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World File Search SystemNifty
银行nifty
印度Pandharpur。 摘要 - 本文讨论了银行Nifty的算法交易，该项目旨在开发算法交易，降低人类的努力，提高速度，减少最大损失并处理买卖。 此项目具有登录功能，具有经过身份验证的用户，每个用户都访问其各自的门户。 管理员可以登录以监视整个系统。 该系统允许用户搜索课程，添加新课程，编辑课程并检查付款状态。 登录后，管理员可以生成诸如销售报告之类的报告。 用户可以登录以访问购买的课程并共享反馈。 总体而言，正在开发该项目是为了帮助教育工作者（管理员）和学生（用户）创建有效的教学平台。 关键字：算法交易，TKINTER GUI，交易策略，市场数据。 I. 简介印度Pandharpur。摘要 - 本文讨论了银行Nifty的算法交易，该项目旨在开发算法交易，降低人类的努力，提高速度，减少最大损失并处理买卖。此项目具有登录功能，具有经过身份验证的用户，每个用户都访问其各自的门户。管理员可以登录以监视整个系统。该系统允许用户搜索课程，添加新课程，编辑课程并检查付款状态。登录后，管理员可以生成诸如销售报告之类的报告。用户可以登录以访问购买的课程并共享反馈。总体而言，正在开发该项目是为了帮助教育工作者（管理员）和学生（用户）创建有效的教学平台。关键字：算法交易，TKINTER GUI，交易策略，市场数据。I.简介
Mirae Asset Nifty EV和新时代汽车ETF
nse Indices Ltd免责声明：NSE Indices Limited不保证Nifty New Age和Automotive指数的准确性和/或完整性，或其中包括的任何数据和NSE Indices Limited的任何数据对其中的任何错误，遗漏或中断不承担任何责任。nse Indices Limited不会对发行人，产品的所有者或任何其他人或实体从使用Nifty New Age和New Age and Automotive Index或其中包含的任何数据中获得任何明示或暗示的保证。nse Ind Ices Limited不做明示或暗示的担保，并明确违反了针对特定目的或有关索引或其中包含的任何数据的适销性或适用性的所有保证。在不限制上述任何索赔，损害或与产品产生或相关的任何索赔，损失或损失的情况下，包括任何直接，特殊，惩罚性，间接或结果损害（包括损失的利润），即使有可能造成此类损害的可能性，也可以明确不承担任何责任。
成长Nifty EV和新时代汽车ETF FOF
nifty 50 16.53％的过去绩效可能会或可能不会在以后的任何回报中得到保证。投资前请咨询您的财务顾问。16.32％13.78的目标是主要投资于Groww Nifty EV和New Age Automotive ETF的单位，该单位旨在投资于属于整个EV生态系统的〜33个股票27.13
Mirae Asset Nifty EV 和新时代汽车 ETF
NSE Indices Ltd 免责声明：NSE INDICES LIMITED 不保证 Nifty New Age and Automotive Index 或其中包含的任何数据的准确性和/或完整性，并且 NSE INDICES LIMITED 对其中的任何错误、遗漏或中断不承担任何责任。NSE INDICES LIMITED 对发行人、产品所有者或任何其他个人或实体使用 Nifty New Age and Automotive Index 或其中包含的任何数据所获得的结果不作任何明示或暗示的保证。NSE IND ICES LIMITED 不作任何明示或暗示的保证，并明确否认对指数或其中包含的任何数据的适销性或针对特定目的或用途的适用性的所有保证。在不限制前述任何条款的情况下，NSE INDICES LIMITED 明确表示不承担因产品引起或与产品相关的任何索赔、损害或损失的任何责任，包括任何直接、特殊、惩罚性、间接或后果性损害（包括利润损失），即使已被告知有此类损害的可能性。
Mirae Asset Nifty EV 和新时代汽车 ETF
资料来源：Global X Charting 2024 年颠覆性汽车报告；数据截至 2023 年 7 月 12 日；内燃机汽车 (ICE)。数据包括纯电动汽车 (BEV)、插电式混合动力汽车 (PHEV) 和所有类型的电动汽车 (EV)。预测依据 Rho Motion 于 2023 年 12 月 1 日发布的报告；预测数据来自 Rho Motion 和贝恩；预测仅适用于乘用车细分市场；EV：电动汽车
技术策略：结构性上升完整； 27000在视线...
➢我们期望的是：在接下来的6-7个季度中，多季度合并分解结果是显着的集会，平均45％。考虑到18600年的当前突破（Jun-23）的预计目标约为27000 banknifty的恢复表现：BFSI对Nifty具有很大的重视。证据表明，银行的nifty/nifty的相对比率正在触底，预计在未来几个月内将相对超越〜季节性倾向于购买蘸酱：在过去的19年中，在9月15次的过去19年中，9月的平均3％的nifty降低了3％的nifty，而随后的3M回报率平均为7％，成功利率为78％。➢在美国选举年度的强大全球设置：全球股票市场处于稳定的趋势。在过去的五年中，美国市场在6月至12月之间平均涨到9％。在类似的时间范围内，Nifty平均获得20％，禁止2008年。稳定的全球市场将充当国内股票的逆风➢基金流量：国内流入的结构性转移有助于通过提供深度来减轻FII销售的影响。Further, return of FII flow in H2CY24, with prospects of rate cuts in US, would be incremental positive from liquidity perspective ➢ Market Breadth: Combination of medium term market breadth and sentiment indicators point towards broad based participation in current bull market, while volatility plateauing backed by strong domestic flow ➢ Midcap and Smallcaps: I ndices are in structural uptrend and expected to gain 10-12% by end of the year in非线性时尚
用于预测股票市场趋势的机器学习模型的比较分析
研究学者，印度萨加尔萨加尔的计算机科学与工程学院助理教授阿迪纳科学技术学院摘要：准确预测股票市场趋势是财务预测的重要组成部分，需要使用强大的方法来导航动态市场行为中固有的复杂性。这项研究对各种机器学习模型进行了比较分析，包括支持向量回归（SVR），线性回归，随机森林，K-Nearest邻居（KNN），决策树和弹性网，旨在预测三种nifty Indices的股票市场趋势：金融服务，信息技术和金属。评估将平方误差（MSE）用作度量标准，以及预测开放库存值的精确度。调查结果表明，决策树模型始终在所有检查指标中产生最低的MSE，这表示其出色的预测能力。随机森林模型还展示了竞争性能，尤其是在漂亮的金融服务和漂亮的金属指数中，提供了以低MSE为特征的可靠预测。相反，SVR模型显示出升高的MSE值，表明其在此特定分析中的功效有限。这项研究强调了模型选择在财务预测中的重要性，并强调了基于树的方法在有效捕获股票市场数据中存在的非线性关系方面的潜力。这项研究通过确定有效的机器学习模型来预测股票趋势，从而增强了金融市场中预测分析的领域。未来的调查可能集中于实时数据的整合，超参数的优化以及分析以涵盖全球市场的扩展，从而提高了这些预测模型的鲁棒性和适用性。
Invesco印度技术基金
来源 - NSE，内部。截至2024年7月31日的数据。CAGR - 过去表现的复合年增长率可能会在以后的情况下持续下去。基于总回报指数（TRI）指数的性能。显示的返回是CAGR。免责声明：上图显示了过去10年的Nifty IT Tri（扇区索引）和Nifty 50 Tri（更广泛的索引）的性能，即从2014年7月31日至2024年7月31日，不应解释为该计划的绩效。仅出于插图目的，不应用于制定或实施投资策略。不应将其解释为以任何方式购买，出售或以任何方式进行交易的建议，建议，也不应将其视为Invesco Asset Management（India）Private Limited（IAMI）和/或Invesco Mutual Fund（IMF）的研究报告。不应将其解释为对最低回报和资本保障的承诺。iami/imf不能保证，有希望或预测任何回报。
