયો ડેટા વેક્ટર મહત્વપૂર્ણ છે અને કયો નથી તે ઓળખવા માટે સંઘર્ષ કરશે. ઉત્સાહી સંબંધો ઓળખવા તે ખૂબ જ સરળ છે જે ખરેખર મોડેલ માટે હાનિકારક હોઈ શકે છે.

એમએલ માટે ડેટાની ગુણવત્તા મૂળભૂત છે. એક પોર્ટફોલિયો મેનેજર ડેટાને પણ ક્યુરેટ કરે છે અને સેનીટી તપાસ કરે છે, અસંભવ સંબંધો અને તલવાર સંબંધોની તપાસ કરે છે. આ મહત્વપૂર્ણ છે, કેમ કે મશીન એક બાળક જેવું છે, જો તમે તેને સારી શિષ્ટાચાર શીખવશો તો તે સારી રીતભાત શીખશે, જો તમે તેને ખરાબ શિષ્ટાચાર શીખવો છો તો તે ખરાબ રીતભાત શીખે છે. અમે ખાતરી કરીએ છીએ કે મશીન સારી રીતભાત શીખે છે.

ડબલ્યુએફ: નીઓ ક્યાં રોકાણ કરે છે? શેરો પસંદ કરવા માટે નીઓ માટે બ્રહ્માંડ શું છે?

ચેતન: નીઓ ફક્ત એસ એન્ડ પી બીએસઈ 200 કંપનીઓમાં જ રોકાણ કરે છે. મોટાભાગના પોર્ટફોલિયોમાં (85-90%) લાર્જ કેપ શેરોમાં રોકાણ કરવામાં આવે છે અને કેટલાક ભાગનું રોકાણ મિડકેપ્સમાં કરવામાં આવે છે અને બાકીનો હિસ્સો રોકડમાં છે (31 માર્ચ 2020 સુધી). એકલ સ્ટોક એક્સપોઝરનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે અને એકાગ્રતાના જોખમને ઘટાડવા માટે પ્રતિબંધિત છે (હાલમાં 10% પ્રતિબંધિત છે) અને સેક્ટરના સંપર્કમાં એસ એન્ડ પી બીએસઈ 200 ઇન્ડેક્સ સેક્ટરના વજન સાથે નજીકથી ગોઠવાયેલ છે જેથી મોટા ક્ષેત્રના મેળ ખાતા ન રહેવા માટે (હાલમાં 40% પ્રતિબંધિત છે).

માર્ચ 2020 માં, અમે હેલ્થકેર, કન્ઝ્યુમર સ્ટેપલ્સ અને આઇટી પર વધુ વજન ધરાવતા હતા જેણે ખરેખર પોર્ટફોલિયોને ફાયદો પહોંચાડ્યો છે અને વધુ સારું વળતર પ્રાપ્ત કરવામાં સક્ષમ છે અને ડાઉનસાઇડ ઘટાડવામાં પણ સક્ષમ થયા છે.

ડબલ્યુએફ: તમારા પોર્ટફોલિયોનું તાજેતરનું પ્રદર્શન કેવું રહ્યું છે? શું તમારો પોર્ટફોલિયો તાજેતરની અસ્થિરતાને વધારવા માટે સક્ષમ છે?

ચેતન: બજારની મોટી ઇવેન્ટ્સ હોવા છતાં, નીઓ આ મેલ્ટડાઉનમાં જળવાઈ રહી છે. અલ્ગોરિધમનો નિયમિત ધોરણે આલ્ફા કાractવા દરમિયાન, જોખમ અને ઇનામ વચ્ચેનો સારો સંતુલન જાળવે તેવા પોર્ટફોલિયોના નિર્માણની તેની ક્ષમતા દર્શાવે છે. આપણે હવે અભૂતપૂર્વ સમયમાં છીએ, ફક્ત ભારતમાં જ નહીં પણ વૈશ્વિક સ્તરે, આપણે સાવધ રહીએ છીએ. અમે આવતા મહિનામાં અમારા મોડેલને વધુ સુધારવાનું કામ ચાલુ રાખીએ છીએ.

ડબલ્યુએફ: હાલમાં, તમારું એઆઈ મોડેલ કયા પ્રકારનાં રોકડ સ્તરો રજૂ કરે છે? તમે કયા મહત્તમ સ્તરો પર જઈ શકો છો?

ચેતન: અમે ઘણા કેશ કોલ ન લેવાનો પ્રયાસ કરીએ છીએ કારણ કે આપણું કામ ઇક્વિટી એક્સપોઝરને મેનેજ કરવાનું છે. અમારા પોર્ટફોલિયોનામાં કashશ ક callsલ્સ એ પોર્ટફોલિયો મેનેજર મcક્રો વ્યૂ અને ફેક્ટર મોડેલનું કાર્ય છે. મોડેલ સામાન્ય રીતે ખૂબ veryંચા રોકડના સંપર્કમાં આવતા નથી, કારણ કે આ મોડેલ જોખમ અને પુરસ્કાર વચ્ચે સંતુલન જાળવવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે. આમ, અમે એક પોર્ટફોલિયો બનાવવાનો પ્રયાસ કરીએ છીએ જે whichંધુંચત્તુ મળશે અને નુકસાન તરફ સુરક્ષિત રહેશે.

જાહેરાત

આમાં સમાવિષ્ટ મંતવ્યો / ઘરના મંતવ્યો / વ્યૂહરચનામાં જાહેરાત ફક્ત પોર્ટફોલિયોના રોકાણની વ્યૂહરચના / થીમ વિશેની પારદર્શિતાને વધારવા માટે પૂરી પાડવામાં આવે છે અને તે મંતવ્યો / મંતવ્યોની સમર્થન તરીકે અથવા રોકાણની સલાહ તરીકે માનવામાં આવવી જોઈએ નહીં. આ દસ્તાવેજ સંશોધન અહેવાલ અથવા કોઈપણ સુરક્ષા ખરીદવા અથવા વેચવાની ભલામણ તરીકે ગણાવી ન જોઈએ. આ દસ્તાવેજ માહિતીના આધારે તૈયાર કરવામાં આવ્યો છે, જે જાહેરમાં accessક્સેસિબલ માધ્યમોમાં ઉપલબ્ધ છે અથવા પોર્ટફોલિયો મેનેજરના વિશ્લેષણ દ્વારા વિકસિત છે. આપેલી માહિતી / મંતવ્યો / મંતવ્યો ફક્ત માહિતીપ્રદ હેતુ માટે છે અને પ્રાપ્તકર્તા સુધી પહોંચે ત્યાં સુધી તે વર્તમાન થવાનું બંધ કરી ચૂક્યું છે, જેને આ દસ્તાવેજનું અર્થઘટન કરતા પહેલા ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ. પ્રાપ્તકર્તાએ નોંધવું અને સમજવું જોઈએ કે ઉપર આપેલી માહિતીમાં રોકાણના નિર્ણય માટે સંબંધિત તમામ સામગ્રીના પાસાઓ શામેલ હોઈ શકતા નથી અને સ્ટોક્સ ભવિષ્યમાં પોર્ટફોલિયોના ભાગ રૂપે બની શકે છે અથવા નહીં પણ બનાવે છે. પોર્ટફોલિયો મેનેજરનો નિર્ણય હંમેશાં નફાકારક ન હોઈ શકે; કારણ કે આવા નિર્ણયો પ્રવર્તમાન બજારની સ્થિતિ અને પોર્ટફોલિયો મેનેજરની સમજ પર આધારિત છે. અપેક્ષિત વલણોથી વાસ્તવિક બજારની ગતિવિધિઓ બદલાઈ શકે છે. આ માહિતી કોઈપણ પૂર્વ સૂચના વિના બદલવાને પાત્ર છે. કંપની સમય-સમય પર જરૂરિયાત મુજબ આ નિવેદનમાં ફેરફાર અને ફેરફાર કરવાનો અધિકાર રાખે છે. આઇડીએફસી એસેટ મેનેજમેન્ટ કું. લિમિટેડ કે આઈડીએફસી, તેના ડિરેક્ટર અથવા પ્રતિનિધિઓ કોઈપણ પ્રકારની હાનિ માટે જવાબદાર રહેશે નહીં તે સીધી અથવા પરોક્ષ, આકસ્મિક, શિક્ષાત્મક વિશેષ અથવા ખોવાઈ ગયેલી આવક અથવા ખોવાયેલ નફા સહિતના પરિણામ છે કે જે માહિતીના ઉપયોગ સાથે અથવા તેના સંબંધમાં ઉદ્ભવી શકે છે. .

જોખમ પરિબળો:

નાણાકીય ઉત્પાદનો, સાધનો અને રોકાણો બજારના જોખમોને પાત્ર છે અને આમાંથી વળતર / ઉપજ / પ્રવાહીતા નાણાકીય બજારોને અસર કરતા વિવિધ પરિબળોના આધારે બદલાઈ શકે છે. કોઈ ખાતરી અથવા બાંહેધરી નથી કે પોર્ટફોલિયોના હેતુઓ પ્રાપ્ત થશે. રોકાણકારોને કોઈ ગેરંટીડ અથવા ખાતરીપૂર્વક વળતર આપવામાં આવતું નથી. નાણાકીય ઉત્પાદનો, ઉપકરણો, વિશિષ્ટ રોકાણો, પોર્ટફોલિયોના અને પોર્ટફોલિયો મેનેજર / તેના આનુષંગિકો અને જૂથ કંપનીઓનું ભૂતકાળની કામગીરી ભાવિ સંભાવનાઓ અને પ્રભાવ સૂચવશે નહીં. પોર્ટફોલિયોનું નામ કોઈપણ રીતે ઉત્પાદનોની ગુણવત્તા અથવા તેમની ભાવિ સંભાવનાઓ અને વળતરને સૂચવતા નથી.

ચોક્કસ બજાર સંબંધિત જાહેરાતો ફક્ત અનુમાન છે અને ભવિષ્યમાં જે થાય છે તેનાથી ભૌતિક રીતે ભિન્ન હોઈ શકે છે. પરિણામે, વાસ્તવિક ભાવિ લાભ અથવા નુકસાન ભૌતિક રૂપે અંદાજવામાં આવેલા કરતા ભિન્ન હોઈ શકે છે. આ દસ્તાવેજના પ્રાપ્તકર્તાઓ આ સામગ્રીના આધારે લેવાયેલા કોઈપણ નિર્ણય માટે સંપૂર્ણ જવાબદાર / જવાબદાર રહેશે. આ સામગ્રીના તમામ પ્રાપ્તકર્તાઓએ સામગ્રીમાં ઉલ્લેખિત કોઈપણ ઉત્પાદનોમાં વ્યવહાર અને / અથવા વ્યવહાર કરતા પહેલા તેમની પોતાની તપાસ કરવી જોઈએ, તેમના ટેક્સ સલાહકારોની સલાહ સહિત યોગ્ય વ્યાવસાયિક સલાહ લેવી જોઈએ. વિવિધ સંદેશાવ્યવહારમાં ચર્ચા કરેલા રોકાણો, બધા રોકાણકારો અને કોઈપણ ઉત્પાદન / નાણાકીય સાધનોમાં સબ્સ્ક્રાઇબ કરવા અથવા રોકાણ કરનારા વ્યક્તિઓ માટે યોગ્ય ન હોઈ શકે, તેવા ઉત્પાદન / નાણાકીય સાધન સાથે જોડાયેલ શરતોને ચકાસવાના આધારે, જોખમ લાગુ કરવા સહિત, લાગુ થવું જોઈએ. આવા ઉત્પાદનો / રોકાણો માટે. પોર્ટફોલિયો મેનેજર (તેના આનુષંગિકો અને જૂથની સંસ્થાઓ સહિત) અને તેના કોઈપણ અધિકારીઓ, ડિરેક્ટર, કર્મચારી અને કર્મચારીઓ, કોઈપણ પ્રકૃતિના નુકસાન, નુકસાન માટે જવાબદાર રહેશે નહીં, જેમાં સીધી, પરોક્ષ, શિક્ષાત્મક, વિશેષ, અનુકરણીય સહિત મર્યાદિત નથી , પરિણામસ્વરૂપ, કોઈપણ રીતે આ સામગ્રીના ઉપયોગથી ઉદ્ભવતા કોઈપણ રીતે નફામાં નુકસાન.

ਆਈਡੀਐਫਸੀ ਪੀਐਮਐਸ ਦਾ ਨੀਓ ਇਕਵਿਟੀ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਇਕੁਇਟੀ ਫੰਡਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ groundੰਗ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਜ਼ਮੀਨ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟ ਫੰਡ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਤਰਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਏਆਈ-ਐਮਐਲ ਇਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਵਿਚ ਡੈਟਾ ਨੂੰ ਕੁਚਲਦਾ ਹੈ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ olੰਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ. ਡਾ. ਚੇਤਨ ਮਹਿਰਾ - ਕੰਪਿ investmentਟਰ ਸਾਇੰਸ ਵਿਚ ਪੀਐਚਡੀ, ਨਿਵੇਸ਼ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ-ਐਮਐਲ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿਚ 2 ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ - ਸਾਨੂੰ 30 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਪੁਰਾਣੀ ਆਈਡੀਐਫਸੀ ਨੀਓ ਇਕਵਿਟੀ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿਚ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ?

ਚੇਤਨ: ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਜੀ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਨੇ ਲਗਭਗ ਰੁਖ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਉਦਯੋਗ ਬੰਦ ਹਨ, ਲੋਕ ਬਿਮਾਰ ਜਾਂ ਮਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਮਨਾਂ ਵਿਚ ਡਰ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਨਾ ਸਿਰਫ ਭਾਰਤ ਵਿਚ, ਬਲਕਿ ਗਲੋਬਲ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿਚ ਡਰ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਹੈ. ਸੂਚਕਾਂਕ ਸਟਾਕਾਂ ਦੀ ਤਰਾਂ ਅਸਥਿਰ ਹੋ ਗਏ ਹਨ. ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਚੰਗੀ ਕੁਆਲਟੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ. ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਸਖਤ ਤੱਥ ਇਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਪੇਂਟ ਕਰਨ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਗਲੋਬਲ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਵਿਚ ਅਜਿਹੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕੀਟ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਤੋਂ 30% ਜਿੰਨਾ ਘੱਟ ਗਏ ਹਨ. ਪਿਛਲੇ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਉਲਟ, ਅਸੀਂ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ V ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਅਰਥ ਵਿਵਸਥਾ ਖੁੱਲ੍ਹਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਾਨੂੰ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਰਿਕਵਰੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਗਿਰਾਵਟ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਚਿਤ ਕੀਮਤ ਵਾਲੀਆਂ ਚੰਗੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਤੁਸੀਂ ਸਟਾਕਾਂ ਦਾ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏ.ਆਈ.) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਐਮ.ਐਲ.) ਕਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਚੇਤਨ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ('ਏਆਈ') ਘੱਟੋ ਘੱਟ 1950 ਦੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਹੈ, ਪਿਛਲੇ 20 ਸਾਲਾਂ ਵਿਚ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਧੀ ਹੈ. ਇਹ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (ਜੀਪੀਯੂ) ਅਤੇ ਸਸਤੀ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਜੀਪੀਯੂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਗੇ imageੰਗਾਂ ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਗੋ ਵਰਗੇ ਡੂੰਘੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਹੈ. .

ਹਾਲਾਂਕਿ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਅਕਸਰ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਆਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਕ ਵੱਡਾ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਚ, ਅਕਲ, ਇੱਥੋਂ ਤਕ ਕਿ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਜਾਂ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਐਮਐਲਆਈ ਏਆਈ ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਫੀਲਡ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਐਮ ਐਲ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਨਿਯਮਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਸ਼ੀਨ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿਚਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਡਬਲਯੂਡਬਲਯੂਐਫ: ਕੀ ਇਕ ਕੁਆਂਟ ਮਾਡਲ ਇਕ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ? ਨੀਓ ਇਹ ਮਾਤਰਾ / ਐਮ ਐਲ ਅਧਾਰਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਚੇਤਨ: ਨਹੀਂ, ਦੋਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ.

ਕੁਆਂਟ ਮਾਡਲ ਵਿਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਕ ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਇਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਏਆਈ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਲੱਭਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਦੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿਚਲਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਅੰਤਰ ਹੈ. ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਏਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਆਈਡੀਐਫਸੀ ਨੀਓ ਇਕਵਿਟੀ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ (ਨੀਓ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਉਸ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿਚ ਬਣਾ ਕੇ ਉਸਾਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਲਈ ਇਕ ਨੂੰ ਫਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਵਧੀਆ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਨੀਓ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਖਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਬਾਲਣ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਉੱਚ ਕੁਆਲਟੀ ਦਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ.

ਸਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੂਜੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ workੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਾਤ ਦੇ ਖਾਣੇ ਲਈ ਥਾਲੀ ਵਰਤਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਾਲ, ਦੋ ਸਬਜ਼ੀਆਂ ਦੇ ਪਕਵਾਨ, ਚਾਵਲ, ਚਪਾਤੀ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰਾ ਭੋਜਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਦਹੀਂ ਹੋਵੇ. ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਇਹ ਸਿਰਫ ਨਿਯਮਤ ਭੋਜਨ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਰਫ ਦਾਲ ਅਤੇ ਚਪਾਤੀ, ਸਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਵੇਖਦਾ, ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੀਨ, ਕਾਰਬੋਹਾਈਡਰੇਟ, ਵਿਟਾਮਿਨ, ਆਦਿ ਨੂੰ ਕੁਝ ਜੜ੍ਹੀਆਂ ਬੂਟੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸਾਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਖਦਾ ਹੈ,. ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਨ ਭੋਜਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੁੰਜੀ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਭਾਗ ਸਾਡੇ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ. ਦੱਸ ਦੇਈਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਅਤੇ ਵਿਟਾਮਿਨ ਸਾਡੇ ਲਈ ਚੰਗੇ ਹਨ. ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਦਾਲ ਅਤੇ ਸਬਜ਼ੀਆਂ ਜੋੜ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਾਂਗੇ. ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਕਿ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦਾਲ ਜਾਂ ਸਬਜ਼ੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੋਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੇਂ ਤਕ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਅਤੇ ਵਿਟਾਮਿਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਜਿਵੇਂ ਥਾਲੀ ਜੋ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਅਤੇ ਵਿਟਾਮਿਨਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਫੈਕਟਰ ਐਕਸਪੋਜਰਜ਼ ਦਾ ਸਹੀ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ. ਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂ ਬੁੱਕ, ਲਾਭਅੰਦਾਜ਼ ਉਪਜ, ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਮਾਈ ਦਾ ਵਾਧਾ ਆਦਿ ਕਾਰਕ ਕਾਰਕ ਐਕਸਪੋਜਰਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਇਕ ਵਧ ਰਹੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿਚ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਡਿੱਗ ਰਹੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿਚ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਟਾਕਾਂ ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਦੇ ਵਧੀਆ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਕਾਰਕ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਚੰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਵਧੀਆ ਵਾਪਸੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਇੱਕ ਐਮਐਲ ਚਾਲੂ ਉਤਪਾਦ ਬਨਾਮ ਰਵਾਇਤੀ ਲੰਬੇ-ਸਿਰਫ ਫੰਡ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?

ਚੇਤਨ: ਐਮ ਐਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਵਿਭਿੰਨਤਾ. ਐਮ ਐਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲਫ਼ਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ.

ਸਿਰਫ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਐਮ ਐਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਜ਼ਰਬੇਕਾਰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੀ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗਾ. ਐਮਐਲ ਐਲਫਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੇ ਉਲਟ ਅਤੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਘੁੰਮਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਐਮਐਲ ਦੂਸਰੇ ਆਰਡਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਡੈਟਾ ਵਿਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹਨ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਇੱਕ ਐਮਐਲ ਚਾਲੂ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਕੀ ਮਹੱਤਤਾ ਹੈ?

ਚੇਤਨ: ਐਮ ਐਲ ਇਕ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ methodੰਗ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇਕ ਰੁੱਝੇ ਹੱਥ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਐਮ ਐਲ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਤਕ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਕੋਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇਗਾ. ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਐਮ ਐਲ ਅਤੇ ਵਿੱਤ / ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੰਚਾਰਜ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਕੋਲ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿੱਤ ਦਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੋਈ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵੈਕਟਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਨਹੀਂ. ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਅਸਾਨ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਐਮਐਲ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਵੱਛਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸੰਭਵ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਇਕ ਬੱਚੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੇ ਆਚਰਣ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਚੰਗੀ ਚਾਲ ਸਿੱਖੇਗੀ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾੜਾ ਵਿਵਹਾਰ ਸਿਖਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਮਾੜੀ ਵਿਵਹਾਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਚੰਗੇ ਆਚਰਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਨੀਓ ਕਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਨੀਓ ਸਟਾਕਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਕੀ ਹੈ?

ਚੇਤਨ: ਨੀਓ ਸਿਰਫ ਐਸ ਐਂਡ ਪੀ ਬੀ ਐਸ ਈ 200 ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ (85-90%) ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਵੱਡੇ ਕੈਪ ਸਟਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਮਿਡਕੈਪਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨਕਦੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 31 ਮਾਰਚ 2020 ਤੱਕ). ਇਕੱਲੇ ਸਟਾਕ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕਾਗਰਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ 10% ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਹੈ) ਅਤੇ ਸੈਕਟਰ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਐਸ ਐਂਡ ਪੀ ਬੀ ਐਸ ਸੀ 200 ਇੰਡੈਕਸ ਸੈਕਟਰ ਵਜ਼ਨ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਡੇ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾ ਸਕਦੇ (ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ 40% ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਹੈ).

ਮਾਰਚ 2020 ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਕੰਜ਼ਿmerਮਰ ਸਟੇਪਲਜ਼ ਅਤੇ ਆਈ ਟੀ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਰ ਪਾਏ ਜਿਸ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿਚ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਵਾਪਸੀ ਲਿਆਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਨਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਵੀ ਹੋਏ ਹਾਂ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਤੁਹਾਡੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੀ ਹਾਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਰਹੀ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਹਾਲ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਇਆ ਹੈ?

ਚੇਤਨ: ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਨੀਓ ਇਸ ਘਾਟ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਤ ਹੋਈ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਯਮਤ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਲਫ਼ਾ ਕੱ .ਣਾ. ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਹਾਂ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਭਾਰਤ ਵਿਚ, ਬਲਕਿ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਸੁਚੇਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ.

ਡਬਲਯੂਐਫ: ਇਸ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਡਾ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਕਦ ਪੱਧਰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਚੇਤਨ: ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਕਦੀ ਕਾਲਾਂ ਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਕਵਿਟੀ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿਚ ਨਕਦ ਕਾਲ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਮੈਕਰੋ ਵਿ view ਅਤੇ ਫੈਕਟਰ ਮਾੱਡਲ ਦਾ ਕੰਮ ਹਨ. ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਕਦ ਐਕਸਪੋਜਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸਦਾ ਫਲ ਮਿਲੇਗਾ ਅਤੇ ਨਨੁਕਸਾਨ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ.

ਖੁਲਾਸਾ

ਇਸ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਰਾਏਾਂ / ਘਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ / ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਚ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਸਿਰਫ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਰਣਨੀਤੀ / ਥੀਮ ਬਾਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ / ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਜਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਸਲਾਹ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ. ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਜਾਂ ਵੇਚਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ. ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜਾਂ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਮੁਹੱਈਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ / ਵਿਚਾਰ / ਵਿਚਾਰ ਸਿਰਫ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਤਕ ਵਰਤਮਾਨ ਹੋਣਾ ਬੰਦ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ makingੁਕਵੇਂ ਸਾਰੇ ਪਦਾਰਥਕ ਪਹਿਲੂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਸਟਾਕ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ. ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਾਭਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹੇ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਸਮਝ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਅਸਲ ਮਾਰਕੀਟ ਅੰਦੋਲਨ ਅਨੁਮਾਨਤ ਰੁਝਾਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨੋਟਿਸ ਦੇ ਬਦਲੇ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਕੰਪਨੀ ਸਮੇਂ ਸਮੇਂ ਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸ ਬਿਆਨ ਵਿਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ. ਨਾ ਤਾਂ ਆਈਡੀਐਫਸੀ ਐਸੇਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਕੰਪਨੀ ਲਿਮਟਿਡ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਆਈਡੀਐਫਸੀ, ਇਸਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਜਾਂ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ ਭਾਵੇਂ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ, ਇਤਫਾਕੀ, ਦੰਡਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮਾਲੀਏ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁਨਾਫ਼ਿਆਂ ਸਮੇਤ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜਾਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ .

ਜੋਖਮ ਦੇ ਕਾਰਨ:

ਵਿੱਤੀ ਉਤਪਾਦ, ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ / ਝਾੜ / ਤਰਲਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਜਾਂ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ. ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਗਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰਿਟਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ. ਵਿੱਤੀ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਯੰਤਰਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ, ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਅਤੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ / ਇਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸੰਗਠਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮੂਹ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਿਛਲੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਨਾਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰਾਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.

ਕੁਝ ਮਾਰਕੀਟ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਖੁਲਾਸੇ ਸਿਰਫ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਜੋ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਉਸ ਤੋਂ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅਸਲ ਲਾਭ ਜਾਂ ਘਾਟੇ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਲਏ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ / ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋਣਗੇ. ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਵਿਚ ਸੌਦੇ ਅਤੇ / ਜਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੈਕਸ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਸਮੇਤ professionalੁਕਵੀਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਲਾਹ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਵੱਖ ਵੱਖ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੀ ਗਈ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਾਰੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਤਪਾਦ / ਵਿੱਤੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਗਾਹਕੀ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ notੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ, ਅਜਿਹੇ ਉਤਪਾਦ / ਵਿੱਤੀ ਸਾਧਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਜਿਹੇ ਉਤਪਾਦਾਂ / ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ. ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮੈਨੇਜਰ (ਇਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਅਤੇ ਸਮੂਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਮੇਤ) ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਧਿਕਾਰੀ, ਡਾਇਰੈਕਟਰ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਹੋਏ ਨੁਕਸਾਨ, ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ, ਸਮੇਤ, ਪਰ ਸਿੱਧੇ, ਅਸਿੱਧੇ, ਦੰਡਕਾਰੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਮਿਸਾਲੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ , ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਕਿਸੇ ਵੀ thisੰਗ ਨਾਲ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਮੁਨਾਫਿਆਂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ.

আইডিএফসি পিএমএসের নিও ইক্যুইটি পোর্টফোলিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতা ব্যবহার করে ভারতে যেভাবে ইক্যুইটি তহবিল পরিচালিত হয় তার নতুন ভিত্তি ভেঙে দেয়। কোয়ান্ট ফান্ডগুলি পোর্টফোলিও নির্মাণ এবং কৌশল চালানোর জন্য প্রাক-সেট পরিমাণগত অ্যালগোরিদম ব্যবহার করে, এআই-এমএল আরও এক ধাপ এগিয়ে যায়: এটি প্রচুর পরিমাণে ডেটা ক্র্যাঞ্চ করে, নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে এবং অ্যালগরিদমগুলি নিয়ে আসে যা গতিশীলভাবে বিকশিত বাজারের অবস্থার পক্ষে সেরা মামলা। ডঃ চেতন মেহরা - বিনিয়োগের পোর্টফোলিওগুলি পরিচালনা করার জন্য এআই-এমএল দক্ষতা অর্জনের 2 দশকেরও বেশি অভিজ্ঞতার সাথে কম্পিউটার বিজ্ঞানের পিএইচডি - আমাদের 30 মাস বয়সী আইডিএফসি নব্য ইক্যুইটি পোর্টফোলিওয়ের মধ্য দিয়ে নিয়ে যায়।

ডাব্লুএফ: আপনি বর্তমান বাজারের পরিস্থিতি কেমন দেখছেন?

চেতন: আজ আমরা আকর্ষণীয় সময়ে বেঁচে থাকি কারণ আমাদের চারপাশের বিশ্ব প্রায় বাঁকানো বন্ধ করে দিয়েছে। বিশ্বব্যাপী শিল্পগুলি বন্ধ রয়েছে, মানুষ অসুস্থ হয়ে পড়ছে বা মারা যাচ্ছে, মানুষ এবং বিনিয়োগকারীদের মনে ভয় এবং উদ্বেগ তৈরি করছে। কেবল ভারতে নয় বিশ্বব্যাপী বাজারে ভয় ও উদ্বেগ রয়েছে। সূচকগুলি স্টকের মতোই অস্থির হয়ে উঠেছে। এমন সময়ে বিনিয়োগকারীদের সিদ্ধান্ত নেওয়া খুব শক্ত হয়ে ওঠে কারণ শব্দ ও ভুল তথ্য দ্বারা ভাল মানের তথ্য অস্পষ্ট করা হয়। এই মুহুর্তে নির্ভরযোগ্য ডেটা আকারে শক্ত তথ্যগুলি একটি পরিষ্কার ছবি আঁকার ক্ষেত্রে খুব গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা নিতে পারে।

বিশ্বব্যাপী বাজারগুলি আমাদের জীবনকালীন সময়ে এমন একটি অনন্য পরিস্থিতির মুখোমুখি হয়নি, বেশিরভাগ মার্কেটগুলি খুব অল্প সময়ের মধ্যে তাদের শিখর থেকে 30% হিসাবে কমেছে। পূর্ববর্তী জলপ্রপাতের বিপরীতে আমরা বাজারগুলিকে ভি আকৃতির পুনরুদ্ধার করার প্রত্যাশা করি না, অর্থনীতিটি উন্মুক্ত হওয়ার সাথে সাথে আমরা ধীর এবং স্থির পুনরুদ্ধার দেখতে পাব। এর অর্থ হ'ল এই পতন দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগকারীদের দীর্ঘমেয়াদী ভারসাম্যপূর্ণ পোর্টফোলিও তৈরির জন্য যুক্তিসঙ্গত মূল্যে ভাল মানের সংস্থাগুলি কেনার সুযোগ দিয়েছে।

ডাব্লুএফ: আপনি স্টকগুলির একটি এআই-চালিত পোর্টফোলিও পরিচালনা করেন। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) কী দিয়ে শুরু করবেন তা আপনি ব্যাখ্যা করতে পারেন?

চেতান: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ('এআই') কমপক্ষে 1950 এর দশক থেকে প্রায় হয়েছে, গত 20 বছরে এই বিষয়ে আগ্রহ বেড়েছে। এটি গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) এবং সস্তা কম্পিউটিং এবং স্টোরেজ উদ্ভাবনের সাথে মূলত পরিচালিত হয়েছে। জিপিইউগুলির সহায়তায় ডিপ লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতিগুলি চিত্রের স্বীকৃতিতে বিপ্লব সৃষ্টি করেছে এবং গোয়ের মতো গভীর জটিল গেমগুলি সমাধান করে। ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং শব্দগুলি প্রায়শই পরস্পরের পরিবর্তে ব্যবহৃত হয়, তবে এর অর্থ বেশ আলাদা জিনিস। সাধারণভাবে এআই একটি বুদ্ধিমান মেশিন তৈরির জন্য একটি বৃহত ধারণা যা মানুষের চিন্তাভাবনা, বুদ্ধি, এমনকি আচরণের নকল বা প্রতিরূপ তৈরি করতে পারে।

এমএল হ'ল এআই এর একটি সাবফিল্ড, যা মেশিনগুলিকে ডেটা বা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে সক্ষম করে, এটির জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে। এমএলে, অ্যালগরিদমগুলি শিখতে এবং আবিষ্কার করতে বেশ কয়েকবার ডেটা ধরে পুনরাবৃত্তি করে। নিয়মিত প্রোগ্রামিংয়ের বিপরীতে, কীভাবে সমস্যা সমাধান করবেন সে সম্পর্কে একটি সেট নির্দেশাবলী দেওয়া হয় না। পরিবর্তে, মেশিনটি প্রচুর পরিমাণে ডেটা দেখে নিজেকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং সম্ভাব্য ফলাফলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করে।

ডাব্লুডাব্লুএফ: কোয়ান্ট মডেল কি এমএল মডেলের মতো? নিও কীভাবে এই কোয়ান্ট / এমএল ভিত্তিক কৌশলগুলি ব্যবহার করে?

চেতন: না, দুটো আলাদা।

কোয়ান্ট মডেলটিতে আপনার কাছে একটি বইয়ের একটি নির্ধারিত সূত্র রয়েছে যার জন্য একটি সঠিক পরামিতিগুলি খুঁজে পায় এবং এটি আপনার মডেল হয়ে যায়। এআইতে, আপনি ডেটা ফিড করেন এবং অ্যালগরিদম তথ্য থেকে মডেলটি আবিষ্কার করেন; এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে মূল দার্শনিক পার্থক্য। একটি এআই ভিত্তিক মডেল সম্পর্কে ভাল অংশটি হ'ল এটি নতুনভাবে সিস্টেমে ডেটা উপলব্ধ করার সাথে সাথে নিজেকে মানিয়ে নেবে।

আইডিএফসি নিও ইক্যুইটি পোর্টফোলিও (নিও) অ্যালগরিদম দ্বারা চালিত হয় এবং আমাদের লক্ষ্য হয় একটি ভারসাম্যপূর্ণ পোর্টফোলিও তৈরি করা, আমরা আমাদের পোর্টফোলিও তৈরি করি এমন কারণগুলির জন্য এক্সপোজার তৈরি করে যার জন্য একজন পুরস্কৃত হয় এবং ঝুঁকি এবং ফিরে আসার একটি ভাল ভারসাম্য অর্জন করতে পারে। নিও প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করে, যেহেতু ডেটা আমাদের অ্যালগরিদমের জ্বালানী, যদি আমাদের কাছে উচ্চ মানের ডেটা না থাকে, আমরা একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে পারি না।

আমাদের অ্যালগরিদম অন্যান্য পদ্ধতির থেকে একেবারেই আলাদাভাবে কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনাকে রাতের খাবারের জন্য একটি থালির পরিবেশন করা হয় তবে এটিতে সাধারণত ডাল, দুটি উদ্ভিজ্জ থালা, চাল, চাপাতি এবং কিছুটা দই থাকে যা একটি সম্পূর্ণ খাবার তৈরি করে। মানুষের জন্য এটি কেবল নিয়মিত খাদ্য, তবে আমাদের অ্যালগরিদমটি কেবল ডাল এবং চাপাতি দেখতে পায় না, আমাদের অ্যালগোরিদম এটি প্রোটিন, কার্বোহাইড্রেট, ভিটামিন ইত্যাদি কিছু গুল্ম এবং মশালির সাথে দেখতে পায়। মূলত এটি একটি সম্পূর্ণ খাবার গঠনের জন্য প্রয়োজনীয় মূল উপাদানগুলি দেখায়। এই উপাদানগুলি দেখার সময়, আমরা তখন সনাক্ত করি যে এই উপাদানগুলির মধ্যে কোনটি আমাদের পক্ষে ভাল। আসুন ধরা যাক আমরা সনাক্ত করি যে প্রোটিন এবং ভিটামিন আমাদের জন্য ভাল। তারপরে আমরা আরও ডাল এবং শাকসব্জী যুক্ত করে তাদের এক্সপোজারটি বাড়িয়ে দেব। কোন ধরণের ডাল বা শাকসব্জী যতক্ষণ না তাদের মধ্যে সর্বোচ্চ পরিমাণে প্রোটিন এবং ভিটামিন থাকে তা বিবেচনা করে না।

থ্যালির মতো যা প্রোটিন এবং ভিটামিন সমৃদ্ধ, ঠিক তেমনিভাবে আমরা আমাদের পোর্টফোলিওটি ফ্যাক্টর এক্সপোজারগুলির সঠিক সেট তৈরি করতে চাই। প্রাইস টু বুক, ডিভিডেন্ড ফলন, আয় দীর্ঘমেয়াদী বৃদ্ধি ইত্যাদির কারণগুলি ফ্যাক্টর এক্সপোজারগুলির সঠিক ভারসাম্য একটি উত্থাপিত বাজারে একটি পোর্টফোলিওকে পুরস্কৃত করতে পারে এবং একটি পতিত বাজারে এটি রক্ষা করতে পারে। বেশিরভাগ পোর্টফোলিওগুলি কী স্টকগুলির উপর স্থির করে, আমরা ঝুঁকি এবং পুরষ্কারের ভাল ভারসাম্য অর্জনের জন্য সঠিক ফ্যাক্টর ব্যালেন্সের চেয়ে বেশি স্থির করি। আমরা বিশ্বাস করি যতক্ষণ না আমরা আমাদের ঝুঁকিগুলি নিয়ন্ত্রণ করে ভাল কারণগুলির সংস্পর্শ বজায় রেখে আমরা আরও ভাল আয় করতে পারি।

ডাব্লুএফ: একটি এমএল চালিত পণ্য বনাম একটি traditionalতিহ্যবাহী দীর্ঘ-কেবল তহবিলের বিনিয়োগের সুবিধা কী?

চেতন: এমএল কৌশলগুলির দ্বারা প্রদত্ত বিনিয়োগের সুযোগগুলি এক কথায় সংক্ষেপিত করা যেতে পারে: বৈচিত্র্য। এমএল কৌশলগুলিতে আলফা জেনার সম্ভাবনা রয়েছে যা মানক মডেলের মাধ্যমে সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য হয় না।

দীর্ঘকালীন বিনিয়োগ বিনিয়োগ এমএল বিশ্লেষণের ফাঁকগুলি হাইলাইট করতে সহায়তা করতে পারে যা এমনকি সবচেয়ে পাকা পোর্টফোলিও পরিচালকদের সহায়তা করবে। এমএল একটি পোর্টফোলিওর উল্টোদিকে পাশাপাশি আলফা উভয়কে ক্যাপচারে সহায়তা করতে পারে। এমএল দ্বিতীয় ক্রম সনাক্তকরণের পাশাপাশি ডেটা পরিবর্তনের অ-রৈখিক প্রভাব যা মানুষের চোখের কাছে সুস্পষ্ট নয় তা সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে।

ডাব্লুএফ: এমএল চালিত পোর্টফোলিওতে পোর্টফোলিও ম্যানেজারের গুরুত্ব কী?

চেতন: এমএল হ'ল একটি শক্তিশালী পদ্ধতি, কোনও শক্তিশালী পদ্ধতির মতো এটি ব্যবহারের জন্য একটি পাকা হাতের প্রয়োজন। একজনকে কেবল এমএল জানা দরকার না তবে আপনার ডোমেন জ্ঞান প্রয়োজন। আপনি যে সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছেন তার গভীর ডোমেন জ্ঞান এবং জ্ঞান না থাকলে, কেউ খুব বেশি দূরে যাবে না। সুতরাং আপনার পোর্টফোলিও পরিচালককে অবশ্যই এমএল এবং ফিনান্স / পোর্টফোলিও পরিচালনা জানতে হবে। আপনি কোনও মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার ইনচার্জ রাখতে পারেন যার কাছে কোনও পোর্টফোলিও পরিচালনা করতে অর্থের অল্প জ্ঞান নেই। ইঞ্জিনিয়ার কোন ডেটা ভেক্টর গুরুত্বপূর্ণ এবং কোনটি নয় তা সনাক্ত করার জন্য লড়াই করবে। উদ্দীপক সম্পর্কগুলি সনাক্ত করা এটির পক্ষে খুব সহজ যা মডেলটির জন্য আসলে ক্ষতিকারক হতে পারে।

এমএল এর জন্য ডেটার গুণগত মান মৌলিক। একজন পোর্টফোলিও ম্যানেজার ডেটাও তৈরি করে এবং একটি স্যানিটি চেক করে, অসম্ভব পারস্পরিক সম্পর্ক এবং ফ্লুক সম্পর্কের জন্য পরীক্ষা করে। এটি গুরুত্বপূর্ণ, যেহেতু মেশিনটি শিশুর মতো, যদি আপনি এটি ভাল শিষ্টাচার শেখান তবে এটি ভাল শিষ্টাচার শিখবে, আপনি যদি তাকে খারাপ আচরণ শিখেন তবে এটি খারাপ আচরণ শিখে। আমরা নিশ্চিত করতে চেষ্টা করি যে মেশিনটি ভাল আচরণ শিখেছে।

ডাব্লুএফ: নিও কোথায় বিনিয়োগ করে? নিও স্টক নির্বাচন করার জন্য মহাবিশ্ব কি?

চেতন: নিও কেবল এসএন্ডপি বিএসই 200 কোম্পানিতে বিনিয়োগ করে। পোর্টফোলিওর বেশিরভাগ অংশ (85-90%) লার্জ ক্যাপ স্টকগুলিতে বিনিয়োগ করা হয় এবং কিছু অংশ মিডক্যাপগুলিতে বিনিয়োগ করা হয় এবং বাকী নগদ হয় (2020 সালের 31 মার্চ হিসাবে)। একক স্টক এক্সপোজার তদারকি করা হয় এবং ঘনত্বের ঝুঁকি হ্রাস করতে সীমাবদ্ধ করা হয় (বর্তমানে 10% সীমাবদ্ধ) এবং সেক্টর এক্সপোজার এসএন্ডপি বিএসই 200 সূচক সেক্টরের ওজনকে ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত করা হয়েছে যাতে বৃহত্তর খাতের মিলগুলি এড়াতে পারে (বর্তমানে 40% এ সীমাবদ্ধ)।

২০২০ সালের মার্চে আমরা হেলথ কেয়ার, কনজিউমার স্টাপলস এবং আইটি-তে অতিরিক্ত ওজন পেয়েছিলাম যা প্রকৃতপক্ষে পোর্টফোলিওকে উপকৃত করেছে এবং আরও ভাল আয় করতে সক্ষম হয়েছে এবং ডাউনসাইডটি হ্রাস করতে সক্ষম হয়েছে।

ডাব্লুএফ: আপনার পোর্টফোলিওটির সাম্প্রতিক পারফরম্যান্সটি কেমন হয়েছে? আপনার পোর্টফোলিও কি সাম্প্রতিক অস্থিরতার দিকে নজর দিতে সক্ষম হয়েছে?

চেতন: বড় বাজারের ঘটনা সত্ত্বেও, নব্য এই মলত্যাগে অনুষ্ঠিত হয়েছে। অ্যালগরিদম এমন একটি পোর্টফোলিও তৈরির সক্ষমতা প্রদর্শন করে যা ঝুঁকি এবং পুরষ্কারের মধ্যে একটি ভাল ভারসাম্য বজায় রাখে, নিয়মিতভাবে আলফা আহরণ করার সময়। আমরা এখন অভূতপূর্ব সময়ে, শুধু ভারতে নয় বিশ্বব্যাপী আমরা সতর্ক রয়েছি। আমরা আগামী মাসগুলিতে আমাদের মডেলটিকে আরও উন্নত করতে আমাদের কাজ চালিয়ে যাচ্ছি।

ডাব্লুএফ: বর্তমানে আপনার এআই মডেলটি কী ধরণের নগদ অর্থ উপস্থাপন করছে? আপনি কোন সর্বোচ্চ স্তরে যেতে পারেন?

চেতন: আমরা অনেক নগদ কল না নেওয়ার চেষ্টা করি কারণ আমাদের কাজ ইক্যুইটি এক্সপোজার পরিচালনা করা। আমাদের পোর্টফোলিওগুলিতে নগদ কলগুলি পোর্টফোলিও ম্যানেজার ম্যাক্রো ভিউ এবং ফ্যাক্টর মডেলের ফাংশন। মডেলটি খুব বেশি নগদ এক্সপোজারকে প্রজেক্ট করে না কারণ মডেলটি ঝুঁকি এবং পুরষ্কারের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সুতরাং, আমরা এমন একটি পোর্টফোলিও তৈরির চেষ্টা করব যা উপচে পড়া পুরষ্কার প্রাপ্ত হবে এবং ডাউনসাইডে সুরক্ষিত হবে।

প্রকাশ

এখানে অন্তর্ভুক্ত গৃহীত মতামত / কৌশলসমূহের মতামতের প্রকাশগুলি কেবলমাত্র পোর্টফোলিওয়ের বিনিয়োগের কৌশল / থিম সম্পর্কে স্বচ্ছতা বাড়াতে সরবরাহ করা হয় এবং মতামত / মতামতকে সমর্থন হিসাবে বা বিনিয়োগের পরামর্শ হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়। এই দস্তাবেজটি কোনও গবেষণা প্রতিবেদন বা কোনও সুরক্ষা ক্রয় বা বিক্রয় করার পরামর্শ হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়। এই দস্তাবেজটি তথ্যের ভিত্তিতে প্রস্তুত করা হয়েছে, যা ইতিমধ্যে প্রকাশ্যে অ্যাক্সেসযোগ্য মিডিয়াতে পাওয়া যায় বা পোর্টফোলিও ম্যানেজারের বিশ্লেষণের মাধ্যমে বিকাশ করা হয়। প্রদত্ত তথ্য / দৃষ্টিভঙ্গি / মতামত কেবল তথ্যমূলক উদ্দেশ্যে এবং এটি প্রাপকের কাছে পৌঁছানোর সময়েই বর্তমান হওয়া বন্ধ করে দিয়েছে, যা এই দস্তাবেজের ব্যাখ্যা দেওয়ার আগে বিবেচনায় নেওয়া উচিত। প্রাপকের নোট এবং বুঝতে হবে যে উপরের সরবরাহিত তথ্যে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রাসঙ্গিক সমস্ত উপাদান থাকতে পারে না এবং স্টকগুলি ভবিষ্যতে পোর্টফোলিওর অংশ হতে পারে বা নাও পারে। পোর্টফোলিও ম্যানেজারের সিদ্ধান্ত সর্বদা লাভজনক নাও হতে পারে; যেমন সিদ্ধান্তগুলি বিদ্যমান বাজারের পরিস্থিতি এবং পোর্টফোলিও ম্যানেজারের বোঝার উপর ভিত্তি করে। আসল বাজারের চলাচলগুলি প্রত্যাশিত প্রবণতা থেকে আলাদা হতে পারে। এই তথ্য কোনও পূর্ব বিজ্ঞপ্তি ছাড়াই পরিবর্তন সাপেক্ষে। কোম্পানি সময়ে সময়ে প্রয়োজন অনুসারে এই বিবৃতিতে পরিবর্তন এবং পরিবর্তন করার অধিকার সংরক্ষণ করে। আইডিএফসি অ্যাসেট ম্যানেজমেন্ট কোং লিমিটেড বা আইডিএফসি, এর পরিচালক বা প্রতিনিধিরা প্রত্যক্ষ বা অপ্রত্যক্ষ, ঘটনাক্রমে, শাস্তিমূলক বিশেষ বা ক্ষতি সম্পর্কিত উপার্জন বা হারানো মুনাফা, তথ্যের ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে বা ক্ষতি সহ যে কোনও ক্ষতির জন্য দায়বদ্ধ থাকবে না ।

ঝুঁকির কারণ:

আর্থিক পণ্য, যন্ত্র এবং বিনিয়োগগুলি বাজার ঝুঁকির সাথে সম্পর্কিত এবং এগুলি থেকে আয় / ফলন / তরলতা আর্থিক বাজারগুলিকে প্রভাবিত করে এমন বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। পোর্টফোলিওর উদ্দেশ্যগুলি অর্জন করা হবে এমন কোনও নিশ্চয়তা বা গ্যারান্টি নেই। বিনিয়োগকারীদের কোনও গ্যারান্টিযুক্ত বা আশ্বাসপ্রাপ্ত রিটার্ন দেওয়া হচ্ছে না। আর্থিক পণ্য, যন্ত্রপাতি, বিশেষ বিনিয়োগ, পোর্টফোলিও এবং পোর্টফোলিও ম্যানেজার / এর অধিভুক্ত সংস্থাগুলি এবং গোষ্ঠী সংস্থাগুলির অতীত কর্মক্ষমতা ভবিষ্যতের সম্ভাবনা এবং কার্য সম্পাদনকে ইঙ্গিত দেয় না। পোর্টফোলিওর নামটি কোনওভাবেই পণ্যের মান বা তাদের ভবিষ্যত সম্ভাবনা এবং প্রত্যাশার নির্দেশ দেয় না।

কিছু বাজার সম্পর্কিত প্রকাশগুলি কেবলমাত্র অনুমান এবং ভবিষ্যতে যা ঘটে তা থেকে বস্তুগতভাবে আলাদা হতে পারে। ফলস্বরূপ, প্রকৃত ভবিষ্যতের লাভ বা ক্ষতি বস্তুগতভাবে অনুমান করা থেকে পৃথক হতে পারে। এই নথির প্রাপকরা এই উপাদানটির ভিত্তিতে নেওয়া যে কোনও সিদ্ধান্তের জন্য পুরোপুরি দায়বদ্ধ / দায়বদ্ধ থাকবেন। এই উপাদানটির সমস্ত প্রাপককে বিষয়বস্তুতে উল্লিখিত যে কোনও পণ্য নিয়ে লেনদেন ও / বা লেনদেন করার আগে তাদের নিজস্ব তদন্ত করা উচিত, তাদের কর পরামর্শদাতাদের পরামর্শ সহ উপযুক্ত পেশাদার পরামর্শ নেওয়া উচিত। বিভিন্ন যোগাযোগে আলোচিত বিনিয়োগগুলি সমস্ত বিনিয়োগকারী এবং কোনও পণ্য / আর্থিক উপকরণগুলিতে সাবস্ক্রাইব করা বা বিনিয়োগ করা ব্যক্তিদের পক্ষে উপযুক্ত নাও হতে পারে, এমন পণ্য / আর্থিক উপকরণের সাথে সংযুক্ত শর্তাদি যাচাইয়ের পরে প্রযোজ্য ঝুঁকি মূল্যায়ন সহ যেমন পণ্য / বিনিয়োগ। পোর্টফোলিও ম্যানেজার (এর অধিভুক্ত ও গোষ্ঠী সত্তা সহ) এবং এর যে কোনও কর্মকর্তা, পরিচালক, কর্মচারী ও কর্মচারী প্রত্যক্ষ, অপ্রত্যক্ষ, দণ্ডনীয়, বিশেষ, অনুকরণীয় সীমাবদ্ধ না থাকলেও যে কোনও প্রকৃতির ক্ষতি, ক্ষতির জন্য দায়বদ্ধ হইবে না , ফলস্বরূপ, পাশাপাশি কোনও উপায়ে এই উপাদান ব্যবহার থেকে উদ্ভূত যে কোনও উপায়ে লাভের ক্ষতি।

కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాస సామర్థ్యాలను ఉపయోగించి భారతదేశంలో ఈక్విటీ ఫండ్లను నిర్వహించే విధానంలో ఐడిఎఫ్‌సి పిఎంఎస్ యొక్క నియో ఈక్విటీ పోర్ట్‌ఫోలియో కొత్త పుంతలు తొక్కుతుంది. పోర్ట్‌ఫోలియో నిర్మాణం మరియు వ్యూహాన్ని నడపడానికి క్వాంట్ ఫండ్స్ ముందుగా సెట్ చేసిన క్వాంటిటేటివ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుండగా, AI-ML ఒక అడుగు దాటి వెళుతుంది: ఇది చాలా ఎక్కువ డేటాను క్రంచ్ చేస్తుంది, నమూనాలను కనుగొంటుంది మరియు మార్కెట్ పరిస్థితులకు డైనమిక్‌గా అభివృద్ధి చెందుతున్న అల్గారిథమ్‌లతో వస్తుంది. డాక్టర్ చేతన్ మెహ్రా - ఇన్వెస్ట్‌మెంట్ పోర్ట్‌ఫోలియోలను నిర్వహించడానికి AI-ML పరాక్రమాన్ని మెరుగుపర్చడంలో 2 దశాబ్దాలకు పైగా అనుభవం ఉన్న కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో పీహెచ్‌డీ - 30 నెలల పాత ఐడిఎఫ్‌సి నియో ఈక్విటీ పోర్ట్‌ఫోలియో ద్వారా మమ్మల్ని తీసుకువెళుతుంది.

WF: మీరు ప్రస్తుత మార్కెట్ దృష్టాంతాన్ని ఎలా చూస్తున్నారు?

చేతన్: ఈ రోజు మనం ఆసక్తికరమైన సమయాల్లో జీవిస్తున్నందున మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచం మలుపు తిరగడం దాదాపు ఆగిపోయింది. ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశ్రమలు మూసివేయబడ్డాయి, ప్రజలు అనారోగ్యానికి గురవుతున్నారు లేదా చనిపోతున్నారు, ప్రజలు మరియు పెట్టుబడిదారుల మనస్సులలో భయం మరియు ఆందోళనను సృష్టిస్తారు. భారతదేశంలోనే కాదు ప్రపంచ మార్కెట్లలో భయం మరియు ఆందోళన ఉంది. సూచికలు స్టాక్స్ వలె అస్థిరంగా మారాయి. మంచి నాణ్యత సమాచారం శబ్దం మరియు తప్పుడు సమాచారం ద్వారా అస్పష్టంగా ఉన్నందున అటువంటి సమయాల్లో పెట్టుబడిదారులు నిర్ణయాలు తీసుకోవడం చాలా కష్టమవుతుంది. అటువంటి సమయంలో నమ్మకమైన డేటా రూపంలో కఠినమైన వాస్తవాలు స్పష్టమైన చిత్రాన్ని చిత్రించడంలో చాలా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తాయి.

గ్లోబల్ మార్కెట్లు మన జీవితకాలంలో ఇంత ప్రత్యేకమైన పరిస్థితిని ఎదుర్కోలేదు, చాలా మార్కెట్లు తమ శిఖరాల నుండి 30% వరకు చాలా తక్కువ వ్యవధిలో పడిపోయాయి. మునుపటి జలపాతం వలె కాకుండా, మార్కెట్లు V ఆకారపు రికవరీ చేస్తాయని మేము ఆశించము, ఆర్థిక వ్యవస్థ తెరిచినప్పుడు మేము నెమ్మదిగా మరియు స్థిరంగా కోలుకునే అవకాశం ఉంది. దీని అర్థం ఏమిటంటే, ఈ పతనం దీర్ఘకాలిక పెట్టుబడిదారులకు దీర్ఘకాలిక సమతుల్య పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించడానికి మంచి నాణ్యమైన కంపెనీలను సరసమైన ధరలకు కొనుగోలు చేసే అవకాశాన్ని ఇచ్చింది.

WF: మీరు AI- శక్తితో కూడిన స్టాక్స్ పోర్ట్‌ఫోలియోను నడుపుతున్నారు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) తో ప్రారంభించడానికి మీరు వివరించగలరా?

చేతన్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ('AI') కనీసం 1950 ల నుండి ఉన్నప్పటికీ, ఈ అంశంపై ఆసక్తి గత 20 ఏళ్లలో పెరిగింది. గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (జిపియు) మరియు చౌక కంప్యూటింగ్ మరియు నిల్వతో ఇది ఎక్కువగా నడుస్తుంది. GPU ల సహాయంతో డీప్ లెర్నింగ్ వంటి పద్ధతులు చిత్ర గుర్తింపులో విప్లవాత్మక మార్పులు చేశాయి మరియు గో వంటి లోతైన సంక్లిష్టమైన ఆటలను పరిష్కరించాయి. .

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అనే పదాలు తరచూ పరస్పరం మార్చుకోగలిగినప్పటికీ, అవి చాలా భిన్నమైన విషయాలను సూచిస్తాయి. మానవ ఆలోచన, తెలివితేటలు, ప్రవర్తనను కూడా అనుకరించే లేదా ప్రతిబింబించే తెలివైన యంత్రాలను రూపొందించడానికి AI సాధారణంగా ఒక పెద్ద భావన.

ML అనేది AI యొక్క ఉపక్షేత్రం, ఇది యంత్రాలను డేటా లేదా అనుభవాల నుండి నేర్చుకోవటానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అనుమతిస్తుంది. ML లో, అల్గోరిథంలు తెలుసుకోవడానికి మరియు కనుగొనటానికి అనేకసార్లు డేటాను మళ్ళిస్తాయి. సాధారణ ప్రోగ్రామింగ్ మాదిరిగా కాకుండా, సమస్యను ఎలా పరిష్కరించాలో సూచనల సమితి ఇవ్వబడదు. బదులుగా, యంత్రం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను చూడటం ద్వారా శిక్షణ ఇస్తుంది మరియు ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి ఒక నమూనాను నిర్మిస్తుంది.

డబ్ల్యుడబ్ల్యుఎఫ్: క్వాంట్ మోడల్ ఎంఎల్ మోడల్‌తో సమానంగా ఉందా? నియో ఈ క్వాంట్ / ఎంఎల్ ఆధారిత పద్ధతులను ఎలా ఉపయోగిస్తుంది?

చేతన్: లేదు, రెండు వేరు.

ఒక పరిమాణ నమూనాలో, మీకు ఒక పుస్తకం నుండి సూచించిన సూత్రం ఉంది, దాని కోసం సరైన పారామితులను కనుగొంటుంది మరియు అది మీ నమూనా అవుతుంది. AI లో, మీరు డేటాలో ఫీడ్ చేస్తారు మరియు అల్గోరిథం డేటా నుండి మోడల్‌ను కనుగొంటుంది; ఇది రెండు విధానాల మధ్య కీలకమైన తాత్విక వ్యత్యాసం. AI- ఆధారిత మోడల్ గురించి మంచి భాగం ఏమిటంటే, సిస్టమ్‌కు కొత్త డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినందున అది స్వయంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది.

ఐడిఎఫ్‌సి నియో ఈక్విటీ పోర్ట్‌ఫోలియో (నియో) అల్గోరిథంలచే నడపబడుతుంది మరియు మేము సమతుల్య పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము, ఒకరికి బహుమతి లభించే కారకాలకు గురికావడం ద్వారా మరియు మా రిస్క్ మరియు రిటర్న్ యొక్క మంచి సమతుల్యతను సాధించడం ద్వారా మేము మా పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మిస్తాము. నియో పెద్ద మొత్తంలో డేటాను వినియోగిస్తుంది, ఎందుకంటే డేటా మా అల్గోరిథంలకు ఇంధనం, మనకు అధిక నాణ్యత డేటా లేకపోతే, మేము యంత్ర అభ్యాస నమూనాను నిర్మించలేము.

మా అల్గోరిథంలు ఇతర విధానాలకు భిన్నంగా పనిచేస్తాయి. ఉదాహరణకు, మీకు విందు కోసం థాలి వడ్డిస్తే, అది సాధారణంగా పప్పు, రెండు కూరగాయల వంటకాలు, బియ్యం, చపాతీ మరియు పూర్తి పెరుగును కలిగి ఉంటుంది. మానవునికి ఇది సాధారణ ఆహారం, కానీ మా అల్గోరిథం కేవలం పప్పు మరియు చపాతీలను చూడదు, మా అల్గోరిథం, ఇది కొన్ని మూలికలు మరియు మసాలా దినుసులతో ప్రోటీన్, కార్బోహైడ్రేట్లు, విటమిన్లు మొదలైనవి చూస్తుంది. తప్పనిసరిగా ఇది పూర్తి భోజనాన్ని రూపొందించడానికి అవసరమైన ముఖ్య భాగాలను చూస్తుంది. ఈ భాగాలను చూస్తున్నప్పుడు, ఈ భాగాలలో ఏది మనకు మంచిదో మేము గుర్తించాము. ప్రోటీన్ మరియు విటమిన్లు మనకు మంచివని మేము గుర్తించాము. మేము మరింత పప్పు మరియు కూరగాయలను జోడించడం ద్వారా వారికి బహిర్గతం చేస్తాము. ఏ రకమైన పప్పు లేదా కూరగాయలు అత్యధిక ప్రోటీన్ మరియు విటమిన్లు కలిగి ఉన్నాయో అది పట్టింపు లేదు.

ప్రోటీన్ మరియు విటమిన్లు అధికంగా ఉన్న థాలి మాదిరిగానే, అదేవిధంగా సరైన కారకాల ఎక్స్పోజర్లను కలిగి ఉండటానికి మా పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించాలని మేము భావిస్తున్నాము. ప్రైస్ టు బుక్, డివిడెండ్ దిగుబడి, ఆదాయాల దీర్ఘకాలిక వృద్ధి వంటి అంశాలు. కారకాల ఎక్స్పోజర్ల యొక్క సరైన బ్యాలెన్స్ పెరుగుతున్న మార్కెట్లో ఒక పోర్ట్‌ఫోలియోకు ప్రతిఫలమివ్వగలదు మరియు పడిపోతున్న మార్కెట్లో దాన్ని కాపాడుతుంది. చాలా దస్త్రాలు తమ వద్ద ఉన్న స్టాక్స్‌పై నిర్ణయిస్తుండగా, రిస్క్ మరియు రివార్డ్ యొక్క మంచి సమతుల్యతను సాధించడానికి సరైన కారకాల బ్యాలెన్స్‌పై మేము నిర్ణయిస్తాము. మంచి కారకాలకు గురికావడాన్ని కొనసాగిస్తూనే మన నష్టాలను నియంత్రించేంతవరకు, మేము మంచి రాబడిని పొందగలమని మేము నమ్ముతున్నాము.

డబ్ల్యుఎఫ్: సాంప్రదాయ లాంగ్-ఓన్లీ ఫండ్‌కు వ్యతిరేకంగా ఎంఎల్ నడిచే ఉత్పత్తిలో పెట్టుబడి పెట్టడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?

చేతన్: ML వ్యూహాలు అందించే పెట్టుబడి అవకాశాలను ఒకే మాటలో సంగ్రహించవచ్చు: వైవిధ్యీకరణ. ప్రామాణిక పద్ధతుల ద్వారా సులభంగా ప్రాప్తి చేయలేని ఆల్ఫాను ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యం ML పద్ధతులకు ఉంది.

దీర్ఘకాలంలో మాత్రమే పెట్టుబడి నిర్వహణ ML విశ్లేషణలో అంతరాలను హైలైట్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది చాలా అనుభవజ్ఞులైన పోర్ట్‌ఫోలియో నిర్వాహకులకు కూడా సహాయపడుతుంది. పోర్ట్‌ఫోలియో యొక్క పైకి మరియు ప్రతికూలంగా ఆల్ఫాను సంగ్రహించడానికి ML సహాయపడుతుంది. మానవ కంటికి స్పష్టంగా కనిపించని డేటాలో మార్పుల యొక్క రెండవ క్రమాన్ని మరియు సరళేతర ప్రభావాన్ని గుర్తించడానికి ML సహాయపడుతుంది.

WF: ML నడిచే పోర్ట్‌ఫోలియోలో పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?

చేతన్: ML చాలా శక్తివంతమైన పద్ధతి, ఏదైనా శక్తివంతమైన విధానం వలె దానిని ఉపయోగించడానికి రుచికోసం చేయి అవసరం. ఒకరికి ML తెలుసుకోవాల్సిన అవసరం లేదు కానీ మీకు డొమైన్ పరిజ్ఞానం అవసరం. లోతైన డొమైన్ పరిజ్ఞానం మరియు మీరు పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న సమస్య గురించి జ్ఞానం లేకపోతే, ఒకరు చాలా దూరం వెళ్ళరు. కాబట్టి మీ పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్‌కు ML మరియు ఫైనాన్స్ / పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజ్‌మెంట్ తెలుసుకోవాలి. పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్వహించడానికి మీకు మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ ఇన్‌ఛార్జిని ఉంచవచ్చు. ఏ డేటా వెక్టర్స్ ముఖ్యమైనవి మరియు ఏవి కావు అని గుర్తించడానికి ఇంజనీర్ కష్టపడతారు. వాస్తవానికి మోడల్‌కు హాని కలిగించే నకిలీ సంబంధాలను గుర్తించడం చాలా సులభం.

డేటా యొక్క నాణ్యత ML కి ప్రాథమికమైనది. ఒక పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ కూడా డేటాను క్యూరేట్ చేస్తుంది మరియు తెలివిని తనిఖీ చేస్తుంది, అసంభవమైన సహసంబంధాలు మరియు ఫ్లూక్ సంబంధాల కోసం తనిఖీ చేస్తుంది. ఇది చాలా ముఖ్యం, యంత్రం చిన్నపిల్లలాంటిది కాబట్టి, మీరు మంచి మర్యాద నేర్పిస్తే అది మంచి మర్యాద నేర్చుకుంటుంది, మీరు చెడ్డ మర్యాద నేర్పిస్తే అది చెడు మర్యాదలను నేర్చుకుంటుంది. యంత్రం మంచి మర్యాదలను నేర్చుకుంటుందని నిర్ధారించుకోవడానికి మేము ప్రయత్నిస్తాము.

WF: నియో ఎక్కడ పెట్టుబడి పెడుతుంది? నియో స్టాక్స్ ఎంచుకోవడానికి విశ్వం ఏమిటి?

చేతన్: నియో ఎస్ అండ్ పి బిఎస్ఇ 200 కంపెనీలలో మాత్రమే పెట్టుబడులు పెట్టింది. పోర్ట్‌ఫోలియోలో ఎక్కువ భాగం (85-90%) పెద్ద క్యాప్ స్టాక్లలో పెట్టుబడి పెట్టబడింది మరియు కొంత భాగం మిడ్‌క్యాప్స్‌లో పెట్టుబడి పెట్టబడింది మరియు మిగిలినవి నగదు రూపంలో ఉన్నాయి (31 మార్చి 2020 నాటికి). ఏకాగ్రత ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి సింగిల్ స్టాక్ ఎక్స్పోజర్ పర్యవేక్షించబడుతుంది మరియు పరిమితం చేయబడింది (ప్రస్తుతం 10% వద్ద పరిమితం చేయబడింది) మరియు పెద్ద రంగాల అసమతుల్యతలను నివారించడానికి (ప్రస్తుతం 40% వద్ద పరిమితం చేయబడింది) సెక్టార్ ఎక్స్పోజర్ ఎస్ & పి బిఎస్ఇ 200 ఇండెక్స్ సెక్టార్ బరువులతో దగ్గరగా ఉంటుంది.

మార్చి 2020 లో, మేము హెల్త్‌కేర్, కన్స్యూమర్ స్టేపుల్స్ మరియు ఐటిపై అధిక బరువును కలిగి ఉన్నాము, ఇవి వాస్తవానికి పోర్ట్‌ఫోలియోకు ప్రయోజనం చేకూర్చాయి మరియు మంచి రాబడిని పొందగలిగాయి మరియు ఇబ్బందిని తగ్గించగలిగాయి.

WF: మీ పోర్ట్‌ఫోలియో యొక్క ఇటీవలి పనితీరు ఎలా ఉంది? మీ పోర్ట్‌ఫోలియో ఇటీవలి అస్థిరతను అధిగమించగలదా?

చేతన్: ప్రధాన మార్కెట్ సంఘటనలు ఉన్నప్పటికీ, నియో ఈ మాంద్యంలో నిలబడింది. అల్గోరిథం రిస్క్ మరియు రివార్డ్ మధ్య మంచి సమతుల్యతను కొనసాగించే పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించగల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తోంది, అదే సమయంలో రోజూ ఆల్ఫాను సంగ్రహిస్తుంది. మేము ఇప్పుడు అపూర్వమైన కాలంలో ఉన్నాము, భారతదేశంలోనే కాదు, ప్రపంచవ్యాప్తంగా, మేము జాగ్రత్తగా ఉన్నాము. రాబోయే నెలల్లో మా నమూనాను మరింత మెరుగుపరచడానికి మేము మా పనిని కొనసాగిస్తాము.

WF: ప్రస్తుతం, మీ AI మోడల్ ఎలాంటి నగదు స్థాయిలను అంచనా వేస్తోంది? మీరు ఏ గరిష్ట స్థాయిలకు వెళ్ళవచ్చు?

చేతన్: ఈక్విటీ ఎక్స్‌పోజర్‌ను నిర్వహించడం మా పని కాబట్టి చాలా నగదు కాల్స్ తీసుకోకూడదని మేము ప్రయత్నిస్తాము. మా పోర్ట్‌ఫోలియోలలోని నగదు కాల్‌లు పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ మాక్రో వ్యూ మరియు ఫ్యాక్టర్ మోడల్ యొక్క పని. మోడల్ సాధారణంగా చాలా ఎక్కువ నగదు ఎక్స్పోజర్లను ప్రొజెక్ట్ చేయదు ఎందుకంటే మోడల్ రిస్క్ మరియు రివార్డ్ మధ్య సమతుల్యతను కొనసాగించడానికి రూపొందించబడింది. అందువల్ల, మేము ఒక పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించడానికి ప్రయత్నిస్తాము, ఇది తలక్రిందులుగా రివార్డ్ చేయబడుతుంది మరియు ప్రతికూలంగా రక్షించబడుతుంది.

ప్రకటన

పోర్ట్‌ఫోలియో యొక్క పెట్టుబడి వ్యూహం / ఇతివృత్తం గురించి పారదర్శకతను పెంపొందించడానికి మాత్రమే ఇక్కడ చేర్చబడిన అభిప్రాయాల ప్రకటనలు / ఇంటి వీక్షణలు / వ్యూహం అందించబడ్డాయి మరియు అభిప్రాయాలు / అభిప్రాయాల ఆమోదంగా లేదా పెట్టుబడి సలహాగా పరిగణించరాదు. ఈ పత్రాన్ని పరిశోధనా నివేదికగా లేదా ఏదైనా భద్రతను కొనడానికి లేదా విక్రయించడానికి సిఫారసుగా భావించకూడదు. ఈ పత్రం సమాచారం ఆధారంగా తయారు చేయబడింది, ఇది ఇప్పటికే బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న మీడియాలో అందుబాటులో ఉంది లేదా పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ యొక్క విశ్లేషణ ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడింది. అందించిన సమాచారం / అభిప్రాయాలు / అభిప్రాయాలు సమాచార ప్రయోజనం కోసం మాత్రమే మరియు ఇది గ్రహీతకు చేరే సమయానికి ప్రస్తుతానికి ఆగిపోయి ఉండవచ్చు, ఈ పత్రాన్ని వివరించే ముందు పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. పైన పేర్కొన్న సమాచారం పెట్టుబడి నిర్ణయం తీసుకోవటానికి సంబంధించిన అన్ని భౌతిక అంశాలను కలిగి ఉండకపోవచ్చని గ్రహీత గమనించాలి మరియు భవిష్యత్తులో స్టాక్స్ పోర్ట్‌ఫోలియోలో భాగం కాకపోవచ్చు. పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ నిర్ణయం ఎల్లప్పుడూ లాభదాయకంగా ఉండకపోవచ్చు; అటువంటి నిర్ణయాలు ప్రస్తుత మార్కెట్ పరిస్థితులు మరియు పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ యొక్క అవగాహనపై ఆధారపడి ఉంటాయి. వాస్తవ మార్కెట్ కదలికలు ntic హించిన ధోరణుల నుండి మారవచ్చు. ముందస్తు నోటీసు లేకుండా ఈ సమాచారం మార్పుకు లోబడి ఉంటుంది. ఎప్పటికప్పుడు అవసరమయ్యే విధంగా ఈ ప్రకటనలో మార్పులు మరియు మార్పులు చేసే హక్కు కంపెనీకి ఉంది. ఐడిఎఫ్సి అసెట్ మేనేజ్మెంట్ కో. .

ప్రమాద కారకాలు:

ఆర్థిక ఉత్పత్తులు, సాధనాలు మరియు పెట్టుబడులు మార్కెట్ నష్టాలకు లోబడి ఉంటాయి మరియు వీటి నుండి రాబడి / దిగుబడి / ద్రవ్యత ఆర్థిక మార్కెట్లను ప్రభావితం చేసే వివిధ కారకాలపై ఆధారపడి మారవచ్చు. పోర్ట్‌ఫోలియో యొక్క లక్ష్యాలు సాధించబడతాయనే భరోసా లేదా హామీ లేదు. పెట్టుబడిదారులకు ఎటువంటి హామీ లేదా హామీ రాబడి ఇవ్వబడదు. ఆర్థిక ఉత్పత్తులు, సాధన, ప్రత్యేక పెట్టుబడులు, దస్త్రాలు మరియు పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ / దాని అనుబంధ సంస్థలు మరియు సమూహ సంస్థల యొక్క గత పనితీరు భవిష్యత్ అవకాశాలను మరియు పనితీరును సూచించదు. పోర్ట్‌ఫోలియో పేరు ఉత్పత్తుల నాణ్యతను లేదా వాటి భవిష్యత్ అవకాశాలను మరియు రాబడిని ఏ విధంగానూ సూచించదు.

కొన్ని మార్కెట్ సంబంధిత ప్రకటనలు అంచనాలు మాత్రమే మరియు భవిష్యత్తులో వాస్తవానికి సంభవించే వాటికి భిన్నంగా ఉండవచ్చు. తత్ఫలితంగా, భవిష్యత్ లాభాలు లేదా నష్టాలు అంచనా వేసిన వాటికి భిన్నంగా ఉంటాయి. ఈ పత్రం యొక్క గ్రహీతలు ఈ విషయం ఆధారంగా తీసుకున్న ఏదైనా నిర్ణయానికి పూర్తిగా బాధ్యత వహిస్తారు / బాధ్యత వహిస్తారు. ఈ పదార్థం యొక్క అన్ని గ్రహీతలు వ్యవహరించే ముందు మరియు / లేదా లావాదేవీలు చేసే ముందు పదార్థంలో సూచించబడిన ఏదైనా ఉత్పత్తులను వారి స్వంత దర్యాప్తు చేసుకోవాలి, వారి పన్ను సలహాదారుల సలహాలతో సహా తగిన వృత్తిపరమైన సలహాలను తీసుకోవాలి. వివిధ సమాచార మార్పిడిలో చర్చించిన పెట్టుబడులు అన్ని పెట్టుబడిదారులకు అనుకూలంగా ఉండకపోవచ్చు మరియు ఏదైనా ఉత్పత్తి / ఆర్థిక సాధనాలకు సభ్యత్వం పొందిన లేదా పెట్టుబడి పెట్టే వ్యక్తులు అలా చేయవలసి ఉంటుంది, అటువంటి ఉత్పత్తి / ఆర్థిక పరికరాలకు జతచేయబడిన నిబంధనలను ధృవీకరించిన తరువాత మరియు వర్తించే ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడం సహా అటువంటి ఉత్పత్తులు / పెట్టుబడులకు. పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ (దాని అనుబంధ సంస్థలు మరియు సమూహ సంస్థలతో సహా) మరియు దాని అధికారులు, డైరెక్టర్లు, సిబ్బంది మరియు ఉద్యోగులు ఎవరైనా ప్రత్యక్ష, పరోక్ష, శిక్షాత్మక, ప్రత్యేకమైన, ఆదర్శప్రాయమైన వాటితో సహా పరిమితం కాకుండా, ఏదైనా ప్రకృతి నష్టానికి, బాధ్యత వహించరు. , పర్యవసానంగా, ఈ పదార్థాన్ని ఏ విధంగానైనా ఉపయోగించడం వల్ల ఉత్పన్నమయ్యే ఏ విధంగానైనా లాభం కోల్పోతారు.

ஐ.டி.எஃப்.சி பி.எம்.எஸ் இன் நியோ ஈக்விட்டி போர்ட்ஃபோலியோ இந்தியாவில் ஈக்விட்டி ஃபண்டுகள் நிர்வகிக்கப்படும் விதத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் திறன்களைப் பயன்படுத்தி புதிய நிலையை உடைக்கிறது. போர்ட்ஃபோலியோ கட்டுமானம் மற்றும் மூலோபாயத்தை இயக்க அளவு நிதிகள் முன்கூட்டியே அமைக்கப்பட்ட அளவு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகையில், AI-ML ஒரு படி தாண்டிச் செல்கிறது: இது பரந்த அளவிலான தரவை நசுக்குகிறது, வடிவங்களைக் கண்டறிந்து, சந்தை நிலைமைகளுக்கு மாறும் வகையில் பொருந்தக்கூடிய வழிமுறைகளைக் கொண்டு வருகிறது. டாக்டர் சேதன் மெஹ்ரா - முதலீட்டு இலாகாக்களை நிர்வகிக்க AI-ML வலிமையை மேம்படுத்துவதில் 2 தசாப்தங்களுக்கும் மேலான அனுபவமுள்ள கணினி அறிவியலில் பிஎச்டி - 30 மாத பழமையான ஐடிஎஃப்சி நியோ ஈக்விட்டி போர்ட்ஃபோலியோ மூலம் நம்மை அழைத்துச் செல்கிறது.

WF: தற்போதைய சந்தை சூழ்நிலையை நீங்கள் எவ்வாறு பார்க்கிறீர்கள்?

சேதன்: இன்று நாம் சுவாரஸ்யமான காலங்களில் வாழ்கிறோம், ஏனெனில் நம்மைச் சுற்றியுள்ள உலகம் திரும்புவதை நிறுத்திவிட்டது. உலகளவில் தொழில்கள் மூடப்பட்டுள்ளன, மக்கள் நோய்வாய்ப்பட்டிருக்கிறார்கள் அல்லது இறந்து கொண்டிருக்கிறார்கள், மக்கள் மற்றும் முதலீட்டாளர்களின் மனதில் அச்சத்தையும் பதட்டத்தையும் உருவாக்குகிறார்கள். இந்தியாவில் மட்டுமல்ல, உலக சந்தைகளிலும் பயமும் பதட்டமும் உள்ளது. குறியீடுகள் பங்குகள் போலவே கொந்தளிப்பானவை. இத்தகைய நேரங்களில் முதலீட்டாளர்கள் முடிவுகளை எடுப்பது மிகவும் கடினமாகிவிடும், ஏனெனில் நல்ல தரமான தகவல்கள் சத்தம் மற்றும் தவறான தகவல்களால் மறைக்கப்படுகின்றன. அத்தகைய ஒரு கட்டத்தில் நம்பகமான தரவு வடிவத்தில் கடினமான உண்மைகள் தெளிவான படத்தை வரைவதில் மிக முக்கியமான பங்கைக் கொண்டிருக்கலாம்.

உலகளாவிய சந்தைகள் நம் வாழ்நாளில் இதுபோன்ற ஒரு தனித்துவமான சூழ்நிலையை சந்திக்கவில்லை, பெரும்பாலான சந்தைகள் மிகக் குறுகிய காலத்தில் 30% அளவுக்கு உயர்ந்தன. முந்தைய வீழ்ச்சிகளைப் போலல்லாமல், சந்தைகள் V வடிவ மீட்பு பெறும் என்று நாங்கள் எதிர்பார்க்கவில்லை, பொருளாதாரம் திறக்கும்போது மெதுவான மற்றும் நிலையான மீட்சியைக் காணலாம். இதன் பொருள் என்னவென்றால், இந்த வீழ்ச்சி நீண்ட கால முதலீட்டாளர்களுக்கு நீண்ட கால சீரான போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்க நல்ல தரமான நிறுவனங்களை நியாயமான விலையில் வாங்குவதற்கான வாய்ப்பை வழங்கியுள்ளது.

WF: நீங்கள் AI- இயங்கும் பங்குகளின் போர்ட்ஃபோலியோவை இயக்குகிறீர்கள். தொடங்குவதற்கு செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) என்றால் என்ன என்பதை விளக்க முடியுமா?

சேதன்: செயற்கை நுண்ணறிவு ('AI') குறைந்தது 1950 களில் இருந்தே, கடந்த 20 ஆண்டுகளில் தலைப்பில் ஆர்வம் அதிகரித்துள்ளது. கிராபிக்ஸ் பிராசசிங் யூனிட் (ஜி.பீ.யூ) மற்றும் மலிவான கணினி மற்றும் சேமிப்பகத்தின் வருகையால் இது பெரும்பாலும் இயக்கப்படுகிறது. ஜி.பீ.யுகளின் உதவியுடன் ஆழமான கற்றல் போன்ற முறைகள் பட அங்கீகாரத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன மற்றும் கோ போன்ற ஆழமான சிக்கலான விளையாட்டுகளைத் தீர்க்கின்றன. .

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் என்ற சொற்கள் பெரும்பாலும் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்றாலும், அவை மிகவும் மாறுபட்ட விஷயங்களைக் குறிக்கின்றன. பொதுவாக AI என்பது மனித சிந்தனை, புத்திசாலித்தனம், நடத்தை போன்றவற்றைப் பிரதிபலிக்கும் அல்லது பிரதிபலிக்கக்கூடிய அறிவார்ந்த இயந்திரங்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு பெரிய கருத்தாகும்.

எம்.எல் என்பது AI இன் துணைத் துறையாகும், இது இயந்திரங்கள் தரவு அல்லது அனுபவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது, அவ்வாறு வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல். எம்.எல் இல், வழிமுறைகள் கற்றுக்கொள்ளவும் கண்டறியவும் பல முறை தரவை மீண்டும் செய்கின்றன. வழக்கமான நிரலாக்கத்தைப் போலன்றி, சிக்கலை எவ்வாறு தீர்ப்பது என்பதற்கான வழிமுறைகளின் தொகுப்பு வழங்கப்படவில்லை. அதற்கு பதிலாக, இயந்திரம் பெரிய அளவிலான தரவைப் பார்ப்பதன் மூலம் தன்னைப் பயிற்றுவிக்கிறது மற்றும் சாத்தியமான விளைவுகளை கணிக்க ஒரு மாதிரியை உருவாக்குகிறது.

டபிள்யுடபிள்யுஎஃப்: ஒரு குவாண்ட் மாடல் எம்.எல் மாடலுக்கு சமமானதா? நியோ இந்த அளவு / எம்.எல் அடிப்படையிலான நுட்பங்களை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறது?

சேதன்: இல்லை, இருவரும் வேறு.

ஒரு அளவு மாதிரியில், உங்களிடம் ஒரு புத்தகத்திலிருந்து பரிந்துரைக்கப்பட்ட சூத்திரம் உள்ளது, அதற்காக ஒருவர் சரியான அளவுருக்களைக் கண்டுபிடித்து அது உங்கள் மாதிரியாகிறது. AI இல், நீங்கள் தரவை ஊட்டுகிறீர்கள், அல்காரிதம் தரவிலிருந்து மாதிரியைக் கண்டுபிடிக்கும்; இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கும் இடையிலான முக்கிய தத்துவ வேறுபாடு இதுதான். AI- அடிப்படையிலான மாதிரியைப் பற்றிய நல்ல பகுதி என்னவென்றால், புதிய தரவு கணினியில் கிடைக்கப்பெறுவதால் அது தன்னைத் தானே மாற்றிக் கொள்ளும்.

ஐடிஎஃப்சி நியோ ஈக்விட்டி போர்ட்ஃபோலியோ (நியோ) வழிமுறைகளால் இயக்கப்படுகிறது, மேலும் ஒரு சீரான போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளோம், ஒருவருக்கு வெகுமதி கிடைக்கும் காரணிகளை வெளிப்படுத்துவதன் மூலம் எங்கள் போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குகிறோம், மேலும் ஆபத்து மற்றும் வருவாயின் நல்ல சமநிலையை அடையலாம். நியோ பெரிய அளவிலான தரவைப் பயன்படுத்துகிறது, ஏனெனில் தரவு எங்கள் வழிமுறைகளுக்கு எரிபொருளாகும், எங்களிடம் உயர் தரமான தரவு இல்லையென்றால், இயந்திர கற்றல் மாதிரியை உருவாக்க முடியாது.

எங்கள் வழிமுறைகள் மற்ற அணுகுமுறைகளிலிருந்து மிகவும் வித்தியாசமாக செயல்படுகின்றன. உதாரணமாக, உங்களுக்கு இரவு உணவிற்கு ஒரு தாலி வழங்கப்பட்டால், அது வழக்கமாக பருப்பு, இரண்டு காய்கறி உணவுகள், அரிசி, சப்பாத்தி மற்றும் ஒரு முழுமையான உணவை உருவாக்குவதற்கு சில தயிர் ஆகியவற்றைக் கொண்டிருக்கும். ஒரு மனிதனுக்கு இது வழக்கமான உணவுதான், ஆனால் எங்கள் வழிமுறை பருப்பு மற்றும் சப்பாத்தியைப் பார்க்கவில்லை, எங்கள் வழிமுறை, இது சில மூலிகைகள் மற்றும் மசாலாப் பொருட்களுடன் புரதம், கார்போஹைட்ரேட்டுகள், வைட்டமின்கள் போன்றவற்றைக் காண்கிறது. அடிப்படையில் இது ஒரு முழுமையான உணவை உருவாக்க தேவையான முக்கிய கூறுகளைப் பார்க்கிறது. இந்த கூறுகளைப் பார்க்கும்போது, இந்த கூறுகளில் எது நமக்கு நல்லது என்பதை அடையாளம் காண்கிறோம். புரதம் மற்றும் வைட்டமின்கள் நமக்கு நல்லது என்பதை நாங்கள் அடையாளம் காண்கிறோம் என்று சொல்லலாம். அதிக பருப்பு மற்றும் காய்கறிகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் அவர்களுக்கு வெளிப்பாட்டை அதிகரிப்போம். எந்த வகையான பருப்பு அல்லது காய்கறிகளில் அதிக அளவு புரதம் மற்றும் வைட்டமின்கள் உள்ளன என்பது முக்கியமல்ல.

புரதம் மற்றும் வைட்டமின்கள் நிறைந்த தாலியைப் போலவே, அதேபோல் சரியான காரணி வெளிப்பாடுகளைக் கொண்டிருப்பதற்காக எங்கள் போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்க உத்தேசித்துள்ளோம். புத்தகத்திற்கு விலை, ஈவுத்தொகை மகசூல், வருவாயின் நீண்ட கால வளர்ச்சி போன்ற காரணிகள். காரணி வெளிப்பாடுகளின் சரியான சமநிலை உயரும் சந்தையில் ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவுக்கு வெகுமதி அளிக்கும் மற்றும் வீழ்ச்சியடைந்த சந்தையில் அதைப் பாதுகாக்கும். பெரும்பாலான இலாகாக்கள் தங்களிடம் உள்ள பங்குகள் குறித்து நிர்ணயிக்கும் அதே வேளையில், ஆபத்து மற்றும் வெகுமதியின் நல்ல சமநிலையை அடைய சரியான காரணி சமநிலையை நிர்ணயிக்கிறோம். நல்ல காரணிகளின் வெளிப்பாட்டைப் பராமரிக்கும் போது எங்கள் அபாயங்களைக் கட்டுப்படுத்தும் வரை, சிறந்த வருவாயை உருவாக்க முடியும் என்று நாங்கள் நம்புகிறோம்.

WF: ஒரு பாரம்பரிய நீண்ட கால நிதிக்கு எதிராக எம்.எல் இயக்கப்படும் தயாரிப்பில் முதலீடு செய்வதன் நன்மை என்ன?

சேதன்: எம்.எல் உத்திகள் வழங்கும் முதலீட்டு வாய்ப்புகளை ஒரே வார்த்தையில் சுருக்கலாம்: பல்வகைப்படுத்தல். நிலையான மாதிரிகள் மூலம் எளிதில் அணுக முடியாத ஆல்பாவை உருவாக்கும் திறன் எம்.எல் நுட்பங்களுக்கு உண்டு.

நீண்ட கால முதலீட்டு மேலாண்மை எம்.எல் பகுப்பாய்வில் உள்ள இடைவெளிகளை முன்னிலைப்படுத்த உதவும், இது மிகவும் அனுபவமுள்ள போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளர்களுக்கு கூட உதவும். ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவின் தலைகீழாகவும் எதிர்மறையாகவும் ஆல்பாவைப் பிடிக்க எம்.எல் உதவும். மனிதனின் கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களின் இரண்டாவது வரிசையையும் நேரியல் அல்லாத தாக்கத்தையும் அடையாளம் காண எம்.எல் உதவும்.

WF: எம்.எல் இயக்கப்படும் போர்ட்ஃபோலியோவில் ஒரு போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளரின் முக்கியத்துவம் என்ன?

சேதன்: எம்.எல் மிகவும் சக்திவாய்ந்த முறையாகும், எந்தவொரு சக்திவாய்ந்த அணுகுமுறையையும் போலவே அதைப் பயன்படுத்த ஒரு அனுபவமிக்க கை தேவை. ஒருவர் எம்.எல் தெரிந்து கொள்ள தேவையில்லை, ஆனால் உங்களுக்கு டொமைன் அறிவு தேவை. நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலைப் பற்றிய ஆழமான டொமைன் அறிவும் அறிவும் ஒருவரிடம் இல்லையென்றால், ஒருவர் வெகுதூரம் செல்லமாட்டார். எனவே உங்கள் போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளர் எம்.எல் மற்றும் நிதி / போர்ட்ஃபோலியோ நிர்வாகத்தை அறிந்திருக்க வேண்டும். ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவை நிர்வகிக்க நிதி பற்றி சிறிதும் தெரியாத ஒரு இயந்திர கற்றல் பொறியாளர் இன்சார்ஜ் வைக்கலாம். எந்த தரவு திசையன்கள் முக்கியமானவை, அவை எதுவல்ல என்பதை அடையாளம் காண பொறியாளர் போராடுவார். போலித்தனமான உறவுகளை அடையாளம் காண்பது மிகவும் எளிதானது, இது உண்மையில் மாதிரிக்கு தீங்கு விளைவிக்கும்.

தரவின் தரம் எம்.எல். ஒரு போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளர் தரவை நிர்வகிக்கிறார் மற்றும் நல்லறிவு சோதனை செய்கிறார், சாத்தியமற்ற தொடர்புகள் மற்றும் புளூக் உறவுகளை சரிபார்க்கிறார். இது முக்கியமானது, இயந்திரம் ஒரு குழந்தையைப் போன்றது என்பதால், நீங்கள் அதை நல்ல பழக்கவழக்கங்களைக் கற்பித்தால் அது நல்ல பழக்கவழக்கங்களைக் கற்றுக் கொள்ளும், மோசமான நடத்தைகளை நீங்கள் கற்பித்தால் அது கெட்ட பழக்கவழக்கங்களைக் கற்றுக்கொள்கிறது. இயந்திரம் நல்ல பழக்கவழக்கங்களைக் கற்றுக்கொள்கிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த நாங்கள் முயற்சி செய்கிறோம்.

WF: நியோ எங்கே முதலீடு செய்கிறது? நியோ பங்குகளைத் தேர்ந்தெடுக்க பிரபஞ்சம் என்ன?

சேதன்: நியோ எஸ் அண்ட் பி பிஎஸ்இ 200 நிறுவனங்களில் மட்டுமே முதலீடு செய்கிறது. போர்ட்ஃபோலியோவின் பெரும்பகுதி (85-90%) பெரிய தொப்பி பங்குகளில் முதலீடு செய்யப்படுகிறது, மேலும் சில பகுதி மிட்கேப்களில் முதலீடு செய்யப்படுகிறது, மீதமுள்ளவை ரொக்கமாக உள்ளன (மார்ச் 31, 2020 நிலவரப்படி). ஒற்றை பங்கு வெளிப்பாடு கண்காணிக்கப்படுகிறது மற்றும் செறிவு அபாயத்தை குறைக்க தடைசெய்யப்பட்டுள்ளது (தற்போது 10% ஆக தடைசெய்யப்பட்டுள்ளது) மற்றும் துறை வெளிப்பாடு எஸ் அண்ட் பி பிஎஸ்இ 200 குறியீட்டு துறை எடைகளுடன் நெருக்கமாக இணைக்கப்பட்டுள்ளது, இதனால் பெரிய துறை பொருந்தாத தன்மைகளைத் தவிர்க்க (தற்போது 40% ஆக தடைசெய்யப்பட்டுள்ளது).

மார்ச் 2020 இல், ஹெல்த்கேர், நுகர்வோர் ஸ்டேபிள்ஸ் மற்றும் ஐ.டி ஆகியவற்றில் நாங்கள் அதிக எடையுடன் இருந்தோம், அவை உண்மையில் போர்ட்ஃபோலியோவுக்கு பயனளித்தன, மேலும் சிறந்த வருவாயை ஈட்ட முடிந்தது, மேலும் எதிர்மறையை குறைக்க முடிந்தது.

WF: உங்கள் போர்ட்ஃபோலியோவின் சமீபத்திய செயல்திறன் எவ்வாறு இருந்தது? உங்கள் போர்ட்ஃபோலியோ சமீபத்திய ஏற்ற இறக்கம் குறித்து அலைய முடியுமா?

சேட்டன்: முக்கிய சந்தை நிகழ்வுகள் இருந்தபோதிலும், இந்த கரைப்பில் நியோ நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளது. இந்த வழிமுறை ஆபத்து மற்றும் வெகுமதிக்கு இடையில் ஒரு நல்ல சமநிலையை பராமரிக்கும் ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குவதற்கான அதன் திறனை நிரூபித்து வருகிறது, அதே நேரத்தில் ஆல்பாவை ஒரு வழக்கமான அடிப்படையில் பிரித்தெடுக்கிறது. நாம் இப்போது முன்னோடியில்லாத காலங்களில் இருக்கிறோம், இந்தியாவில் மட்டுமல்ல, உலகளவில், நாங்கள் எச்சரிக்கையாக இருக்கிறோம். வரவிருக்கும் மாதங்களில் எங்கள் மாதிரியை மேலும் மேம்படுத்த எங்கள் பணியைத் தொடர்கிறோம்.

WF: தற்போது, உங்கள் AI மாடல் எந்த வகையான பண அளவைக் கொண்டுள்ளது? நீங்கள் எந்த அதிகபட்ச நிலைகளுக்கு செல்லலாம்?

சேதன்: பங்கு வெளிப்பாட்டை நிர்வகிப்பதே எங்கள் வேலை என்பதால் பல பண அழைப்புகளை எடுக்க வேண்டாம். எங்கள் இலாகாக்களில் உள்ள பண அழைப்புகள் போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளர் மேக்ரோ பார்வை மற்றும் காரணி மாதிரியின் செயல்பாடாகும். இந்த மாதிரி பொதுவாக மிக உயர்ந்த பண வெளிப்பாடுகளை முன்வைக்காது, ஏனெனில் ஆபத்து மற்றும் வெகுமதிக்கு இடையில் சமநிலையை பராமரிக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. எனவே, நாங்கள் ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்க முயற்சிக்கிறோம், இது தலைகீழாக வெகுமதி அளிக்கப்படும் மற்றும் எதிர்மறையாக பாதுகாக்கப்படும்.

வெளிப்படுத்தல்

போர்ட்ஃபோலியோவின் முதலீட்டு மூலோபாயம் / கருப்பொருள் பற்றிய வெளிப்படைத்தன்மையை மேம்படுத்துவதற்காக மட்டுமே இங்கு இணைக்கப்பட்டுள்ள கருத்துகளின் வெளிப்பாடுகள் / வீட்டுக் காட்சிகள் / மூலோபாயம் வழங்கப்படுகின்றன, மேலும் அவை கருத்துக்கள் / கருத்துகளின் ஒப்புதல் அல்லது முதலீட்டு ஆலோசனையாக கருதப்படக்கூடாது. இந்த ஆவணம் ஒரு ஆராய்ச்சி அறிக்கையாகவோ அல்லது எந்தவொரு பாதுகாப்பையும் வாங்கவோ விற்கவோ பரிந்துரைக்கப்படக்கூடாது. இந்த ஆவணம் தகவலின் அடிப்படையில் தயாரிக்கப்பட்டுள்ளது, இது ஏற்கனவே பொதுவில் அணுகக்கூடிய ஊடகங்களில் கிடைக்கிறது அல்லது போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளரின் பகுப்பாய்வு மூலம் உருவாக்கப்பட்டது. வழங்கப்பட்ட தகவல் / காட்சிகள் / கருத்துக்கள் தகவல் நோக்கத்திற்காக மட்டுமே, மேலும் அது பெறுநரை அடையும் நேரத்தில் தற்போதையதாக இருப்பதை நிறுத்திவிட்டிருக்கலாம், இந்த ஆவணத்தை விளக்கும் முன் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டும். மேலே வழங்கப்பட்ட தகவல்களில் முதலீட்டு முடிவை எடுப்பதற்கு தொடர்புடைய அனைத்து பொருள் அம்சங்களும் இருக்கக்கூடாது என்பதையும், பங்குகள் எதிர்காலத்தில் போர்ட்ஃபோலியோவின் ஒரு பகுதியாக இருக்கலாம் அல்லது பெறக்கூடாது என்பதையும் பெறுநர் கவனித்து புரிந்து கொள்ள வேண்டும். போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளரின் முடிவு எப்போதும் லாபகரமாக இருக்காது; அத்தகைய முடிவுகள் நடைமுறையில் உள்ள சந்தை நிலைமைகள் மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளரின் புரிதலை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. உண்மையான சந்தை இயக்கங்கள் எதிர்பார்த்த போக்குகளிலிருந்து மாறுபடலாம். எந்தவொரு முன் அறிவிப்பும் இல்லாமல் இந்த தகவல் மாற்றத்திற்கு உட்பட்டது. அவ்வப்போது தேவைப்படக்கூடிய இந்த அறிக்கையில் மாற்றங்கள் மற்றும் மாற்றங்களைச் செய்வதற்கான உரிமையை நிறுவனம் கொண்டுள்ளது. ஐ.டி.எஃப்.சி அசெட் மேனேஜ்மென்ட் கோ. லிமிடெட் அல்லது ஐ.டி.எஃப்.சி, அதன் இயக்குநர்கள் அல்லது பிரதிநிதிகள் நேரடி அல்லது மறைமுக, தற்செயலான, தண்டனைக்குரிய சிறப்பு அல்லது இழந்த வருவாய் அல்லது இழந்த இலாபங்கள் உட்பட எந்தவொரு சேதத்திற்கும் பொறுப்பேற்க மாட்டார்கள். .

ஆபத்து காரணிகள்:

நிதி தயாரிப்புகள், கருவிகள் மற்றும் முதலீடுகள் சந்தை அபாயங்களுக்கு உட்பட்டவை மற்றும் நிதிச் சந்தைகளை பாதிக்கும் வெவ்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்து இவற்றிலிருந்து கிடைக்கும் வருமானம் / மகசூல் / பணப்புழக்கம் மாறுபடும். இலாகாவின் நோக்கங்கள் அடையப்படும் என்பதற்கு எந்த உத்தரவாதமும் உத்தரவாதமும் இல்லை. முதலீட்டாளர்களுக்கு எந்த உத்தரவாதமும் அல்லது உறுதிப்படுத்தப்பட்ட வருமானமும் வழங்கப்படுவதில்லை. நிதி தயாரிப்புகள், கருவிகள், குறிப்பிட்ட முதலீடுகள், இலாகாக்கள் மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளர் / அதன் துணை நிறுவனங்கள் மற்றும் குழு நிறுவனங்களின் கடந்தகால செயல்திறன் எதிர்கால வாய்ப்புகளையும் செயல்திறனையும் குறிக்கவில்லை. போர்ட்ஃபோலியோவின் பெயர் எந்த வகையிலும் தயாரிப்புகளின் தரம் அல்லது அவற்றின் எதிர்கால வாய்ப்புகள் மற்றும் வருவாயைக் குறிக்கவில்லை.

சந்தை தொடர்பான சில வெளிப்பாடுகள் மதிப்பீடுகள் மட்டுமே மற்றும் எதிர்காலத்தில் உண்மையில் நிகழும் விஷயங்களிலிருந்து பொருள் ரீதியாக வேறுபட்டிருக்கலாம். இதன் விளைவாக, உண்மையான எதிர்கால ஆதாயங்கள் அல்லது இழப்புகள் மதிப்பிடப்பட்டவற்றிலிருந்து வேறுபடுகின்றன. இந்த ஆவணத்தின் பெறுநர்கள் இந்த பொருளின் அடிப்படையில் எடுக்கப்பட்ட எந்தவொரு முடிவிற்கும் முழு பொறுப்பு / பொறுப்பாளிகள். இந்த பொருளைப் பெறுபவர்கள் அனைவரும் பொருளில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள எந்தவொரு தயாரிப்புகளையும் கையாள்வதற்கும் / அல்லது பரிவர்த்தனை செய்வதற்கும் முன்னர் தங்கள் சொந்த விசாரணையை மேற்கொள்ள வேண்டும், அவர்களின் வரி ஆலோசகர்களின் ஆலோசனை உட்பட பொருத்தமான தொழில்முறை ஆலோசனையைப் பெற வேண்டும். பல்வேறு தகவல்தொடர்புகளில் விவாதிக்கப்பட்ட முதலீடுகள் அனைத்து முதலீட்டாளர்களுக்கும் பொருந்தாது, எந்தவொரு தயாரிப்பு / நிதிக் கருவிகளுக்கும் சந்தா செலுத்தும் அல்லது முதலீடு செய்யும் நபர்கள் அவ்வாறு செய்ய வேண்டும், அத்தகைய தயாரிப்பு / நிதிக் கருவியுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ள விதிமுறைகளை சரிபார்த்து, பின்னர் பொருந்தக்கூடிய அபாயத்தை மதிப்பிடுவது உட்பட அத்தகைய தயாரிப்புகள் / முதலீடுகளுக்கு. போர்ட்ஃபோலியோ மேலாளர் (அதன் துணை நிறுவனங்கள் மற்றும் குழு நிறுவனங்கள் உட்பட) மற்றும் அதன் அதிகாரிகள், இயக்குநர்கள், பணியாளர்கள் மற்றும் ஊழியர்கள் எவரேனும் எந்தவொரு இழப்புக்கும், எந்தவொரு இயற்கையின் சேதத்திற்கும் பொறுப்பேற்க மாட்டார்கள், இதில் நேரடி, மறைமுக, தண்டனையான, சிறப்பு, முன்மாதிரியான , இதன் விளைவாக, எந்தவொரு வகையிலும் இந்த பொருளைப் பயன்படுத்துவதால் எழும் லாப இழப்பு.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಐಡಿಎಫ್‌ಸಿ ಪಿಎಂಎಸ್‌ನ ನಿಯೋ ಇಕ್ವಿಟಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಈಕ್ವಿಟಿ ಫಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ನೆಲೆಯನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕ್ವಾಂಟ್ ಫಂಡ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವ-ಸೆಟ್ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಎಐ-ಎಂಎಲ್ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ: ಇದು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಂಚ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಡಾ. ಚೇತನ್ ಮೆಹ್ರಾ - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಎಐ-ಎಂಎಲ್ ಪರಾಕ್ರಮವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ 2 ದಶಕಗಳ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪಿಎಚ್‌ಡಿ - 30 ತಿಂಗಳ ಹಳೆಯ ಐಡಿಎಫ್‌ಸಿ ನಿಯೋ ಇಕ್ವಿಟಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯೂಎಫ್: ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ?

ಚೇತನ್: ಇಂದು ನಾವು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವು ಬಹುತೇಕ ತಿರುಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದೆ. ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮುಚ್ಚಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಜನರು ಅನಾರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ಸಾಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಜನರು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆದಾರರ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಭಯ ಮತ್ತು ಆತಂಕವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಯ ಮತ್ತು ಆತಂಕವಿದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ಷೇರುಗಳಂತೆ ಬಾಷ್ಪಶೀಲವಾಗಿವೆ. ಅಂತಹ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿಯು ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ದತ್ತಾಂಶದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಠಿಣ ಸಂಗತಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ನಮ್ಮ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಅಂತಹ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲಿಲ್ಲ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ತಮ್ಮ ಶಿಖರಗಳಿಂದ 30% ನಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿದಿವೆ. ಹಿಂದಿನ ಜಲಪಾತಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ವಿ ಆಕಾರದ ಚೇತರಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆರ್ಥಿಕತೆಯು ತೆರೆದಂತೆ ನಾವು ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಚೇತರಿಕೆ ಕಾಣುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಇದರ ಅರ್ಥವೇನೆಂದರೆ, ಈ ಕುಸಿತವು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಮತೋಲಿತ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಸಮಂಜಸವಾದ ಬೆಲೆಗೆ ಖರೀದಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡಿದೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯುಎಫ್: ನೀವು ಎಐ-ಚಾಲಿತ ಸ್ಟಾಕ್‌ಗಳ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೀರಿ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಎಂಎಲ್) ಎಂದರೇನು?

ಚೇತನ್: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ('ಎಐ') ಕನಿಷ್ಠ 1950 ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ ಇದೆ, ಕಳೆದ 20 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಆಸಕ್ತಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ (ಜಿಪಿಯು) ಮತ್ತು ಅಗ್ಗದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಿಪಿಯುಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿವೆ ಮತ್ತು ಗೋ ನಂತಹ ಆಳವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಟಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. .

ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತವೆ. ಮಾನವನ ಆಲೋಚನೆ, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವಂತಹ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.

ಎಂಎಲ್ ಎಐನ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆ. ML ನಲ್ಲಿ, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಯಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವತಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು to ಹಿಸಲು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯುಡಬ್ಲ್ಯುಎಫ್: ಕ್ವಾಂಟ್ ಮಾದರಿ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಯಂತೆಯೇ? ನಿಯೋ ಈ ಪ್ರಮಾಣ / ಎಂಎಲ್ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ?

ಚೇತನ್: ಇಲ್ಲ, ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ.

ಪ್ರಮಾಣ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಪುಸ್ತಕದಿಂದ ನಿಗದಿತ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ಅದಕ್ಕಾಗಿ ಒಬ್ಬರು ಸರಿಯಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. AI ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಇದು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ತಾತ್ವಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಎಐ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತಮ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಅದು ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಅದು ಸ್ವತಃ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಐಡಿಎಫ್‌ಸಿ ನಿಯೋ ಇಕ್ವಿಟಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ (ನಿಯೋ) ಅನ್ನು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಸಮತೋಲಿತ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಒಬ್ಬರು ಬಹುಮಾನ ಪಡೆಯುವ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಲಾಭದ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಿಯೋ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾವು ನಮ್ಮ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಇಂಧನವಾಗಿದೆ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ನಮ್ಮ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮಗೆ dinner ಟಕ್ಕೆ ಥಾಲಿಯನ್ನು ಬಡಿಸಿದರೆ, ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದಾಲ್, ಎರಡು ತರಕಾರಿ ಭಕ್ಷ್ಯಗಳು, ಅಕ್ಕಿ, ಚಪಾತಿ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮೊಸರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಇದು ಕೇವಲ ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಹಾರ, ಆದರೆ ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೇವಲ ದಾಲ್ ಮತ್ತು ಚಪಾತಿಯನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ, ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇದು ಕೆಲವು ಗಿಡಮೂಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಸಾಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಟೀನ್, ಕಾರ್ಬೋಹೈಡ್ರೇಟ್ಗಳು, ಜೀವಸತ್ವಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ form ಟವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನೋಡುವಾಗ, ಈ ಯಾವ ಘಟಕಗಳು ನಮಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮತ್ತು ಜೀವಸತ್ವಗಳು ನಮಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು ಎಂದು ನಾವು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ. ನಾವು ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ದಾಲ್ ಮತ್ತು ತರಕಾರಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಯಾವ ರೀತಿಯ ದಾಲ್ ಅಥವಾ ತರಕಾರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮತ್ತು ಜೀವಸತ್ವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೋ ಅಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಅದು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮತ್ತು ಜೀವಸತ್ವಗಳಿಂದ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿರುವ ಥಾಲಿಯಂತೆಯೇ, ಅದೇ ರೀತಿ ನಾವು ಸರಿಯಾದ ಅಂಶದ ಮಾನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಮ್ಮ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಬೆಲೆಗೆ ಪುಸ್ತಕ, ಲಾಭಾಂಶ ಇಳುವರಿ, ಗಳಿಕೆಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮುಂತಾದ ಅಂಶಗಳು. ಅಂಶದ ಮಾನ್ಯತೆಗಳ ಸರಿಯಾದ ಸಮತೋಲನವು ಏರುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಂಡವಾಳಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬೀಳುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳು ತಮ್ಮಲ್ಲಿರುವ ಸ್ಟಾಕ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಉತ್ತಮ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಾವು ಸರಿಯಾದ ಅಂಶದ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉತ್ತಮ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ನಮ್ಮ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವವರೆಗೂ ನಾವು ಉತ್ತಮ ಲಾಭವನ್ನು ಗಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯುಎಫ್: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ನಿಧಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಎಂಎಲ್ ಚಾಲಿತ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಏನು ಪ್ರಯೋಜನ?

ಚೇತನ್: ಎಂಎಲ್ ತಂತ್ರಗಳು ನೀಡುವ ಹೂಡಿಕೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಪದದಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಬಹುದು: ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗದ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಎಂಎಲ್ ತಂತ್ರಗಳು ಹೊಂದಿವೆ.

ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಎಂಎಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಭವಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ ಮತ್ತು ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಎಂಎಲ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಕಣ್ಣಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಎರಡನೇ ಕ್ರಮವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಎಂಎಲ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯುಎಫ್: ಎಂಎಲ್ ಚಾಲಿತ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದಲ್ಲಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಏನು?

ಚೇತನ್: ಎಂಎಲ್ ಬಹಳ ಶಕ್ತಿಯುತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಯಾವುದೇ ಶಕ್ತಿಯುತ ವಿಧಾನದಂತೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಮಸಾಲೆ ಕೈ ಬೇಕು. ಒಬ್ಬರು ಕೇವಲ ಎಂಎಲ್ ಅನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನ ಬೇಕು. ಆಳವಾದ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಒಬ್ಬರು ಹೆಚ್ಚು ದೂರ ಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಎಂಎಲ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು / ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹಣಕಾಸಿನ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಇನ್‌ಚಾರ್ಜ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹಾಕಬಹುದು. ಯಾವ ಡೇಟಾ ವಾಹಕಗಳು ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಾರೆ. ಮೋಸದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ, ಅದು ಮಾದರಿಗೆ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಎಂಎಲ್‌ಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಸಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವೇಕದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಸಂಭವ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ಲೂಕ್ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾದುದು, ಯಂತ್ರವು ಮಗುವಿನಂತೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಉತ್ತಮ ನಡತೆಯನ್ನು ಕಲಿಸಿದರೆ ಅದು ಉತ್ತಮ ನಡತೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಕೆಟ್ಟ ನಡತೆಯನ್ನು ಕಲಿಸಿದರೆ ಅದು ಕೆಟ್ಟ ನಡತೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರವು ಉತ್ತಮ ನಡತೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯೂಎಫ್: ನಿಯೋ ಎಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ನಿಯೋ ಷೇರುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡ ಯಾವುದು?

ಚೇತನ್: ನಿಯೋ ಎಸ್ & ಪಿ ಬಿಎಸ್ಇ 200 ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಹುಪಾಲು ಬಂಡವಾಳವನ್ನು (85-90%) ದೊಡ್ಡ ಕ್ಯಾಪ್ ಸ್ಟಾಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಭಾಗವನ್ನು ಮಿಡ್‌ಕ್ಯಾಪ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದವು ನಗದು ರೂಪದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ (ಮಾರ್ಚ್ 31, 2020 ರಂತೆ). ಏಕ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ (ಪ್ರಸ್ತುತ 10% ಎಂದು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಲಯದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಲಯದ ಮಾನ್ಯತೆ ಎಸ್ & ಪಿ ಬಿಎಸ್ಇ 200 ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಲಯದ ತೂಕಕ್ಕೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ (ಪ್ರಸ್ತುತ 40% ಎಂದು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ).

ಮಾರ್ಚ್ 2020 ರಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್, ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಸ್ಟೇಪಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಐಟಿ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಅದು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡಿದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಲಾಭವನ್ನು ಗಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು ಮತ್ತು ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.

ಡಬ್ಲ್ಯೂಎಫ್: ನಿಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೇಗೆ? ನಿಮ್ಮ ಬಂಡವಾಳವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ?

ಚೇತನ್: ಪ್ರಮುಖ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಘಟನೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ನಿಯೋ ಈ ಕರಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಗಳ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತಿದೆ, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈಗ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಕಾಲದಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ, ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿಯೂ ನಾವು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುತ್ತೇವೆ. ಮುಂಬರುವ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಡಬ್ಲ್ಯುಎಫ್: ಪ್ರಸ್ತುತ, ನಿಮ್ಮ ಎಐ ಮಾದರಿಯು ಯಾವ ರೀತಿಯ ನಗದು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದೆ? ನೀವು ಯಾವ ಗರಿಷ್ಠ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಹೋಗಬಹುದು?

ಚೇತನ್: ಈಕ್ವಿಟಿ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವಾದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಅನೇಕ ನಗದು ಕರೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದಿರಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳಲ್ಲಿನ ನಗದು ಕರೆಗಳು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ ವ್ಯೂ ಮತ್ತು ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಣದ ಮಾನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಗಳ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಾವು ಒಂದು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ ಬಹುಮಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕಟಣೆ

ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ಹೂಡಿಕೆ ತಂತ್ರ / ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕೇವಲ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು / ಮನೆ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು / ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು / ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಅನುಮೋದನೆ ಅಥವಾ ಹೂಡಿಕೆ ಸಲಹೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು. ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಾರದು. ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ ಅಥವಾ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ / ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು / ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅದು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರನ್ನು ತಲುಪುವ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿರಬಹುದು, ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಮೇಲೆ ನೀಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಹೂಡಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಾರದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಷೇರುಗಳು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ಭಾಗವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಗಮನಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರ ನಿರ್ಧಾರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಲಾಭದಾಯಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ; ಅಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಚಾಲ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಲನೆಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಂದ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಸೂಚನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಈ ಹೇಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಕಂಪನಿಯು ಹೊಂದಿದೆ. ಐಡಿಎಫ್‌ಸಿ ಅಸೆಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಕಂ. .

ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳು:

ಹಣಕಾಸು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇವುಗಳಿಂದ ಬರುವ ಆದಾಯ / ಇಳುವರಿ / ದ್ರವ್ಯತೆ ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂಬ ಭರವಸೆ ಅಥವಾ ಭರವಸೆ ಇಲ್ಲ. ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಖಾತರಿ ಅಥವಾ ಆಶ್ವಾಸಿತ ಆದಾಯವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹಣಕಾಸು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೂಡಿಕೆಗಳು, ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ / ಅದರ ಅಂಗಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಪು ಘಟಕಗಳ ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ಹೆಸರು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ಆದಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಕೆಲವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಗಳು ಕೇವಲ ಅಂದಾಜುಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವದಕ್ಕಿಂತ ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಿಜವಾದ ಭವಿಷ್ಯದ ಲಾಭಗಳು ಅಥವಾ ನಷ್ಟಗಳು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ವಸ್ತುವಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ / ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಸ್ತುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ವಹಿವಾಟು ನಡೆಸುವ ಮೊದಲು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು, ಅವರ ತೆರಿಗೆ ಸಲಹೆಗಾರರ ಸಲಹೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಸೂಕ್ತ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು. ವಿವಿಧ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪನ್ನ / ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗುವ ಅಥವಾ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಹಾಗೆ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಅಂತಹ ಉತ್ಪನ್ನ / ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ನಂತರ. ಅಂತಹ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು / ಹೂಡಿಕೆಗಳಿಗೆ. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ (ಅದರ ಅಂಗಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಪು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಮತ್ತು ಅದರ ಯಾವುದೇ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು, ನಿರ್ದೇಶಕರು, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಯಾವುದೇ ನಷ್ಟ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಕೃತಿಯ ಹಾನಿಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದರಲ್ಲಿ ನೇರ, ಪರೋಕ್ಷ, ಶಿಕ್ಷಾರ್ಹ, ವಿಶೇಷ, ಅನುಕರಣೀಯ , ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ವಸ್ತುವಿನ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಲಾಭದ ನಷ್ಟ.

കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് കഴിവുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഇന്ത്യയിൽ ഇക്വിറ്റി ഫണ്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ ഐഡിഎഫ്സി പി‌എം‌എസിന്റെ നിയോ ഇക്വിറ്റി പോർട്ട്‌ഫോളിയോ പുതിയ അടിത്തറ തകർക്കുന്നു. പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മാണവും തന്ത്രവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ക്വാണ്ട് ഫണ്ടുകൾ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, എഐ-എം‌എൽ ഒരു പടി കടക്കുന്നു: ഇത് വളരെയധികം ഡാറ്റകളെ തകർക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും വിപണി സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് ചലനാത്മകമായി അനുയോജ്യമായ അൽ‌ഗോരിതം കൊണ്ടുവരികയും ചെയ്യുന്നു. നിക്ഷേപ പോർട്ട്ഫോളിയോകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് എഐ-എം‌എൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നതിൽ 2 പതിറ്റാണ്ടിലേറെ പരിചയമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിൽ പിഎച്ച്ഡി നേടിയ ഡോ. ചേതൻ മെഹ്‌റ 30 മാസം പഴക്കമുള്ള ഐഡിഎഫ്സി നിയോ ഇക്വിറ്റി പോർട്ട്‌ഫോളിയോയിലൂടെ ഞങ്ങളെ കൊണ്ടുപോകുന്നു.

WF: നിലവിലെ വിപണി സാഹചര്യത്തെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കാണുന്നു?

ചേതൻ: നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ലോകം തിരിയുന്നത് അവസാനിപ്പിച്ചതിനാൽ ഇന്ന് നമ്മൾ രസകരമായ സമയത്താണ് ജീവിക്കുന്നത്. ആഗോളതലത്തിൽ വ്യവസായങ്ങൾ അടച്ചു, ആളുകൾ രോഗികളാകുകയോ മരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു, ആളുകളുടെയും നിക്ഷേപകരുടെയും മനസ്സിൽ ഭയവും ഉത്കണ്ഠയും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഇന്ത്യയിൽ മാത്രമല്ല ആഗോള വിപണികളിലും ഭയവും ഉത്കണ്ഠയുമുണ്ട്. സൂചികകൾ സ്റ്റോക്കുകൾ പോലെ അസ്ഥിരമായി. അത്തരം സമയങ്ങളിൽ നിക്ഷേപകർക്ക് തീരുമാനമെടുക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കാരണം ശബ്‌ദവും തെറ്റായ വിവരങ്ങളും കാരണം നല്ല നിലവാരമുള്ള വിവരങ്ങൾ മറഞ്ഞിരിക്കുന്നു. അത്തരമൊരു ഘട്ടത്തിൽ വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റയുടെ രൂപത്തിലുള്ള കഠിന വസ്‌തുതകൾക്ക് വ്യക്തമായ ചിത്രം വരയ്ക്കുന്നതിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയും.

നമ്മുടെ ജീവിതകാലത്ത് ആഗോള വിപണികൾക്ക് അത്തരമൊരു സവിശേഷ സാഹചര്യം നേരിടേണ്ടി വന്നിട്ടില്ല, മിക്ക വിപണികളും അവരുടെ കൊടുമുടികളിൽ നിന്ന് 30% വരെ കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ കുറഞ്ഞു. മുമ്പത്തെ വീഴ്ചകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വിപണികൾ വി ആകൃതിയിലുള്ള വീണ്ടെടുക്കൽ നേടുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നില്ല, സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥ തുറക്കുമ്പോൾ വേഗത കുറഞ്ഞതും സ്ഥിരവുമായ വീണ്ടെടുക്കൽ ഞങ്ങൾ കാണും. ഇതിനർത്ഥം, ഈ ഇടിവ് ദീർഘകാല നിക്ഷേപകർക്ക് നല്ല നിലവാരമുള്ള കമ്പനികളെ ന്യായമായ വിലയ്ക്ക് ഒരു ദീർഘകാല സന്തുലിത പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അവസരമൊരുക്കി എന്നതാണ്.

WF: നിങ്ങൾ ഒരു AI- പവർഡ് സ്റ്റോക്കുകളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. ആരംഭിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) എന്നിവ എന്താണെന്ന് വിശദീകരിക്കാമോ?

ചേതൻ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ('AI') കുറഞ്ഞത് 1950 കൾ മുതൽ തന്നെ, കഴിഞ്ഞ 20 വർഷത്തിനിടയിൽ ഈ വിഷയത്തിലുള്ള താൽപര്യം വർദ്ധിച്ചു. ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസിംഗ് യൂണിറ്റിന്റെ (ജിപിയു) വരവും വിലകുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടിംഗും സംഭരണവുമാണ് ഇത് പ്രധാനമായും നയിക്കുന്നത്. ജിപിയുകളുടെ സഹായത്തോടെ ഡീപ് ലേണിംഗ് പോലുള്ള രീതികൾ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുകയും ഗോ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഗെയിമുകൾ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്തു. .

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നീ പദങ്ങൾ പരസ്പരം മാറിമാറി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ടെങ്കിലും അവ അർത്ഥമാക്കുന്നത് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ കാര്യങ്ങളാണ്. മനുഷ്യന്റെ ചിന്ത, ബുദ്ധി, പെരുമാറ്റം എന്നിവയെ അനുകരിക്കാനോ പകർത്താനോ കഴിയുന്ന ബുദ്ധിമാനായ യന്ത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു വലിയ ആശയമാണ് പൊതുവെ AI.

AI- യുടെ ഒരു ഉപഫീൽഡാണ് ML, ഇത് വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ തന്നെ ഡാറ്റയിൽ നിന്നോ അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്നോ പഠിക്കാൻ മെഷീനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ML- ൽ, പഠിക്കാനും കണ്ടെത്താനും അൽ‌ഗോരിതം നിരവധി തവണ ഡാറ്റയിലൂടെ ആവർത്തിക്കുന്നു. സാധാരണ പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു പ്രശ്നം എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നതിനുള്ള ഒരു കൂട്ടം നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകിയിട്ടില്ല. പകരം, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പരിശോധിച്ച് യന്ത്രം സ്വയം പരിശീലിപ്പിക്കുകയും സാധ്യതയുള്ള ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

WWF: ഒരു ക്വാണ്ട് മോഡൽ ഒരു ML മോഡലിന് തുല്യമാണോ? നിയോ ഈ ക്വാണ്ട് / എം‌എൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു?

ചേതൻ: ഇല്ല, രണ്ടും വ്യത്യസ്തമാണ്.

ഒരു ക്വാണ്ട് മോഡലിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പുസ്തകത്തിൽ നിന്ന് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഫോർമുലയുണ്ട്, അതിനായി ഒരാൾ ശരിയായ പാരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുകയും അത് നിങ്ങളുടെ മോഡലാകുകയും ചെയ്യുന്നു. AI- യിൽ, നിങ്ങൾ ഡാറ്റയിൽ ഭക്ഷണം നൽകുന്നു, അൽഗോരിതം ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മോഡൽ കണ്ടെത്തുന്നു; രണ്ട് സമീപനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന ദാർശനിക വ്യത്യാസമാണിത്. എഐ അധിഷ്ഠിത മോഡലിനെക്കുറിച്ചുള്ള നല്ലൊരു ഭാഗം സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് പുതിയ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കിയിരിക്കുന്നതിനാൽ അത് സ്വയം പൊരുത്തപ്പെടും എന്നതാണ്.

ഐ‌ഡി‌എഫ്‌സി നിയോ ഇക്വിറ്റി പോർട്ട്‌ഫോളിയോ (നിയോ) നയിക്കുന്നത് അൽ‌ഗോരിതം ആണ്, ഞങ്ങൾ ഒരു സമതുലിതമായ ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുകയാണ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്, ഒരാൾ‌ക്ക് പ്രതിഫലം ലഭിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുമായി സമ്പർക്കം പുലർത്തുന്നതിലൂടെയും ഞങ്ങളുടെ റിസ്ക്, റിട്ടേൺ എന്നിവയുടെ സമതുലിതാവസ്ഥ കൈവരിക്കുന്നതിലൂടെയും ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുന്നു. നിയോ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ഡാറ്റ ഞങ്ങളുടെ അൽ‌ഗോരിതംസിന് ഇന്ധനമാണ്, ഞങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയില്ല.

ഞങ്ങളുടെ അൽ‌ഗോരിതംസ് മറ്റ് സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് അത്താഴത്തിന് ഒരു താലി വിളമ്പുന്നുവെങ്കിൽ, അതിൽ സാധാരണയായി പയർ, രണ്ട് പച്ചക്കറി വിഭവങ്ങൾ, അരി, ചപ്പാത്തി, ഒരുപക്ഷേ തൈര് എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കും. ഒരു മനുഷ്യനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം ഇത് സാധാരണ ഭക്ഷണമാണ്, പക്ഷേ ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം പയറും ചപ്പതിയും കാണുന്നില്ല, നമ്മുടെ അൽഗോരിതം, ഇത് ചില bs ഷധസസ്യങ്ങളും സുഗന്ധവ്യഞ്ജനങ്ങളുമുള്ള പ്രോട്ടീൻ, കാർബോഹൈഡ്രേറ്റ്, വിറ്റാമിനുകൾ തുടങ്ങിയവ കാണുന്നു. അടിസ്ഥാനപരമായി ഇത് ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഭക്ഷണം രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ പ്രധാന ഘടകങ്ങളെ നോക്കുന്നു. ഈ ഘടകങ്ങൾ നോക്കുമ്പോൾ, ഈ ഘടകങ്ങളിൽ ഏതാണ് ഞങ്ങൾക്ക് നല്ലതെന്ന് ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. പ്രോട്ടീനും വിറ്റാമിനുകളും നമുക്ക് നല്ലതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. കൂടുതൽ പയറും പച്ചക്കറികളും ചേർത്ത് ഞങ്ങൾ അവരുമായി സമ്പർക്കം വർദ്ധിപ്പിക്കും. ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രോട്ടീനും വിറ്റാമിനുകളും ഉള്ളിടത്തോളം ഏത് തരം പയറും പച്ചക്കറികളും പ്രശ്നമല്ല.

പ്രോട്ടീനും വിറ്റാമിനുകളും അടങ്ങിയ താലി പോലെ, അതുപോലെ തന്നെ ശരിയായ ഘടക ഘടക എക്‌സ്‌പോഷറുകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു. പ്രൈസ് ടു ബുക്ക്, ഡിവിഡന്റ് യീൽഡ്, വരുമാനത്തിന്റെ ദീർഘകാല വളർച്ച തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ. വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന മാര്ക്കറ്റിലെ ഒരു പോര്ട്ട്ഫോളിയൊയ്ക്ക് പാരിതോഷികം പാരിതോഷികം നല്കുന്നതിനും ഫാക്ടര് എക്സ്പോഷറുകളുടെ ശരിയായ ബാലന്സ്. മിക്ക പോർട്ട്‌ഫോളിയോകളും അവരുടെ പക്കലുള്ള സ്റ്റോക്കുകളെക്കുറിച്ച് നിർണ്ണയിക്കുമ്പോൾ, നല്ല റിസ്ക്, റിവാർഡ് എന്നിവയുടെ ബാലൻസ് നേടുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ശരിയായ ഫാക്ടർ ബാലൻസ് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. നല്ല ഘടകങ്ങളുമായി സമ്പർക്കം പുലർത്തുന്നതിനിടയിൽ ഞങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യതകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നിടത്തോളം കാലം ഞങ്ങൾക്ക് മികച്ച വരുമാനം നേടാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു.

ഡബ്ല്യു‌എഫ്‌: ഒരു പരമ്പരാഗത ലോംഗ്-ഒൺലി ഫണ്ടിനെതിരെ എം‌എൽ നയിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനം എന്താണ്?

ചേതൻ: എം‌എൽ തന്ത്രങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന നിക്ഷേപ അവസരങ്ങൾ ഒറ്റവാക്കിൽ സംഗ്രഹിക്കാം: വൈവിധ്യവൽക്കരണം. സ്റ്റാൻഡേർഡ് മോഡലുകളിലൂടെ എളുപ്പത്തിൽ ആക്‌സസ്സുചെയ്യാനാകാത്ത ആൽഫ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ് എം‌എൽ ടെക്നിക്കുകൾക്ക് ഉണ്ട്.

വിശകലനത്തിലെ വിടവുകൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടാൻ ദീർഘകാലമായി നിക്ഷേപ മാനേജുമെന്റ് എം‌എല്ലിന് സഹായിക്കാനാകും, അത് ഏറ്റവും പരിചയമുള്ള പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജർമാരെപ്പോലും സഹായിക്കും. ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ തലകീഴായും വിപരീതമായും ആൽഫ പിടിച്ചെടുക്കാൻ എം‌എല്ലിന് സഹായിക്കാനാകും. രണ്ടാമത്തെ ക്രമം തിരിച്ചറിയാനും മനുഷ്യന്റെ കണ്ണിൽ‌ വ്യക്തമല്ലാത്ത ഡാറ്റയിലെ മാറ്റങ്ങളുടെ രേഖീയമല്ലാത്ത സ്വാധീനം തിരിച്ചറിയാനും ML സഹായിക്കുന്നു.

ഡബ്ല്യു‌എഫ്‌: എം‌എൽ‌ നയിക്കുന്ന ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോയിൽ ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജറിന്റെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?

ചേതൻ: എം‌എൽ വളരെ ശക്തമായ ഒരു രീതിയാണ്, ഏത് ശക്തമായ സമീപനത്തെയും പോലെ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഒരു പരിചയസമ്പന്നമായ കൈ ആവശ്യമാണ്. ഒരാൾ‌ക്ക് ML നെ അറിയേണ്ട ആവശ്യമില്ല, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനം ആവശ്യമാണ്. ആഴത്തിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനവും നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവും ഇല്ലെങ്കിൽ, ഒരാൾ വളരെ ദൂരം പോകില്ല. അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജർ എം‌എല്ലിനെയും ഫിനാൻസ് / പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജുമെന്റിനെയും അറിഞ്ഞിരിക്കണം. ഒരു പോര്ട്ട്ഫോളിയൊ മാനേജുചെയ്യുന്നതിന് ധനകാര്യത്തെക്കുറിച്ച് വളരെക്കുറച്ചോ അറിവില്ലാത്തതോ ആയ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർ ഇൻചാർജ് നിങ്ങൾക്ക് നൽകാം. ഏതൊക്കെ ഡാറ്റ വെക്റ്ററുകളാണ് പ്രധാനമെന്നും ഏതെല്ലാം അല്ലെന്നും തിരിച്ചറിയാൻ എഞ്ചിനീയർ പാടുപെടും. യഥാർത്ഥത്തിൽ മോഡലിന് ഹാനികരമായേക്കാവുന്ന വ്യാജ ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാണ്.

ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ML ന് അടിസ്ഥാനമാണ്. ഒരു പോര്ട്ട്ഫോളിയൊ മാനേജര് ഡാറ്റ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുകയും ഒരു സാനിറ്റി പരിശോധന നടത്തുകയും, അസംഭവ്യമായ പരസ്പര ബന്ധങ്ങള്ക്കും ഫ്ലൂക്ക് ബന്ധങ്ങള്ക്കും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് പ്രധാനമാണ്, യന്ത്രം ഒരു കുട്ടിയെപ്പോലെയാണ്, നിങ്ങൾ അത് നല്ല പെരുമാറ്റം പഠിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ അത് നല്ല പെരുമാറ്റം പഠിക്കും, മോശം പെരുമാറ്റം പഠിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ അത് മോശം പെരുമാറ്റം പഠിക്കുന്നു. മെഷീൻ നല്ല പെരുമാറ്റം പഠിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു.

WF: നിയോ എവിടെയാണ് നിക്ഷേപിക്കുന്നത്? നിയോയ്ക്ക് ഓഹരികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള പ്രപഞ്ചം എന്താണ്?

ചേതൻ: നിയോ എസ് ആന്റ് പി ബി എസ് ഇ 200 കമ്പനികളിൽ മാത്രം നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു. പോര്ട്ട്ഫോളിയൊയുടെ ഭൂരിഭാഗവും (85-90%) വലിയ ക്യാപ് സ്റ്റോക്കുകളിലാണ് നിക്ഷേപിച്ചിരിക്കുന്നത്, ചില ഭാഗം മിഡ്ക്യാപ്സിലും ബാക്കിയുള്ളവ പൂർണമായും നിക്ഷേപിക്കുന്നു (2020 മാർച്ച് 31 വരെ). ഏകീകൃത സ്റ്റോക്ക് എക്സ്പോഷർ നിരീക്ഷിക്കുകയും ഏകാഗ്രത കുറയ്ക്കുന്നതിന് പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു (നിലവിൽ 10% ആയി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു) കൂടാതെ സെക്ടർ എക്സ്പോഷർ എസ് & പി ബിഎസ്ഇ 200 ഇന്ഡക്സ് സെക്ടർ വെയ്റ്റുകളുമായി അടുത്ത് വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ വലിയ മേഖലയിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ (നിലവിൽ 40% ആയി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു).

2020 മാർച്ചിൽ, ഹെൽത്ത് കെയർ, കൺസ്യൂമർ സ്റ്റേപ്പിൾസ്, ഐടി എന്നിവയിൽ ഞങ്ങൾ അമിതഭാരമുള്ളവരായിരുന്നു, അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയ്ക്ക് ഗുണം ചെയ്യുകയും മികച്ച വരുമാനം നേടാൻ കഴിയുകയും ദോഷം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തു.

WF: നിങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ സമീപകാല പ്രകടനം എങ്ങനെയുണ്ട്? അടുത്തിടെയുള്ള ചാഞ്ചാട്ടത്തെ മറികടക്കാൻ നിങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയ്ക്ക് കഴിഞ്ഞിട്ടുണ്ടോ?

ചേതൻ: പ്രധാന മാർക്കറ്റ് ഇവന്റുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, നിയോ ഈ മാന്ദ്യത്തിൽ ഉറച്ചുനിന്നു. സ്ഥിരമായി ആൽഫ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുമ്പോഴും അപകടസാധ്യതയും പ്രതിഫലവും തമ്മിൽ നല്ല ബാലൻസ് നിലനിർത്തുന്ന ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ് അൽഗോരിതം പ്രകടമാക്കുന്നു. നമ്മൾ ഇപ്പോൾ അഭൂതപൂർവമായ കാലഘട്ടത്തിലാണ്, ഇന്ത്യയിൽ മാത്രമല്ല ആഗോളതലത്തിലും, ഞങ്ങൾ ജാഗ്രത പാലിക്കുന്നു. വരും മാസങ്ങളിൽ ഞങ്ങളുടെ മോഡൽ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ ജോലി തുടരുന്നു.

WF: നിലവിൽ, നിങ്ങളുടെ AI മോഡൽ ഏത് തരത്തിലുള്ള പണ നിലയാണ് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നത്? നിങ്ങൾക്ക് ഏത് പരമാവധി നിലകളിലേക്ക് പോകാനാകും?

ചേതൻ: ഇക്വിറ്റി എക്‌സ്‌പോഷർ നിയന്ത്രിക്കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ജോലി എന്നതിനാൽ ധാരാളം ക്യാഷ് കോളുകൾ എടുക്കാതിരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജർ മാക്രോ വ്യൂവിന്റെയും ഫാക്ടർ മോഡലിന്റെയും പ്രവർത്തനമാണ് ഞങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോകളിലെ ക്യാഷ് കോളുകൾ. റിസ്ക്, റിവാർഡ് എന്നിവ തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥ നിലനിർത്തുന്നതിനാണ് മോഡൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നതുകൊണ്ട് മോഡൽ സാധാരണയായി വളരെ ഉയർന്ന എക്‌സ്‌പോഷറുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നില്ല. അങ്ങനെ, ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു, അത് തലകീഴായി പ്രതിഫലം നൽകുകയും പ്രതികൂല സാഹചര്യങ്ങളിൽ പരിരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യും.

വെളിപ്പെടുത്തൽ

പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ നിക്ഷേപ തന്ത്രത്തെ / തീമിനെക്കുറിച്ചുള്ള സുതാര്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് മാത്രമായി ഇവിടെ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള അഭിപ്രായങ്ങളുടെ / വീടിന്റെ കാഴ്ചപ്പാടുകളുടെ / തന്ത്രത്തിന്റെ വെളിപ്പെടുത്തലുകൾ കാഴ്ചകളുടെയും അഭിപ്രായങ്ങളുടെയും അംഗീകാരമായി അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നിക്ഷേപ ഉപദേശമായി കണക്കാക്കരുത്. ഈ പ്രമാണം ഒരു ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടായോ ഏതെങ്കിലും സുരക്ഷ വാങ്ങുന്നതിനോ വിൽക്കുന്നതിനോ ഉള്ള ശുപാർശയായി കണക്കാക്കരുത്. വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഈ പ്രമാണം തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് ഇതിനകം പൊതുവായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന മാധ്യമങ്ങളിൽ ലഭ്യമാണ് അല്ലെങ്കിൽ പോർട്ട്ഫോളിയോ മാനേജരുടെ വിശകലനത്തിലൂടെ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ‌ / കാഴ്‌ചകൾ‌ / അഭിപ്രായങ്ങൾ‌ വിവരദായക ആവശ്യങ്ങൾ‌ക്കായി മാത്രമുള്ളതാണ്, മാത്രമല്ല അത് സ്വീകർ‌ത്താവിൽ‌ എത്തുമ്പോഴേക്കും നിലവിലുള്ളതായിരിക്കാം, ഈ പ്രമാണം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇത് കണക്കിലെടുക്കണം. മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളിൽ ഒരു നിക്ഷേപ തീരുമാനം എടുക്കുന്നതിന് പ്രസക്തമായ എല്ലാ ഭ material തിക വശങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കില്ലെന്നും ഭാവിയിൽ സ്റ്റോക്കുകൾ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ ഭാഗമാകാം അല്ലെങ്കിൽ സ്വീകരിക്കില്ലെന്നും സ്വീകർത്താവ് ശ്രദ്ധിക്കുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും വേണം. പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജരുടെ തീരുമാനം എല്ലായ്പ്പോഴും ലാഭകരമായിരിക്കില്ല; അത്തരം തീരുമാനങ്ങൾ നിലവിലുള്ള മാർക്കറ്റ് അവസ്ഥകളെയും പോർട്ട്ഫോളിയോ മാനേജരുടെ ധാരണയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. യഥാർത്ഥ വിപണി ചലനങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിച്ച ട്രെൻഡുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യാസപ്പെടാം. മുൻ‌കൂട്ടി അറിയിക്കാതെ തന്നെ ഈ വിവരങ്ങൾ‌ മാറ്റത്തിന് വിധേയമാണ്. സമയാസമയങ്ങളിൽ ആവശ്യമായേക്കാവുന്ന ഈ പ്രസ്താവനയിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും മാറ്റം വരുത്താനുമുള്ള അവകാശം കമ്പനി നിക്ഷിപ്തമാണ്. ഐ‌ഡി‌എഫ്‌സി അസറ്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് കോ. ലിമിറ്റഡോ ഐ‌ഡി‌എഫ്‌സിയോ, അതിന്റെ ഡയറക്ടർ‌മാരോ പ്രതിനിധികളോ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ ആകസ്മികമായ, ശിക്ഷാർഹമായ പ്രത്യേക അല്ലെങ്കിൽ‌ അനന്തരഫലങ്ങൾ‌ നഷ്‌ടമായ വരുമാനം അല്ലെങ്കിൽ‌ വിവരങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിൽ‌ നിന്നോ അല്ലെങ്കിൽ‌ ബന്ധപ്പെട്ടോ ഉണ്ടായേക്കാവുന്ന നഷ്ടം ഉൾപ്പെടെയുള്ള നഷ്ടം .

അപകടസാധ്യത ഘടകങ്ങൾ:

സാമ്പത്തിക ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ‌, ഉപകരണങ്ങൾ‌, നിക്ഷേപങ്ങൾ‌ എന്നിവ മാർ‌ക്കറ്റ് റിസ്കുകൾ‌ക്ക് വിധേയമാണ്, കൂടാതെ സാമ്പത്തിക മാർ‌ക്കറ്റിനെ ബാധിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് ഇവയിൽ‌ നിന്നുള്ള വരുമാനം / വരുമാനം / ദ്രവ്യത എന്നിവ വ്യത്യാസപ്പെടാം. പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുമെന്നതിന് ഒരു ഉറപ്പോ ഉറപ്പോ ഇല്ല. നിക്ഷേപകർക്ക് ഉറപ്പുനൽകുന്ന അല്ലെങ്കിൽ ഉറപ്പുള്ള വരുമാനം നൽകുന്നില്ല. സാമ്പത്തിക ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ‌, ഉപകരണങ്ങൾ‌, പ്രത്യേക നിക്ഷേപങ്ങൾ‌, പോർ‌ട്ട്‌ഫോളിയോകൾ‌, പോർ‌ട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജർ‌ / അതിന്റെ അഫിലിയേറ്റുകൾ‌, ഗ്രൂപ്പ് എന്റിറ്റികൾ‌ എന്നിവയുടെ മുൻ‌കാല പ്രകടനം ഭാവി സാധ്യതകളെയും പ്രകടനത്തെയും സൂചിപ്പിക്കുന്നില്ല. പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ പേര് ഒരു തരത്തിലും ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെയോ അവയുടെ ഭാവി സാധ്യതകളെയോ വരുമാനത്തെയോ സൂചിപ്പിക്കുന്നില്ല.

കമ്പോളവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചില വെളിപ്പെടുത്തലുകൾ എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ മാത്രമാണ്, ഭാവിയിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ സംഭവിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഭ material തികമായി വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. തൽഫലമായി, ഭാവിയിലെ യഥാർത്ഥ നേട്ടങ്ങളോ നഷ്ടങ്ങളോ കണക്കാക്കിയതിൽ നിന്ന് ഭ material തികമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഈ മെറ്റീരിയലിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ എടുക്കുന്ന ഏത് തീരുമാനത്തിനും ഈ പ്രമാണത്തിന്റെ സ്വീകർത്താക്കൾ പൂർണ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളവരാണ് / ബാധ്യസ്ഥരാണ്. ഈ മെറ്റീരിയലിന്റെ എല്ലാ സ്വീകർത്താക്കളും മെറ്റീരിയലിൽ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനോ കൂടാതെ / അല്ലെങ്കിൽ ഇടപാട് നടത്തുന്നതിനോ മുമ്പായി സ്വന്തം അന്വേഷണം നടത്തണം, അവരുടെ നികുതി ഉപദേഷ്ടാക്കളുടെ ഉപദേശം ഉൾപ്പെടെ ഉചിതമായ പ്രൊഫഷണൽ ഉപദേശം തേടണം. വിവിധ ആശയവിനിമയങ്ങളിൽ ചർച്ച ചെയ്യുന്ന നിക്ഷേപങ്ങൾ എല്ലാ നിക്ഷേപകർക്കും അനുയോജ്യമായേക്കില്ല, ഏതെങ്കിലും ഉൽപ്പന്നം / സാമ്പത്തിക ഉപകരണങ്ങൾ സബ്‌സ്‌ക്രൈബുചെയ്യുന്നതോ നിക്ഷേപിക്കുന്നതോ ആയ വ്യക്തികൾ അത്തരം ഉൽപ്പന്നം / സാമ്പത്തിക ഉപകരണങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന നിബന്ധനകൾ പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലും അതിനുശേഷവും ചെയ്യണം, ബാധകമായ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടെ അത്തരം ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ‌ / നിക്ഷേപങ്ങൾ‌ എന്നിവയിലേക്ക്. പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജർക്കും (അതിന്റെ അഫിലിയേറ്റുകളും ഗ്രൂപ്പ് എന്റിറ്റികളും ഉൾപ്പെടെ) അതിന്റെ ഏതെങ്കിലും ഉദ്യോഗസ്ഥർ, ഡയറക്ടർമാർ, ഉദ്യോഗസ്ഥർ, ജീവനക്കാർ എന്നിവർക്ക് നേരിട്ടുള്ള, പരോക്ഷ, ശിക്ഷാർഹമായ, പ്രത്യേക, മാതൃകാപരമായവ ഉൾപ്പെടെ എന്നാൽ അതിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുത്താതെ ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള നാശനഷ്ടങ്ങൾക്കും ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള നാശത്തിനും ഉത്തരവാദി ഉണ്ടായിരിക്കില്ല. , അനന്തരഫലമായി, ഏതെങ്കിലും വിധത്തിൽ ഈ മെറ്റീരിയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ഉണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള ലാഭനഷ്ടം.