मात्रात्मक जोखिम प्रबंधन कार्यपुस्तिका: मेट्रिक्स, साइजिंग और पोर्टफोलियो नियंत्रण

व्यावहारिक जोखिम मापन अभ्यासों के माध्यम से काम करें — VaR की गणना करना, ड्रॉडाउन विश्लेषण टेम्पलेट बनाना, पोजीशन का आकार निर्धारित करना और पोर्टफोलियो-स्तर के जोखिम नियंत्रणों को डिजाइन करना।

⏱ 35 मिनट 📚 4 पाठ

इस कोर्स के बारे में

जोखिम मेट्रिक्स को वैचारिक रूप से समझना और उन्हें एक वास्तविक रणनीति पर लागू करने में सक्षम होना अलग-अलग कौशल हैं। एक ट्रेडर जो Value at Risk को परिभाषित कर सकता है लेकिन रिटर्न सीरीज़ से इसकी गणना नहीं कर सकता, या जो जानता है कि पोजीशन साइजिंग का क्या मतलब है लेकिन सहसंबद्ध पोजीशन वाली रणनीति पर इसे लागू करते समय अटक जाता है, वह अभी तक उस ज्ञान से सुरक्षित नहीं है। यह कार्यपुस्तिका पाठ्यक्रम संरचित अभ्यासों, टेम्पलेट्स और हल किए गए उदाहरणों के माध्यम से उस अंतर को भरता है। इस पाठ्यक्रम के अंत तक आप रिटर्न सीरीज़ से ऐतिहासिक VaR की गणना करने, एक ट्रेड लॉग से ड्रॉडाउन विश्लेषण तालिका बनाने, परिभाषित जीत दर और भुगतान अनुपात वाली रणनीति पर निश्चित आंशिक और half-Kelly पोजीशन साइजिंग लागू करने, एक्सपोजर एकाग्रता, सहसंबंध और ड्रॉडाउन को कवर करने वाली एक बुनियादी पोर्टफोलियो जोखिम रिपोर्ट तैयार करने और एक व्यवस्थित ट्रेडिंग रणनीति के लिए उपयुक्त जोखिम सीमाओं का एक सरल सेट डिजाइन करने में सक्षम होंगे। आप क्या सीखेंगे: - मासिक रिटर्न सीरीज़ से ऐतिहासिक VaR की गणना करना: हल किए गए संख्यात्मक उदाहरणों के साथ चरण-दर-चरण - ड्रॉडाउन की कल्पना करना: संचयी रिटर्न से एक अंडरवाटर इक्विटी कर्व तालिका बनाना - सहसंबंध और पोर्टफोलियो जोखिम पर इसका प्रभाव: सहसंबद्ध बनाम असंबंधित रणनीति संयोजनों की तुलना करने वाला एक हल किया गया उदाहरण - पोजीशन साइजिंग गणना वर्कशीट: विभिन्न जीत दर, औसत जीत और औसत हानि इनपुट के साथ निश्चित आंशिक साइजिंग - Kelly criterion कैलकुलेटर टेम्पलेट: पूर्ण Kelly बनाम आंशिक Kelly और रूढ़िवादी स्केलिंग के लिए मामला - एक रणनीति का तनाव परीक्षण: टेल एक्सपोजर का अनुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक झटके वाले परिदृश्यों को लागू करना - पोर्टफोलियो जोखिम रिपोर्ट टेम्पलेट: परिसंपत्ति वर्ग, रणनीति और सहसंबंध क्लस्टर द्वारा एक्सपोजर - जोखिम सीमा ढांचा: दैनिक हानि सीमा, अधिकतम ड्रॉडाउन सीमा और पोजीशन एकाग्रता कैप प्रत्येक खंड एक हल किया गया संख्यात्मक उदाहरण प्रदान करता है जिसके बाद एक खाली वर्कशीट होती है जिसे आप अपने स्वयं के रणनीति डेटा से भर सकते हैं। केस स्टडी एक व्यवस्थित इक्विटी रणनीति और एक mean-reversion फ्यूचर्स रणनीति के माध्यम से बताती है कि विभिन्न रणनीति प्रकारों में समान मेट्रिक्स कैसे भिन्न व्यवहार करते हैं। प्रतिबिंब संकेत आपको आउटपुट की व्याख्या करने और यह पहचानने के लिए कहते हैं कि प्रत्येक मीट्रिक क्या कार्रवाई सुझाता है। यह पाठ्यक्रम महत्वाकांक्षी मात्रात्मक व्यापारियों और व्यवस्थित व्यापारियों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जोखिम मापन उपकरणों के साथ व्यावहारिक अभ्यास चाहते हैं। उन शिक्षार्थियों के लिए उपयुक्त है जिन्हें ट्रेडिंग अवधारणाओं से बुनियादी परिचितता है और जो मात्रात्मक जोखिम विधियों के लिए नए हैं। यह पाठ्यक्रम सूचनात्मक और शैक्षिक है और वित्तीय या निवेश सलाह का गठन नहीं करता है। ट्रेडिंग में नुकसान का पर्याप्त जोखिम होता है और यह सभी व्यक्तियों के लिए उपयुक्त नहीं है।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    35 मिनट व्यावहारिक सामग्री

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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