단돈 5만원으로 5,000 일회성 투자 또는 Rs의 SIP. 매월 1,000이면 인공 지능/머신 러닝이 주도하는 전략과 같은 현대 헤지 펀드에 참여할 수 있습니다. 요약하자면 새로 출시된 타타 퀀트 펀드의 세일즈 피치입니다.
네! 현대 헤지 펀드는 수백만 개의 데이터 포인트를 기반으로 하는 복잡한 통계 모델을 사용하고 시장, 경제, 주가 움직임을 예측하기 위해 열심히 노력하여 투자 전략을 조정하고 매수/매도 권장 사항을 제시합니다.
Tata Quant Fund는 소중한 개인 투자자에게 동일한 것을 제공한다고 주장합니다. 헤지펀드처럼 주식을 공매도할 수 없다는 것을 기억하십시오. 대신 파생 상품을 사용하여 목표를 달성합니다.
적합성 섹션에서 투자자는 절대 마이너스 수익을 피하면서도 지수보다 더 나은 일관성을 유지하기 위해 위험 통제를 선호하는 사람으로 정의합니다.
간단히 말해서 위험을 최소화하고 이익을 최대화하십시오. 하늘이 정말 가까이에 있습니다!
오늘날의 컴퓨팅 시스템은 이를 가능하게 합니다. 왜 안 돼? 바야흐로 자율주행차 시대다. 그들은 이미 A 지점에서 B 지점으로 인간을 안전하게 운전하고 있습니다. 우리는 투자 포트폴리오로도 이것을 할 수 있습니다!
Nippon India Quant Fund와 DSP Quant Fund는 이미 Quant 모델을 사용하고 있습니다. 타타 퀀트 펀드는 무엇이 다른가요?
Nippon India Quant Fund는 주로 데이터 기반 의사 결정 모델입니다. 인간은 여전히 의사 결정 과정에 참여합니다.
DSP Quant Fund는 정적 규칙 기반 모델입니다. 규칙은 변경되지 않으며 애널리스트와 펀드 매니저는 필요한 정보를 입력하여 규칙을 따릅니다.
접근 방식의 차이점을 보려면 각각의 포트폴리오를 살펴보십시오.
Nippon India Quant Fund – 포트폴리오 세부 정보
<노스크립트>
DSP Quant Fund – 포트폴리오 세부정보
<노스크립트>
Tata Quant Fund를 통해 펀드는 분명히 '퀀트'를 더 발전시키고 있습니다. 적응합니다. 'AI/ML 모델'이 시장, 경제, 주식, 채권 등에 대해 예측하는 것을 기반으로 하는 전략(가치, 품질, 알파 또는 혼합). 적응 이 키워드입니다. 이 모델은 지속적으로 학습하고 개선하고 있습니다.
펀드 유니버스는 200개 주식이므로 벤치마크도 BSE S&P 200 TRI입니다.
더 낮은 비용으로 운영될 것으로 예상되며 포트폴리오는 다른 2개의 퀀트 기반 펀드보다 훨씬 더 자주 변경될 수 있습니다. 이유 – 적응해야 합니다. 활동량이 많은 세상에서!
이 펀드의 판매 문구에 적합한 여행 가방 단어가 모두 들어 있습니다!
비싸고 신뢰할 수 없는 구세계 아이디어(액티브 매니지드 펀드라고도 함)로 인해 새로운 규칙 기반/자동화 기반 아이디어가 매력적으로 보이기 시작합니다. 그러나 실제 경험은 존재하지 않거나 제한적이라는 것을 기억하십시오.
모델이 작동하는지 모르겠나요?
컴퓨터 시스템은 GIGO(Garbage In, Garbage Out)를 전제로 작동합니다. 모델 자체에 결함이 있는 경우 시스템이 할 수 있는 일은 거의 없습니다.
결국 위험을 증가시키는 모델은 무엇입니까?
펀드 매니저는 모델이 진정한 AI 방식처럼 실행되도록 하는 규율을 가지고 있습니까?
다음은 펀드하우스 타타MF입니다. 펀드 관리의 역사는 자신감을 불러일으키지 않습니다. 몇 년 동안, 그것은 많은 성공 없이 투자자들의 관심을 끌기 위해 펀드를 계속해서 출시했습니다. Tata MF에서 작동하는 유일한 것은 이름에 TATA뿐입니다.
그러니 잠시만 기다려 주세요. 내년 정도의 퀀트 펀드를 지켜보면 그때쯤 전화를 받을 수 있을 것입니다.
투자하기로 결정할 때 포트폴리오의 0.0001%를 펀드에 투자한다고 해서 아무런 차이가 없다는 것을 알아야 합니다. 펀드를 하나 더 추가하면 포트폴리오가 부풀어 오르고 더 많은 스트레스를 받게 됩니다(낮은 삶의 질).
포트폴리오의 최소 10%를 펀드에 할당할 의향과 용기가 있는 경우에만 투자하십시오(시간이 지남에 따라 이루어질 수 있음).
멋진 설명에 빠지지 마십시오. 목표에 부합하는 현재 포트폴리오를 고수하십시오.
