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새로운 주식 투자자가 NIFTY 다요소 지수를 사용하여 빠르게 투자를 시작할 수 있는 방법

“주식 투자를 시작하고 싶은데 어떻게 시작해야 하나요?” 이것은 돈/금융과 관련된 모든 포럼에서 일반적인 질문입니다. 이 질문을 하면 "주식을 선택하는 방법은 무엇입니까?", "절대 손에 잡히지 않는 주식 목록을 만드는 방법은 무엇입니까?"와 같은 구체적인 답변을 찾을 수 있을 것으로 기대합니다. 마지막으로 보고 싶은 것은 버핏이나 멍거 또는 "지적인 투자자"에 대한 언급입니다. 소년, 그런 참조가 짜증나네요! 이 게시물에서는 새로운 NIfty 다요소 지수를 사용하여 직접 주식 투자를 시작하는 간단한 방법에 대해 설명합니다.

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주식 투자의 첫 번째이자 가장 중요한 규칙은 주어진 주식에 대해 항상 좋다고 주장하는 사람과 정반대라고 주장하는 사람이 있다는 것입니다. 혼란스러울 수 있지만 반드시 필요합니다. 누군가가 주식을 팔지 않으면 우리는 살 수 없습니다. 누군가가 사지 않으면 우리는 팔 수 없습니다. 따라서 어떤 주식 선택 방법을 채택하든지 아무리 분석을 해도 항상 기회를 잡고 매수/매도해야 합니다. 아래 내용에도 동일하게 적용됩니다. 누군가는 좋아할 수도 있고 누군가는 싫어할 수도 있습니다. 두 가지 반응에 모두 영향을 받지 않고 앞으로 나아갈 용기를 갖는 것이 중요합니다. 용기가 없으면 영광도 없습니다.

저는 직접적인 주식 투자자는 아니지만 주식 선택 및 거부의 학생이며 수년 동안 내가 만난 가장 똑똑한 젊은 투자자들과 협력하여 동일한 리소스를 개발했습니다. 다음은 가장 인기 있는 프리금융 주식 투자 리소스 중 일부입니다.


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Indian Stock Screener:Google 스프레드시트 에디션

자료:좋은 주식을 선별하는 방법

독자들은 몇 개의 게시물에서 Nifty Next 50의 대안을 찾고 있었다는 것을 기억할 수 있습니다. 따라서 더 나은 관점을 얻기 위해 다음을 먼저 읽어보는 것이 좋습니다. 경고! Nifty Next 50은 대형 지수가 아닙니다! Nifty Smart Beta(전략적) 지수가 Nifty Next 50보다 나은가요? 이 게시물은 이 시리즈의 3부입니다. 우리는 두 개 이상의 전략적 지표를 결합하여 구축된 새로운 NIfty 다인자 지수를 고려할 것입니다.

우리는 이미 NIfty 100 Equal Weight 지수와 NIFty Midcap 지수가 Nifty Next 50(1부 참조)보다 더 나은 성과를 낼 수 있는 강력한 경쟁자이며 가치, 성장, 알파 및 낮은 변동성을 기반으로 한 멋진 전략적 지수도 좋다는 것을 발견했습니다. 선택(2부 참조). 멋진 다중 요인 지수는 알파와 가치, 성장과 변동성 등을 결합합니다. 그래서 그들도 NN50과 비교할 때 잘해야합니다. 이 시리즈의 4부에서 자세한 비교를 다룰 것입니다. 이 게시물에서는 각 지수가 구성되는 방식과 신규 주식 투자자가 거래의 필수 사항을 빠르게 배우고 짧은 주식 목록을 시작하는 방법을 살펴보겠습니다.

멋진 전략 지수 또는 스마트 베타 지수 단순히 시가 총액으로 주식을 선택하는 대신 하나 이상의 주식 선택 방법으로 주식을 선택하는 것입니다. 따라서 스마트 베타 지수에 투자함으로써 우리는 능동적인 투자 방법과 수동적인 투자 방법을 모두 결합합니다. 그러한 주식의 포트폴리오를 자체적으로 구성하고 수동적으로 관리하는 것은 전혀 나쁜 생각이 아니지만(지수의 주식이 변경될 때만 변경), 이는 스마트 베타의 일부로서 대부분의 투자자에게 실용적인 방법이 아닙니다. 주식은 구매하기에 꽤 비쌀 수 있습니다(예:MRF의 각 주식은 약 Rs. 75-76K).

대신 두 가지를 권장합니다. (1) 스마트 베타 지수를 사용하여 주식 선택을 배우고 (2) 스마트 베타 지수의 현재 주식을 후보 목록으로 사용하고 더 많이 조사하거나 매달 감당할 수 있는 몇 개를 구입하고 차근차근 포트폴리오를 만들어 보세요. 나는 이것을 할 계획이 없으며 내 스킨은 게임에 없습니다. 따라서 이 포스트는 그저 생각을 위한 음식일 뿐입니다. 내가 말할 수 있는 것은 내가 직접 주식에 투자하기를 원했다면 언급된 지수에서 몇 가지를 선택하고 작은 방식으로 시작한다는 것뿐입니다. 더 이상 고민하지 않고 각 색인을 살펴보겠습니다.

나는 앞서 전략 지수에 대해 논의했고 이를 사용하여 뮤추얼 펀드를 분석하기 위한 도구를 만들었습니다. 따라서 다음은 지수 구성에 대한 간략한 소개와 방법론입니다. 이에 대해 진지한 사람들은 NSE의 백서와 인덱스 구축 문서를 읽어야 합니다. 아래 이미지는 이들에서 가져온 것입니다. 다요소 지수는 NIFTY 100 및 NIFTY Midcap 50의 출처이며 다음 4가지 단일 요소 지수를 기반으로 합니다.

1. NIFTY 알파 30

알파는 NIFty 50과 무위험 수익률을 나타내는 MIBOR* 3개월 채권 금리에 대한 위험 조정 아웃퍼포먼스의 척도입니다. 알파가 높을수록 지수의 가중치가 높아집니다.

MIBOR =Mumbai Interbank Offered Rate(한 은행이 다른 은행에 대출할 수 있는 기준금리)

Jensen의 알파 =(무위험 상품의 지수 초과 수익률) – (니프티 50의 상대 변동성 측정) x (무위험 상품의 초과 시장 수익률)

무위험 상품의 지수 초과 수익률 =지수 수익률 - MIBOR 수익률

시장의 초과 수익 – nifty 50 – wrt 무위험 상품 =nifty 50 수익 – MIBOR 수익.

상대 변동성 wrt nifty 50 =베타.

알파의 기본 개념은 간단합니다. 초과 수익이 높을수록 + 변동성이 낮을수록 좋습니다. 지난 1년이 계산에 고려됩니다.

이 지수에는 알파에 비례하는 가중치와 함께 가장 높은 알파를 가진 30개의 주식이 있습니다.

2. NIFTY 저변동성 30

여기에는 지난 1년 동안 일별 수익률 변동이 가장 적은 30개의 주식이 있습니다. 이것은 낮은 위험으로 좋은 수익을 얻을 수 있는 간단하고 놀라운 방법입니다. 이 지수만으로도 새로운 주식 투자자가 시작하기에 충분합니다. 자세히 알아보기: Nifty Low Volatility 50:주의해야 할 벤치마크 지수

3. NIFTY 품질 30

이 지수는 지난 3회 회계연도의 자기자본수익률(ROE), 부채비율(D/E) 및 세후 이익(PAT)의 평균 변화라는 세 가지 지표를 계산합니다. 지난 3년 동안 긍정적인 PAT를 가진 회사만 자격이 있습니다. 그런 다음 품질 점수를 생성합니다.

품질 점수 =40% ROE – 40%D/E+20%(PAT 증가). 그런 다음 NIfty 100 + NIfty Midcap 50에서 30개의 주식이 선택됩니다.

4. 멋진 가치 30

이는 지난 회계 연도의 높은 ROCE(사용 자본 수익률), 낮은 PE, 낮은 PB 및 높은 배당 수익률(DY)과 같은 기간에 양의 PAT를 기반으로 합니다.

가치 점수=-30%PE -20%PB +40%ROCE +10%Div. 수율

이 4가지 방법은 새로운 주식 투자자가 나쁜 주식을 버리고 후보 목록을 만드는 데 충분합니다.

NIfty 다요소 지수

이제 다음과 같은 다중 요소 지수가 생성됩니다.

1. NIFTY Alpha 저변동성 30 =50% 알파 + 50% 저변동성
2. NIFTY 품질 저변동성 30 =50% 품질 + 50% 저변동성
3. NIFTY 알파 품질 저변동성 30 =1/3 알파 + 1/3 품질 + 1/3 낮은 거래량
4. NIFTY 알파 품질 가치 낮은 변동성 30 =25% 알파 + 25% 품질 + 25% 가치 + 25% 낮은 변동성

다음은 현재 구성 요소입니다. 여기에서 얻을 수 있습니다.

<노스크립트>

그것은 처음부터 어떤 척도로 보아도 꽤 좋은 후보 명단입니다. 새로운 주식 투자자가 지금 해야 할 일은 명확한 자산 배분을 갖고 시가총액, 부문, 사업의 성격 및 해자를 염두에 두고 이러한 주식 중 일부를 천천히 축적하기 시작하는 것입니다. 적당한 가격은 어떨까요? 개인적으로 가격 폭락은 우리가 원할 때 일어나지 않기 때문에 적절한 가격을 찾는 것을 좋아하지 않지만 다시 말하지만 저는 주식 투자자가 아닙니다. 따라서 그것은 당신에게 달려 있습니다.

참고: 나는 WB, Munger 또는 Graham으로 맹세하는 사람들과 아무런 문제가 없습니다. 나는 기본적인 주식 선택 기술을 먼저 배우고 시장에 내 돈을 투자한 다음 이 전문가의 교훈을 즐기는 것을 선호합니다. 그런 정보를 처리하는 것이 더 쉬울 것입니다. 어쨌든 학습은 멈추지 않습니다.


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