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Stockshaala
स्टॉक स्क्रीनर का अवलोकन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करते हुए
स्तर (Level)
शुरुआती
सभी के लिए फ्री
समय
4-5 घंटे
सीखें कैसे एआई (AI) स्टॉक्स (stocks) को शॉर्टलिस्ट (shortlist) करने के तरीके को बदल रहा है। यह कोर्स आपको स्मार्ट प्रॉम्प्ट्स (smart prompts) कैसे फ्रेम करें, डेटा (data) को कैसे जोड़ें, और आम एआई स्क्रीनिंग ट्रैप्स (AI screening traps) से कैसे बचें, यह दिखाता है। यह उन निवेशकों के लिए बनाया गया है जो शॉर्टकट्स (shortcuts) नहीं बल्कि एक बढ़त चाहते हैं।
आप क्या सीखेंगे?
स्टॉक स्क्रीनेर (stock screener) क्या होता है, पारंपरिक स्क्रीनेर्स (traditional screeners) कैसे काम करते हैं, और क्यों एआई (AI) तेजी से बदलते मार्केट्स (markets) में स्टॉक्स (stocks) को फिल्टर (filter), एनालाइज (analyse), और शॉर्टलिस्ट (shortlist) करने के तरीके को बदल रहा है, इसे समझें।
स्टॉक मार्केट (stock market) डेटा जैसे प्राइस (OHLC), वॉल्यूम (volume), इंडिकेटर्स (indicators), और फंडामेंटल्स (fundamentals) की बेसिक्स (basics) सीखें, और यह भी जानें कि एआई (AI) इस डेटा को रूल-बेस्ड (rule-based) स्क्रीनर्स (screeners) से अलग तरीके से कैसे इंटरप्रेट (interpret) करता है।
एआई (AI) और मशीन लर्निंग (machine learning) के उन कॉन्सेप्ट्स (concepts) से परिचय प्राप्त करें जो इन्वेस्टिंग (investing) से संबंधित हैं, साथ ही उनके स्पष्ट लिमिटेशंस (limitations), रिस्क्स (risks), और सेबी (SEBI)-अलाइंड (aligned) कंप्लायंस (compliance) रिमाइंडर्स (reminders) के साथ जिम्मेदार उपयोग के लिए।
एआई-बेस्ड स्टॉक स्क्रीनिंग (AI-based stock screening) के लिए स्पष्ट और संरचित प्रॉम्प्ट्स लिखने की कला में महारत हासिल करें। प्राइस (prices), इंडिकेटर्स (indicators), फंडामेंटल्स (fundamentals), और कंस्ट्रेंट्स (constraints) को जोड़ना सीखें बिना किसी अस्पष्ट या भ्रामक क्वेरीज़ (queries) के।
ग्लोबल एआई टूल्स जैसे कि ChatGPT, Gemini, और Copilot के साथ-साथ भारत-केंद्रित प्लेटफॉर्म जैसे Screener.in और Tickertape का उपयोग करें, ताकि आप एक्शन योग्य स्क्रीनिंग परिणाम जनरेट कर सकें।
एआई (AI) का उपयोग सेंटिमेंट एनालिसिस (sentiment analysis), न्यूज़-बेस्ड स्क्रीनिंग (news-based screening), और एडाप्टिव स्क्रीनिंग लॉजिक (adaptive screening logic) के लिए कैसे किया जा सकता है, इसे समझें, जबकि फॉल्स पॉज़िटिव्स (false positives) और ओवरफिटिंग रिस्क्स (overfitting risks) को पहचानें।
AI से तैयार आइडियाज़ को बैकटेस्ट (backtest) कैसे करें, स्क्रीनिंग एक्यूरेसी (screening accuracy) को ऑप्टिमाइज़ (optimise) कैसे करें, और रॉ आउटपुट्स (raw outputs) को रिपीटेबल, यूज़ेबल स्क्रीनिंग फ्रेमवर्क्स (repeatable, usable screening frameworks) में कैसे बदलें, इसके बारे में जानें।
भारतीय मार्केट के वास्तविक केस स्टडीज देखें, जिसमें एआई-आधारित (AI-based) स्क्रीनिंग शामिल है, जो निफ़्टी स्टॉक्स (Nifty stocks) का रूल-बेस्ड कंस्ट्रेंट्स (rule-based constraints) के साथ विश्लेषण करती है और असफलताओं और सफलताओं से व्यावहारिक सबक सीखें।
इस कोर्स के अंत तक, आप एआई (AI) का उपयोग एक स्ट्रक्चर्ड स्क्रीनिंग असिस्टेंट (structured screening assistant) के रूप में कर पाएंगे, जो आपके निर्णयों को लॉजिक (logic), स्पष्टता, और अनुशासन के साथ समर्थन देगा, न कि शॉर्टकट्स (shortcuts) या हाइप (hype) के साथ।
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