Rsだけで。 5,000回の投資またはRsのSIP。月額1,000ドルで、人工知能/機械学習によって推進される戦略のような最新のヘッジファンドに参加できます。要約すると、これは新しく立ち上げられたTata QuantFundの売り込みです。
はい！現代のヘッジファンドは、数百万のデータポイントに基づく複雑な統計モデルを使用し、市場、経済、株価の動きを予測して投資戦略を調整し、売買の推奨を行うために懸命に取り組んでいます。
タタクォントファンドは、あなたに同じことをもたらしていると主張しています。ヘッジファンドのように株をショートセルすることはできないことを忘れないでください。代わりに、デリバティブを使用して目的を達成します。
適合性のセクションでは、投資家を、絶対的なマイナスのリターンを回避し、それでもインデックスよりも一貫性のある優れたリターンを生み出すためにリスク管理を好む人として定義しています。
つまり、リスクを最小限に抑え、利益を最大化します。 天国はとても近いです！
今日のコンピューティングシステムはこれを可能にします。なぜだめですか？これは自動運転車の時代です。彼らはすでにポイントAからポイントBまで人間を安全に運転しています。これは投資ポートフォリオでも可能です！
日本インドクオンツファンドとDSPクオンツファンドはすでにクオンツモデルを使用しています。タタクォントファンドの違いは何ですか？
日本インドクォンツファンドは、主にデータベースの意思決定モデルです。人間はまだ意思決定プロセスに関与しています。
DSP Quant Fundは、静的ルールベースのモデルです。ルールは変更されず、アナリストとファンドマネージャーは必要な情報をルールに提供します。
それぞれのポートフォリオを見て、アプローチの違いを確認してください。
日本インドクォンツファンド–ポートフォリオの詳細
DSP Quant Fund –ポートフォリオの詳細
タタクォンツファンドでは、ファンドは明らかに「クォンツ」をさらに進めています。 適応 「AI / MLモデル」が市場、経済、株式、債券などについて予測するものに基づく戦略（価値、品質、アルファ、またはミックス）。 適応 ここでのキーワードはです。 モデルは常に学習し、改善しています。
ファンドユニバースは200株であるため、そのベンチマークはBSE S＆P 200TRIでもあります。
また、低コストで運用することが期待され、そのポートフォリオは、他の2つのクオンツベースのファンドよりもはるかに頻繁に変更される可能性があります。 理由 – 適応する必要があります 活発な世界で！
言っておきますが、このファンドは売り込みに適切なスーツケースの言葉をすべて持っています！
高価で信頼性の低い（別名アクティブに管理されたファンド）旧世界のアイデアとして、新しいルールベース/自動化主導のアイデアは魅力的に見え始めます。ただし、実際の経験は存在しない/限られていることを忘れないでください。
モデルが機能するかどうかわかりませんか？
コンピュータシステムは、GIGO – Garbage In、GarbageOutの前提で動作します。モデル自体に欠陥がある場合、システムが実行できることはほとんどありません。
最終的にリスクを高めるモデルは何ですか？
ファンドマネージャーは、モデルを真のAIメソッドのように実行できるようにするための規律を持っていますか？
次に、ファンドハウスのタタMFがあります。ファンド管理の歴史は自信を刺激しません。何年もの間、投資家の注目を集めることを期待して、ファンドを次々と立ち上げてきましたが、あまり成功していません。 Tata MFで機能するのは、その名前のTATAだけです。
だから、今のところ待ってください。来年かそこらのクォンツファンドを観察してください。そうすれば、電話に出ることができます。
投資することを決定するときは、ポートフォリオの0.0001％をファンドに投資しても違いがないことを知っておく必要があります。それはあなたのポートフォリオをもう1つのファンドで膨らませ、より多くのストレスを引き起こします（生活の質の低下）。
ポートフォリオの少なくとも10％をファンドに割り当てる傾向と勇気がある場合にのみ投資してください（時間の経過とともに行われる可能性があります）。
派手な説明に陥らないでください。目標に沿っているので、現在のポートフォリオに固執します。
