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पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है
Investments in securities are subject to market risks. Read all the documents or product details carefully before investing. WealthDesk Platform facilitates offering of WealthBaskets by SEBI registered entities, termed as "WealthBasket Managers" on this platform. Investments in WealthBaskets are subject to the Terms of Service.
WealthDesk is a platform that lets you invest in systematic, modern investment products called WealthBasket.
WealthDesk Unit No. 001, Ground Floor, Boston House, Suren Road, Off. Andheri-Kurla Road, Andheri (East), Mumbai, Mumbai City, Maharashtra- 400093
© 2022 Wealth Technology & Services Private पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है Limited. CIN: U74999MH2016PTC281896
पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है
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पोर्टफोलियो विविधीकरण सही किया
कई चीजें हैं जो निवेशक अपने पोर्टफोलियो को जोखिम से बचाने के लिए पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है करते हैं। किसी के पोर्टफोलियो की सुरक्षा करने का एक महत्वपूर्ण तरीका विविधीकरण है । संक्षेप में, इसका मतलब है कि एक निवेशक विभिन्न जारीकर्ताओं और उद्योगों से विभिन्न प्रकार की प्रतिभूतियों और निवेशों को शामिल करने का विरोध करता है। यहाँ विचार पुराने कहावत के समान है “अपने सभी अंडे एक टोकरी में मत पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है रखो।” जब आप कई क्षेत्रों में निवेश करते हैं, यदि कोई विफल रहता है, तो बाकी पोर्टफोलियो को सुनिश्चित करेगा क्योंकि एक संपूर्ण सुरक्षित रहता है। इस अतिरिक्त सुरक्षा को बढ़े हुए मुनाफे में मापा जा सकता है जो एक विविध पोर्टफोलियो में समान आकार के व्यक्तिगत निवेश की तुलना में लाने के लिए है।
लंबी अवधि के लिए अपने निवेश पर जोखिम को कम करने की तलाश में किसी के लिए विविधता एक महान रणनीति है। विविधीकरण की प्रक्रिया में एक से अधिक प्रकार की संपत्ति में निवेश शामिल है। इसका मतलब आपके पोर्टफोलियो में बॉन्ड, शेयर, कमोडिटीज, आरईआईटी, हाइब्रिड और बहुत कुछ शामिल है।
- प्रत्येक परिसंपत्ति के भीतर कई अलग-अलग प्रतिभूतियों में निवेश। एक विविध पोर्टफोलियो एक ही परिसंपत्ति के विभिन्न प्रतिभूतियों में चारों ओर निवेश फैलाता है, जिसका अर्थ है विभिन्न जारीकर्ताओं के कई बांड, विभिन्न उद्योगों के कई कंपनियों के शेयर आदि।
- उन परिसंपत्तियों में निवेश करना जो एक दूसरे से महत्वपूर्ण रूप से संबद्ध नहीं हैं । यहाँ पर विचार किसी भी नकारात्मक परिस्थितियों के प्रभाव को कम करने के लिए अलग-अलग परिसंपत्ति वर्गों और प्रतिभूतियों को विभिन्न जीवन काल और चक्रों के साथ चुनने का है जो आपके पोर्टफोलियो पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकते हैं।
एक विविध पोर्टफोलियो की रचना करते समय यह अंतिम बिंदु महत्वपूर्ण है। इसके बिना, कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपकी संपत्ति कितनी विविधतापूर्ण है, वे एक ही जोखिम के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, और इसलिए, आपका पोर्टफोलियो एकसमान प्रतिक्रिया करेगा। इसलिए, निवेशकों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपने पोर्टफोलियो के लिए निवेश को चुनने से बचें जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि पोर्टफोलियो प्रबंधन प्रथाओं के भीतर भोले विविधीकरण और प्रभावी विविधीकरण के बीच एक अंतर है (इसे इष्टतम विविधता भी कहा जाता है)।
Naive और Optimal Diversification
जोखिम कम हो । Naive विविधीकरण बस विविधीकरण विधियों के रूप में परिष्कृत नहीं है जो सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करते हैं। हालांकि, जब अनुभव, प्रत्येक सुरक्षा और सामान्य ज्ञान की सावधानीपूर्वक परीक्षा द्वारा तय किया जाता है, तो भोली विविधीकरण पोर्टफोलियो जोखिम को कम करने के लिए एक प्रभावी प्रभावी रणनीति है।
दूसरी ओर इष्टतम विविधीकरण (जिसे Markowitz विविधता के रूप में भी जाना जाता है ), एक विविध पोर्टफोलियो बनाने के लिए एक अलग दृष्टिकोण लेता है। यहां, उन परिसंपत्तियों को खोजने पर ध्यान दिया जाता है, जिनका एक दूसरे के साथ संबंध पूरी तरह से सकारात्मक नहीं है। यह कम प्रतिभूतियों में जोखिम को कम करने में मदद करता है जो बदले में अधिकतम वापसी में भी मदद कर सकता है। इस दृष्टिकोण के पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है साथ, कंप्यूटर जोखिम को कम करने और अधिकतम रिटर्न के लिए संपत्ति के बीच आदर्श सहसंबंध को खोजने के प्रयास में जटिल मॉडल और एल्गोरिदम चलाते हैं।
जैसा कि ऊपर बताया गया है, दोनों प्रकार के विविधीकरण (भोले और इष्टतम विविधीकरण) प्रभावी हो सकते हैं, सिर्फ इसलिए कि जब आप विभिन्न परिसंपत्तियों में अपने निवेश योग्य फंड का प्रसार करते हैं तो विविधीकरण परिणाम होता है।
Naive विविधीकरण आपके पोर्टफोलियो को तय करने के लिए किसी भी जटिल संगणना का उपयोग किए बिना बेतरतीब ढंग से विभिन्न परिसंपत्तियों का चयन करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। अपनी यादृच्छिक प्रकृति के बावजूद, यह अभी भी बड़ी संख्या के कानून के आधार पर जोखिम को कम करने के लिए एक प्रभावी रणनीति है।
सहसंबंध का महत्व
विविधता लाने का एक “बेहतर” तरीका है। विशेष रूप से उन संपत्तियों की जांच करके, जिनमें आप निवेश करने का इरादा रखते हैं, उन लोगों को खोजने के लिए जो एक दूसरे से सहसंबंध में ऊपर या नीचे नहीं जाते हैं । ऐसा करने से, आप अपने पोर्टफोलियो के जोखिम को प्रभावी ढंग से कम कर सकते हैं। यह सहसंबंध के कारण काम करता है – आंकड़ों में एक महत्वपूर्ण अवधारणा। सहसंबंध उस डिग्री या सीमा का माप है जिसके लिए दो अलग-अलग संख्यात्मक मान एक साथ चलते हैं। यहां, हम जिन मूल्यों में रुचि रखते हैं, वे संपत्ति हैं। संभव सहसंबंध की अधिकतम राशि 100% है, जिसे 1.0 के रूप में व्यक्त किया पोर्टफोलियो विविधीकरण क्या है गया है। जब दो परिसंपत्तियों का 1.0 का सहसंबंध होता है, जब एक चलता है, तो दूसरा हमेशा चलता रहता है। यद्यपि इन परिसंपत्तियों की चाल अलग हो सकती है, 1.0 का सहसंबंध इंगित करता है कि वे हमेशा एक ही दिशा में एक साथ चलते हैं। इसके विपरीत, जब दो संपत्ति विपरीत दिशाओं में चलती हैं, तो उनका सहसंबंध नकारात्मक होता है। यदि वे हमेशा विपरीत दिशा में 100% समय आगे बढ़ाते हैं, तो इसे -100% या -1 माना जाता है। इसलिए संपत्ति के सहसंबंध की जांच करते समय, -1.0 के करीब, विविधीकरण का प्रभाव अधिक होता है।
तल – रेखा
इस पर हर कोई स्पष्ट है: निवेशकों को जोखिम से बचाने के लिए अपने विभागों में विविधता लाना चाहिए। हालांकि यह चरम स्थितियों के तहत विविधता लाने के लिए कम कुशल हो जाता है, ठेठ बाजार की स्थिति लगभग हमेशा एक अच्छी तरह से विविध पोर्टफोलियो का अर्थ करेगी जो निवेशकों के चेहरे के जोखिम को काफी कम कर सकती है। इसलिए, अपने निवेश को प्रदान करने वाली सुरक्षा को अधिकतम करने के लिए अपने पोर्टफोलियो के विविधीकरण को लगातार सुधारने या अनुकूलित करने का प्रयास करना महत्वपूर्ण है । इसका मतलब यह है कि सरल, भोले विविधीकरण के विपरीत एक दूसरे के साथ सहसंबंध में कदम नहीं रखने वाली संपत्ति का पता लगाने के लिए उचित परिश्रम करना।
दूसरी ओर, माना जाता है कि जटिल गणितीय विविधता प्रदान करने वाले लाभ अपेक्षाकृत अस्पष्ट हैं। ऐसे जटिल मॉडल को कैसे लागू करें और संचालित करें, और भी अधिक, औसत निवेशक के लिए अस्पष्ट। यकीन है कि कम्प्यूटरीकृत मॉडल में आश्वस्त और प्रभावशाली दिखने की क्षमता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे समझदार होने की तुलना में अधिक सटीक या व्यावहारिक हैं। अंत में, यह अधिक महत्वपूर्ण है कि क्या कोई मॉडल उच्च जटिल एल्गोरिथ्म पर आधारित होने की तुलना में परिणाम उत्पन्न करता है या नहीं।
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