{"id":78089,"date":"2026-10-28T16:33:59","date_gmt":"2026-10-28T11:03:59","guid":{"rendered":"https://www.5paisa.com/finschool/?post_type=markets\u0026#038;p=78089"},"modified":"2026-10-28T16:34:54","modified_gmt":"2026-10-28T11:04:54","slug":"mutual-fund-beta-sd-and-sharpe-ratio","status":"publish","type":"markets","link":"https://www.5paisa.com/finschool/course/financial-planning-through-mutual-funds-course/mutual-fund-beta-sd-and-sharpe-ratio/","title":{"rendered":"Mutual Fund Beta SD and Sharpe Ratio"},"content":{"rendered":"\u003cdiv data-elementor-type=\u0022wp-post\u0022 data-elementor-id=\u002278089\u0022 class=\u0022elementor elementor-78089\u0022\u003e\u003csection class=\u0022elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4be72f6 elementor-section-full_width tab_container elementor-section-height-default elementor-section-height-default\u0022 data-id=\u00224be72f6\u0022 data-element_type=\u0022section\u0022\u003e\u003cdiv 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बेंचमार्कच्या रिटर्नसाठी प्लॉट केले जातात.\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा = 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003eसरासरी →, फंड बेंचमार्कनुसार चालतो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा \u0026lt; 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e→ फंड बेंचमार्कपेक्षा कमी अस्थिर आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा \u0026gt;1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e→ फंड बेंचमार्कपेक्षा अधिक अस्थिर आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा \u0026lt; 0\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e→ दुर्मिळ, परंतु फंड बेंचमार्कमध्ये उलटून जात असल्याचे दर्शविते.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eफॉर्म्युला (रेग्रेशन-आधारित):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eβ = Cov (R_fund, R_benchmark)/Var (R_benchmark)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eCov = फंड आणि बेंचमार्क रिटर्न दरम्यान समन्वय\u003c/li\u003e\u003cli\u003eVar = बेंचमार्क रिटर्नचा फरक\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e समजा बेंचमार्क index 10 % ने घसरला.\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eफंड A (बीटा = 0.8) → अपेक्षित शरद ऋतू = 8 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eफंड B (बीटा = 1.0) → अपेक्षित शरद ऋतू = 10 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eफंड C (बीटा =1.2) → अपेक्षित शरद ऋतू = 12 %\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eटेबल: बीटा विश्लेषण\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा वॅल्यू\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअर्थ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eइन्व्हेस्टर प्रोफाईल\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026lt; 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eडिफेन्स फंड, कमी अस्थिरता\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eकन्झर्वेटिव्ह\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e= 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eतटस्थ, बेंचमार्क ट्रॅक करते\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eसंतुलित\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026gt; 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eआक्रमक, जास्त अस्थिरता\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eरिस्क-सीकिंग\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026lt; 0\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eइन्व्हर्स कॉरिलेशन\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eहेजिंग स्ट्रॅटेजी\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e बीटा ही संबंधित रिस्क आहे, संपूर्ण रिस्क नाही. हे तुम्हाला सांगते की फंड त्याच्या बेंचमार्कशी कशी तुलना करते, परंतु ते आयसोलेशनमध्ये किती धोकादायक आहे हे नाही. संपूर्ण जोखमीसाठी, आम्हाला स्टँडर्ड डेव्हिएशनची आवश्यकता आहे.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide02\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Alpha–Measuring-Skill-and-Excess-Return\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e22.2 \u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअल्फा - मापन कौशल्य आणि अतिरिक्त रिटर्न\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77989 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA.png\u0022 alt=\u0022ALPHA\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eफंडचे रिस्क प्रोफाईल लक्षात घेता, अपेक्षेपेक्षा जास्त रिटर्न निर्माण करण्याच्या फंड मॅनेजरच्या क्षमतेचे मोजमाप अल्फा आहे. हे रिस्क-फ्री रेट आणि फंडच्या बीटा दोन्हीसाठी ॲडजस्ट करते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eफॉर्म्युला:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eα = (R_fund − R_risk-फ्री) − β × (R_benchmark − R_risk-फ्री)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eα = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003eR_fund = बेंचमार्क रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003eR_risk-फ्री = रिस्क-फ्री रिटर्न (उदा., ट्रेझरी बिल)\u003c/li\u003e\u003cli\u003eβ = फंड बीटा\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण 1 (लो बीटा):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eफंड रिटर्न = 12 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबेंचमार्क रिटर्न = 10 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eरिस्क-फ्री रिटर्न = 4 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबीटा = 0.8\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003eα = (12 − 4) − 0.8 × (10 − 4) = 8 − 4.8 = 3.2%\u003c/p\u003e\u003cp\u003eयेथे, लोअर मार्केट रिस्क (बीटा) सह उच्च रिटर्न निर्माण करण्यासाठी फंडला रिवॉर्ड दिला जातो.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण 2 (हाय बीटा):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e समान रिटर्न, परंतु बीटा = 1.3:\u003c/p\u003e\u003cp\u003eα = (12 − 4) − 1.3 × (10 − 4) = 8 − 7.8 = 0.2%\u003c/p\u003e\u003cp\u003eफंडचे अल्फा कमी होत जाते कारण समान रिटर्न कमविण्यासाठी अधिक मार्केट रिस्क (जास्त बीटा) घेतले जाते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eटेबल: अल्फा व्याख्या\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअल्फा वॅल्यू\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअर्थ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअंतर्भाव\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eपॉझिटिव्ह\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eत्याची रिस्क कमी करा ‐ समायोजित अपेक्षित रिटर्न\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eचांगले मॅनेजर कौशल्य\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eशून्य\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eत्याच्या रिस्क ‐ समायोजित अपेक्षित रिटर्नशी जुळले\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eन्यूट्रल\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eनकारात्मक\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eत्याच्या रिस्क ‐ समायोजित अपेक्षित रिटर्नपेक्षा कमी पडले\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eखराब मॅनेजर कौशल्य\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e अल्फा हे परफॉर्मन्सचे रिस्क-समायोजित मोजमाप आहे. हे कमी मार्केट रिस्क (बीटा) सह रिटर्न डिलिव्हर करणाऱ्या फंडला रिवॉर्ड देते आणि रिटर्न निर्माण करण्यासाठी उच्च बीटावर अवलंबून असलेल्यांना दंड देते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide03\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Standard-Deviation-Measuring-Absolute-volatility\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e22.3 \u003cstrong\u003e\u003cb\u003eस्टँडर्ड डेव्हिएशन - संपूर्ण अस्थिरता मोजणे\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77990 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation.png\u0022 alt=\u0022Standard Deviation\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eस्टँडर्ड डेव्हिएशन (SD) हे रिस्कचे सर्वात थेट मोजमाप आहे. हे दर्शविते की फंडचे रिटर्न त्याच्या सरासरी रिटर्नमधून किती विचलित होतात. उच्च एसडी म्हणजे अधिक अस्थिरता, ज्यामुळे जोखीम जास्त होते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eσ = √[ Σ(Rᵢ − R̄)² / (n − 1) ]\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eRᵢ\u003c/strong\u003e = वैयक्तिक रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eआर ̄\u003c/strong\u003e = सरासरी रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003en\u003c/strong\u003e = निरीक्षणांची संख्या\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e(जर तुमचे मूळ n − 1 ऐवजी n द्वारे विभाजित केले असेल तर ती लोकसंख्या आवृत्ती आहे. दोन्ही वापरले जातात आणि मागील रिटर्नच्या नमुन्यासाठी n − 1 ही सामान्य निवड आहे.)\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003eफंड A: सरासरी रिटर्न = 12 %, SD = 10 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eफंड B: सरासरी रिटर्न = 12 %, SD = 20 %\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B अधिक जोखमीचे आहे कारण त्याच्या रिटर्नमध्ये अधिक मोठ्या प्रमाणात चढउतार होतो.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: स्टँडर्ड डेव्हिएशन तुलना\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eफंड प्रकार\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eसरासरी रिटर्न\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eएसडी\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eरिस्क प्रोफाईल\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eलार्ज-कॅप फंड\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e10%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e12%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमध्यम\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eमिड-कॅप फंड\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e12%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e18%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउच्च\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eस्मॉल-कॅप फंड\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e14%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e25%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच जास्त\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eगुंतवणूकदाराचा परिणाम:\u003c/strong\u003e जर तुम्ही SD= 20% आणि सरासरी 12% रिटर्न असलेल्या फंडमध्ये ₹1,00,000 इन्व्हेस्ट केले तर तीन वर्षांपैकी अंदाजे दोन वर्षांमध्ये तुमची इन्व्हेस्टमेंट जवळपास ₹92,000 आणि ₹1,32,000 (सरासरी ± एक SD) दरम्यान कुठेही समाप्त होऊ शकते. खराब वर्षांमध्ये, घसरण मोठी असू शकते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e एसडी सापेक्ष बीटा प्रमाणेच संपूर्ण रिस्क कॅप्चर करतो. अस्थिरता सहन करू शकत नसलेल्या गुंतवणूकदारांनी कमी एसडीसह फंडला प्राधान्य दिले पाहिजे.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide04\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Sharpe-Ratio-Risk-Adjusted-Performance\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2 style=\u0022text-align: left\u0022\u003e\u003cstrong\u003e22.4. \u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003eशार्प रेशिओ - रिस्क-समायोजित परफॉर्मन्स\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77991 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio.png\u0022 alt=\u0022Sharpe Ratio\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-100x100.png 100w, 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डेव्हिएशन\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड A: रिटर्न = 14%, रिस्क-फ्री = 6%, SD = 28%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eशार्प रेशिओ = (14 − 6) / 28 = 8 / 28 = 0.29\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B: रिटर्न = 16%, रिस्क-फ्री = 6%, SD = 18%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eशार्प रेशिओ = (16 − 6) / 18 = 10 / 18 = 0.56\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B चांगले आहे कारण ते रिस्कच्या प्रति युनिट अधिक रिटर्न निर्माण करते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: शार्प रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eशार्प रेशिओ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026lt; 0\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eफंड अंडरपरफॉर्मेड रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखराब\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0–0.5\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eकमी रिस्क-समायोजित रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसरासरी\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0.5–1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eचांगले रिस्क-समायोजित रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026gt; 1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउत्कृष्ट रिस्क-समायोजित रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच मजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e त्याच कॅटेगरीमध्ये फंडची तुलना करण्यासाठी शार्प रेशिओ सर्वात उपयुक्त आहे. हे इन्व्हेस्टर्सना हे ओळखण्यास मदत करते की कोणता फंड रिस्क आणि रिवॉर्डचा सर्वोत्तम बॅलन्स डिलिव्हर करतो.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide05\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Sortino-Ratio-Focusing-on-Downside-Risk\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e22.5 \u003cstrong\u003eसॉर्टिनो रेशिओ - डाउनसाईड रिस्कवर लक्ष केंद्रित करणे\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77992 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio.png\u0022 alt=\u0022Sortino Ratio\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ हे शार्प रेशिओची सुधारणा आहे. शार्प एकूण अस्थिरता (उपर आणि नुकसान दोन्ही) विचारात घेत असताना, सॉर्टिनो केवळ डाउनसाईड अस्थिरता, नुकसानाची रिस्क यावर लक्ष केंद्रित करते. यामुळे नफा मिळवण्यापेक्षा नुकसान टाळण्याविषयी अधिक काळजी घेणाऱ्या इन्व्हेस्टरसाठी हे अधिक संबंधित बनते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ = (R_fund − R_risk-फ्री) / σ_downside\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_fund\u003c/strong\u003e = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_risk-फ्री\u003c/strong\u003e = रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eσ_डाउनसाईड\u003c/strong\u003e = डाउनसाईड डेव्हिएशन (किमान स्वीकार्य रिटर्नपेक्षा कमी रिटर्नची अस्थिरता, जसे की शून्य किंवा रिस्क-फ्री रेट)\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड A: रिटर्न = 14%, रिस्क-फ्री = 6%, डाउनसाईड डेव्हिएशन = 20%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ = (14 − 6) / 20 = 8 / 20 = 0.40\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B: रिटर्न = 14%, रिस्क-फ्री = 6%, डाउनसाईड डेव्हिएशन = 12%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ = (14 − 6) / 12 = 8 / 12 = 0.67\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B चांगले आहे कारण ते डाउनसाईड रिस्कच्या प्रति युनिट अधिक रिटर्न निर्माण करते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: सॉर्टिनो रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026lt; 0\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eफंड अंडरपरफॉर्मेड रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखराब\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0–0.5\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eकमी डाउनसाईड-ॲडजस्टेड रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसरासरी\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0.5–1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eचांगले डाउनसाईड-ॲडजस्टेड रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026gt; 1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउत्कृष्ट डाउनसाईड-ॲडजस्टेड रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच मजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e सॉर्टिनो विशेषत: इक्विटी फंडसाठी उपयुक्त आहे, जिथे अस्थिरता नैसर्गिक आहे परंतु गुंतवणूकदारांना कमी रिस्क कमी करायची आहे.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide06\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Capture-Ratios-Measuring-Market-Participation\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e22.6 \u003cstrong\u003eकॅप्चर रेशिओ - मार्केट सहभाग मोजणे\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77993 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Capture-Ratios.png\u0022 alt=\u0022Capture Ratios\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Capture-Ratios.png 1080w, 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होतो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eडाउनसाईड कॅप्चर रेशिओ:\u003c/strong\u003e जेव्हा मार्केट पडते तेव्हा फंड किती गमावतो.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eअपसाईड कॅप्चर रेशिओ = (अप-मार्केट कालावधीमध्ये फंड रिटर्न/अप-मार्केट कालावधीमध्ये बेंचमार्क रिटर्न) × 100\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eडाउनसाईड कॅप्चर रेशिओ = (डाउन-मार्केट कालावधीमध्ये फंड रिटर्न/डाउन-मार्केट कालावधीमध्ये बेंचमार्क रिटर्न) × 100\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003eबेंचमार्क 10 % वाढतो, फंड 12 % → वाढतो कॅप्चर =(12 / 10) × 100 = 120%\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबेंचमार्क 10 % कोसळला, फंड 8 % → डाउनसाईड कॅप्चर = (− 8 / − 10) × 100 = 80 %\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: कॅप्चर रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eरेशिओ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eअपसाईड \u0026gt;100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eरॅलीमधील फंड आऊटपरफॉर्म\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eआक्रमक वाढ\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eअपसाईड \u0026lt; 100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eरॅली मध्ये फंड लॅग्स\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसंरक्षणात्मक\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eडाउनसाईड \u0026lt; 100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eडाउनटर्नमध्ये फंड कमी गमावतो\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसंरक्षणात्मक\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eडाउनसाईड \u0026gt;100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eडाउनटर्नमध्ये फंड अधिक गमावतो\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eधोकादायक\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e चांगल्या फंडात आदर्शपणे 100% अपसाईड आणि डाउनसाईड \u003c 100% असते, म्हणजे रॅली मध्ये ते अधिक नफा मिळवते आणि दुरुस्तीमध्ये कमी गमावते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide07\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027R-squared-Measuring-Correlation-with-Benchmark\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2 style=\u0022text-align: left\u0022\u003e\u003cstrong\u003e22.7. \u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eआर-स्क्वेअर्ड - बेंचमार्कसह संबंध मोजणे\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77994 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared.png\u0022 alt=\u0022R- Squared\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eR-squared (R²) shows what percentage of a fund’s movements can be explained by movements in its benchmark. It ranges from 0 to 100.\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eHigh R² (close to 100):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003eफंड बेंचमार्कला जवळून ट्रॅक करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eLow R² (close to 0):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003eफंड बेंचमार्कपेक्षा वेगळा व्यवहार करतो.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eFund A: R² = 95 → Moves almost exactly like the benchmark.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eFund B: R² = 60 → Moves differently, indicating active management.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eटेबल: आर-स्क्वेर्ड इंटरप्रिटेशन\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eR² Value\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअर्थ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअंतर्भाव\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e90–100\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eफंड बेंचमार्क जवळून ट्रॅक करते\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eपॅसिव्ह स्टाईल\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e70–90\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eमध्यम संबंध\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eसेमी-ॲक्टिव्ह\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026lt; 70\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eकमी सहसंबंध\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eअत्यंत ॲक्टिव्ह\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e R² helps investors understand whether a fund is truly active or just hugging the index. A high R² with low alpha suggests the fund is not adding much value.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide08\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Information-Ratio-Consistency-of-Outperformance\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003e22.8. माहिती गुणोत्तर\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77995 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio.png\u0022 alt=\u0022Information Ratio\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 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role=\u0022article\u0022 aria-label=\u0022Message 18 of 18\u0022\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eइन्फॉर्मेशन रेशिओ (IR) फंड सातत्याने त्याच्या बेंचमार्कपेक्षा कसे आऊटपरफॉर्म करते, ट्रॅकिंग त्रुटीसाठी ॲडजस्ट केले जाते हे मोजते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eIR = (R_fund − R_benchmark) / ट्रॅकिंग त्रुटी\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_fund\u003c/strong\u003e = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_benchmark\u003c/strong\u003e = बेंचमार्क रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eट्रॅकिंग त्रुटी\u003c/strong\u003e = अतिरिक्त रिटर्नची अस्थिरता, म्हणजेच (R_fund − R_benchmark) चे स्टँडर्ड डेव्हिएशन\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड रिटर्न = 12%, बेंचमार्क रिटर्न = 10%, ट्रॅकिंग त्रुटी = 2%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eIR = (12 − 10) / 2 = 2 / 2 = 1.0\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e1.0 चा IR खालील टेबलमध्ये \u0022मजबूत\u0022 आणि \u0022खूप मजबूत\u0022 दरम्यानच्या सीमेवर बसतो.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: माहिती रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eIR मूल्य\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026lt; 0\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eफंड अंडरपरफॉर्म बेंचमार्क\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखराब\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0–0.5\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eकमी सातत्य\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसरासरी\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0.5–1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eचांगली सातत्य\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026gt; 1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउत्कृष्ट सातत्य\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच मजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e ॲक्टिव्ह फंडचे मूल्यांकन करण्यासाठी आयआर विशेषत: उपयुक्त आहे. हाय IR म्हणजे मॅनेजर सातत्याने मूल्य जोडतो, केवळ प्रासंगिकपणे नाही.\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv role=\u0022group\u0022 aria-label=\u0022Suggested actions\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv aria-hidden=\u0022true\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv aria-hidden=\u0022true\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv aria-hidden=\u0022true\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide09\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Key-Takeaways\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2 style=\u0022text-align: left\u0022\u003e\u003cstrong\u003e22.9. \u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य टेकअवे \u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-76118 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4.png\u0022 alt=\u0022Key Takeaways\u0022 width=\u0022444\u0022 height=\u0022418\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4.png 444w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-300x282.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-50x47.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-100x94.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-150x141.png 150w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 444px) 100vw, 444px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e बीटा\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– सापेक्ष रिस्क बीटा म्युच्युअल फंडला त्याच्या बेंचमार्कच्या तुलनेत किती अस्थिर आहे हे मोजते. 1 चा बीटा म्हणजे फंड बेंचमार्कनुसार चालतो, 1 पेक्षा कमी म्हणजे ते संरक्षणात्मक आहे आणि 1 पेक्षा जास्त म्हणजे ते आक्रमक आहे. महत्त्वाचे, बीटा हे मोजमाप आहे \u003cem\u003e\u003ci\u003eनातेवाईक रिस्क\u003c/i\u003e\u003c/em\u003e, संपूर्ण रिस्क नाही. हे तुम्हाला मार्केटच्या तुलनेत फंड कसे वर्तन करते हे सांगते, परंतु ते आयसोलेशनमध्ये किती धोकादायक आहे हे नाही. इन्व्हेस्टरने बीटाचा वापर करून फंड मार्केटच्या हालचालींमध्ये वाढ करते की कमी करते हे समजून घेणे आवश्यक आहे आणि हे त्यांच्या स्वत:च्या रिस्क क्षमतेसह संरेखित करणे आवश्यक आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e अल्फा\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– रिस्क अल्फासाठी ॲडजस्ट केलेले अतिरिक्त रिटर्न हे फंड मॅनेजरच्या कौशल्याची खरी चाचणी आहे. हे फंड त्याच्या रिस्क प्रोफाईलमुळे अपेक्षेपेक्षा किती रिटर्न जनरेट करते हे मोजते. पॉझिटिव्ह अल्फा आऊटपरफॉर्मन्स दर्शविते, तर नकारात्मक अल्फा अंडरपरफॉर्मन्सचे संकेत देतो. महत्त्वाचे म्हणजे, अल्फा हे रिस्क-ॲडजस्टेड-आयटी रिवॉर्ड्स फंड आहेत जे कमी मार्केट रिस्क (बीटा) सह रिटर्न डिलिव्हर करतात आणि रिटर्न निर्माण करण्यासाठी उच्च बीटावर अवलंबून असलेल्यांना दंडित करतात. इन्व्हेस्टर्ससाठी, अल्फा ही मेट्रिक आहे जी केवळ नशीबापासून अस्सल कौशल्य वेगळे करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e स्टँडर्ड डेव्हिएशन\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– संपूर्ण अस्थिरता स्टँडर्ड डेव्हिएशन फंडच्या रिटर्नची अंतर्निहित अस्थिरता कॅप्चर करते. बीटा विपरीत, जे सापेक्ष आहे, एसडी पूर्ण आहे- हे दर्शविते की फंडचे रिटर्न सरासरीपेक्षा किती विचलित होतात. उच्च एसडी म्हणजे मूल्यात मोठ्या प्रमाणात बदल, ज्यामुळे जोखीम जास्त असते. लार्ज-कॅप फंडमध्ये सामान्यपणे कमी एसडी असतात, तर स्मॉल-कॅप फंडमध्ये जास्त एसडी असतात. विस्तृत चढउतार सहन करू शकत नसलेल्या गुंतवणूकदारांनी कमी एसडीसह फंडला प्राधान्य दिले पाहिजे, तर उच्च संभाव्य रिटर्न शोधणाऱ्यांनी जास्त एसडी स्वीकारू शकतो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e शार्प रेशिओ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– रिस्क-समायोजित परफॉर्मन्स शार्प रेशिओ रिस्क आणि रिटर्नचे एकाच मोजमाप एकत्रित करते. हे आम्हाला सांगते की घेतलेल्या रिस्कच्या प्रत्येक युनिटसाठी फंड किती अतिरिक्त रिटर्न निर्माण करते. उच्च शार्प रेशिओ चांगले रिस्क-समायोजित कामगिरी दर्शविते. हा मेट्रिक विशेषत: त्याच कॅटेगरीमध्ये फंडची तुलना करण्यासाठी उपयुक्त आहे, ज्यामुळे इन्व्हेस्टरना रिस्क आणि रिवॉर्डचा सर्वोत्तम बॅलन्स ओळखण्यास मदत होते. तथापि, शार्प केवळ डाउनसाईड रिस्क नाही, तर एकूण अस्थिरता विचारात घेते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e सॉर्टिनो रेशिओ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– डाउनसाईड रिस्क फोकस सॉर्टिनो रेशिओ केवळ डाउनसाईड अस्थिरतेवर लक्ष केंद्रित करून शार्पला सुधारित करते- नुकसानाची रिस्क. यामुळे नफा मिळवण्यापेक्षा नुकसान टाळण्याविषयी अधिक काळजी घेणाऱ्या इन्व्हेस्टरसाठी हे अधिक संबंधित बनते. उच्च सॉर्टिनो रेशिओ दर्शविते की फंड त्याच्या डाउनसाईड रिस्कच्या सापेक्ष मजबूत रिटर्न निर्माण करते. इक्विटी इन्व्हेस्टरसाठी, सॉर्टिनो अनेकदा शार्पपेक्षा अधिक अर्थपूर्ण असते, कारण ते \u0022चांगले अस्थिरता\u0022 (उत्तरावरील लाभ) आणि \u0022खराब अस्थिरता\u0022 (कमी नुकसान) दरम्यान वेगळे करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e रेशिओ कॅप्चर करा\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– मार्केट सहभाग कॅप्चर रेशिओ हे दर्शवितात की मार्केटचे किती अपसाईड किंवा डाउनसाईड फंड कॅप्चर करतात. 100% पेक्षा अधिक अपसाईड कॅप्चर रेशिओ म्हणजे रॅली मधील फंड आऊटपरफॉर्म, तर 100% पेक्षा कमी डाउनसाईड कॅप्चर रेशिओ म्हणजे ते डाउनटर्नमध्ये कमी गमावते. आदर्श कॉम्बिनेशन म्हणजे उच्च अपसाईड कॅप्चर आणि कमी डाउनसाईड कॅप्चर. हे मेट्रिक इन्व्हेस्टरना विविध मार्केट सायकलमध्ये फंड कसे कार्य करते हे समजून घेण्यास मदत करते, ज्यामुळे ते लवचिकतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी व्यावहारिक साधन बनते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e R-स्क्वेर्ड\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– Benchmark Correlation R-squared measures how closely a fund’s movements are correlated with its benchmark. A high R² (close to 100) means the fund closely tracks the benchmark, while a low R² means it behaves differently. For investors, R² helps distinguish between passive index-hugging funds and truly active funds. A high R² with low alpha suggests the fund is not adding much value, while a lower R² with positive alpha indicates genuine active management.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e माहिती गुणोत्तर\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– आऊटपरफॉर्मन्स माहिती रेशिओची सातत्यता फंड त्याच्या बेंचमार्कपेक्षा किती सातत्याने कामगिरी करते हे मोजते, ट्रॅकिंग त्रुटीसाठी ॲडजस्ट केले जाते. हाय IR म्हणजे मॅनेजर सातत्याने मूल्य जोडतो, केवळ प्रासंगिकपणे नाही. हे मेट्रिक विशेषत: ॲक्टिव्ह फंडचे मूल्यांकन करण्यासाठी उपयुक्त आहे, जिथे आऊटपरफॉर्मन्सची सातत्य एकापेक्षा जास्त लाभ महत्त्वाचे आहे. इन्व्हेस्टरसाठी, IR विश्वास प्रदान करते की फंडचे अल्फा पुनरावृत्ती करण्यायोग्य आहे आणि फ्लूक नाही.\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eएकूण निष्कर्ष\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eएकत्रितपणे, हे मेट्रिक्स प्रदान करतात \u003cstrong\u003e\u003cb\u003eम्युच्युअल फंड रिस्क आणि परफॉर्मन्सचे 360-डिग्री व्ह्यू\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e:\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eबीटा तुम्हाला मार्केटच्या सापेक्ष फंड कसा चालतो हे सांगते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eमॅनेजर बेंचमार्कच्या पलीकडे मूल्य जोडतो की नाही हे अल्फा दर्शविते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eस्टँडर्ड डेव्हिएशन फंडची अंतर्निहित अस्थिरता प्रकट करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eशार्प आणि सॉर्टिनो रेशिओ रिस्क एकत्रित करतात आणि अर्थपूर्ण तुलनांमध्ये परत येतात.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबुल आणि बेअर मार्केटमध्ये फंड कसे कार्य करते हे कॅप्चर रेशिओ स्पष्ट करतात.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eR-स्क्वेअर्ड दर्शविते की फंड खरोखरच ॲक्टिव्ह आहे की केवळ इंडेक्स हगिंग करीत आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eमाहिती गुणोत्तर आऊटपरफॉर्मन्सची सातत्य मोजते.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cscript type=\u0027text/javascript\u0027\u003ejQuery(document).ready(function()  {jQuery(\u0027#text_slider\u0027).owlCarousel({items  :  1,smartSpeed  :  400,autoplay  :  false,autoplayHoverPause  :  false,smartSpeed  :  400,fluidSpeed  :  400,autoplaySpeed  :  400,navSpeed  :  400,dotsSpeed  :  400,dotsEach  :  1,loop  :  false,nav  :  true,navText  :  [\u0027Previous\u0027,\u0027Next\u0027],dots  :  true,responsiveRefreshRate  :  200,slideBy  :  1,mergeFit  :  true,autoHeight  :  true,mouseDrag  :  false,touchDrag  :  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जातात.\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा = 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003eसरासरी →, फंड बेंचमार्कनुसार चालतो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा \u0026lt; 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e→ फंड बेंचमार्कपेक्षा कमी अस्थिर आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा \u0026gt;1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e→ फंड बेंचमार्कपेक्षा अधिक अस्थिर आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा \u0026lt; 0\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e→ दुर्मिळ, परंतु फंड बेंचमार्कमध्ये उलटून जात असल्याचे दर्शविते.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eफॉर्म्युला (रेग्रेशन-आधारित):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eβ = Cov (R_fund, R_benchmark)/Var (R_benchmark)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eCov = फंड आणि बेंचमार्क रिटर्न दरम्यान समन्वय\u003c/li\u003e\u003cli\u003eVar = बेंचमार्क रिटर्नचा फरक\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e समजा बेंचमार्क index 10 % ने घसरला.\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eफंड A (बीटा = 0.8) → अपेक्षित शरद ऋतू = 8 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eफंड B (बीटा = 1.0) → अपेक्षित शरद ऋतू = 10 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eफंड C (बीटा =1.2) → अपेक्षित शरद ऋतू = 12 %\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eटेबल: बीटा विश्लेषण\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eबीटा वॅल्यू\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअर्थ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eइन्व्हेस्टर प्रोफाईल\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026lt; 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eडिफेन्स फंड, कमी अस्थिरता\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eकन्झर्वेटिव्ह\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e= 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eतटस्थ, बेंचमार्क ट्रॅक करते\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eसंतुलित\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026gt; 1\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eआक्रमक, जास्त अस्थिरता\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eरिस्क-सीकिंग\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026lt; 0\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eइन्व्हर्स कॉरिलेशन\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eहेजिंग स्ट्रॅटेजी\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e बीटा ही संबंधित रिस्क आहे, संपूर्ण रिस्क नाही. हे तुम्हाला सांगते की फंड त्याच्या बेंचमार्कशी कशी तुलना करते, परंतु ते आयसोलेशनमध्ये किती धोकादायक आहे हे नाही. संपूर्ण जोखमीसाठी, आम्हाला स्टँडर्ड डेव्हिएशनची आवश्यकता आहे.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide02\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Alpha–Measuring-Skill-and-Excess-Return\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e22.2 \u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअल्फा - मापन कौशल्य आणि अतिरिक्त रिटर्न\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77989 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA.png\u0022 alt=\u0022ALPHA\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/ALPHA-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eफंडचे रिस्क प्रोफाईल लक्षात घेता, अपेक्षेपेक्षा जास्त रिटर्न निर्माण करण्याच्या फंड मॅनेजरच्या क्षमतेचे मोजमाप अल्फा आहे. हे रिस्क-फ्री रेट आणि फंडच्या बीटा दोन्हीसाठी ॲडजस्ट करते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eफॉर्म्युला:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eα = (R_fund − R_risk-फ्री) − β × (R_benchmark − R_risk-फ्री)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eα = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003eR_fund = बेंचमार्क रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003eR_risk-फ्री = रिस्क-फ्री रिटर्न (उदा., ट्रेझरी बिल)\u003c/li\u003e\u003cli\u003eβ = फंड बीटा\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण 1 (लो बीटा):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eफंड रिटर्न = 12 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबेंचमार्क रिटर्न = 10 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eरिस्क-फ्री रिटर्न = 4 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबीटा = 0.8\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003eα = (12 − 4) − 0.8 × (10 − 4) = 8 − 4.8 = 3.2%\u003c/p\u003e\u003cp\u003eयेथे, लोअर मार्केट रिस्क (बीटा) सह उच्च रिटर्न निर्माण करण्यासाठी फंडला रिवॉर्ड दिला जातो.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण 2 (हाय बीटा):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e समान रिटर्न, परंतु बीटा = 1.3:\u003c/p\u003e\u003cp\u003eα = (12 − 4) − 1.3 × (10 − 4) = 8 − 7.8 = 0.2%\u003c/p\u003e\u003cp\u003eफंडचे अल्फा कमी होत जाते कारण समान रिटर्न कमविण्यासाठी अधिक मार्केट रिस्क (जास्त बीटा) घेतले जाते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eटेबल: अल्फा व्याख्या\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअल्फा वॅल्यू\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअर्थ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअंतर्भाव\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eपॉझिटिव्ह\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eत्याची रिस्क कमी करा ‐ समायोजित अपेक्षित रिटर्न\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eचांगले मॅनेजर कौशल्य\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eशून्य\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eत्याच्या रिस्क ‐ समायोजित अपेक्षित रिटर्नशी जुळले\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eन्यूट्रल\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eनकारात्मक\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eत्याच्या रिस्क ‐ समायोजित अपेक्षित रिटर्नपेक्षा कमी पडले\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eखराब मॅनेजर कौशल्य\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e अल्फा हे परफॉर्मन्सचे रिस्क-समायोजित मोजमाप आहे. हे कमी मार्केट रिस्क (बीटा) सह रिटर्न डिलिव्हर करणाऱ्या फंडला रिवॉर्ड देते आणि रिटर्न निर्माण करण्यासाठी उच्च बीटावर अवलंबून असलेल्यांना दंड देते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide03\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Standard-Deviation-Measuring-Absolute-volatility\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e22.3 \u003cstrong\u003e\u003cb\u003eस्टँडर्ड डेव्हिएशन - संपूर्ण अस्थिरता मोजणे\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77990 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Standard-Deviation.png\u0022 alt=\u0022Standard Deviation\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 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रिटर्नमधून किती विचलित होतात. उच्च एसडी म्हणजे अधिक अस्थिरता, ज्यामुळे जोखीम जास्त होते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eσ = √[ Σ(Rᵢ − R̄)² / (n − 1) ]\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eRᵢ\u003c/strong\u003e = वैयक्तिक रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eआर ̄\u003c/strong\u003e = सरासरी रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003en\u003c/strong\u003e = निरीक्षणांची संख्या\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e(जर तुमचे मूळ n − 1 ऐवजी n द्वारे विभाजित केले असेल तर ती लोकसंख्या आवृत्ती आहे. दोन्ही वापरले जातात आणि मागील रिटर्नच्या नमुन्यासाठी n − 1 ही सामान्य निवड आहे.)\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003eफंड A: सरासरी रिटर्न = 12 %, SD = 10 %\u003c/li\u003e\u003cli\u003eफंड B: सरासरी रिटर्न = 12 %, SD = 20 %\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B अधिक जोखमीचे आहे कारण त्याच्या रिटर्नमध्ये अधिक मोठ्या प्रमाणात चढउतार होतो.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: स्टँडर्ड डेव्हिएशन तुलना\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eफंड प्रकार\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eसरासरी रिटर्न\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eएसडी\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eरिस्क प्रोफाईल\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eलार्ज-कॅप फंड\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e10%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e12%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमध्यम\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eमिड-कॅप फंड\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e12%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e18%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउच्च\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eस्मॉल-कॅप फंड\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e14%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cspan dir=\u0022ltr\u0022\u003e25%\u003c/span\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच जास्त\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eगुंतवणूकदाराचा परिणाम:\u003c/strong\u003e जर तुम्ही SD= 20% आणि सरासरी 12% रिटर्न असलेल्या फंडमध्ये ₹1,00,000 इन्व्हेस्ट केले तर तीन वर्षांपैकी अंदाजे दोन वर्षांमध्ये तुमची इन्व्हेस्टमेंट जवळपास ₹92,000 आणि ₹1,32,000 (सरासरी ± एक SD) दरम्यान कुठेही समाप्त होऊ शकते. खराब वर्षांमध्ये, घसरण मोठी असू शकते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e एसडी सापेक्ष बीटा प्रमाणेच संपूर्ण रिस्क कॅप्चर करतो. अस्थिरता सहन करू शकत नसलेल्या गुंतवणूकदारांनी कमी एसडीसह फंडला प्राधान्य दिले पाहिजे.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide04\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Sharpe-Ratio-Risk-Adjusted-Performance\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2 style=\u0022text-align: left\u0022\u003e\u003cstrong\u003e22.4. \u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003eशार्प रेशिओ - रिस्क-समायोजित परफॉर्मन्स\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77991 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio.png\u0022 alt=\u0022Sharpe Ratio\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sharpe-Ratio-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eनोबेल पुरस्कार विजेता विलियम शार्पने विकसित केलेला शार्प रेशिओ हा रिस्क एकत्रित करतो आणि एकाच प्रकारे रिटर्न करतो. हे आम्हाला सांगते की घेतलेल्या रिस्कच्या प्रत्येक युनिटसाठी फंड किती अतिरिक्त रिटर्न निर्माण करते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eशार्प रेशिओ = (R_fund − R_risk-फ्री) / σ_fund\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_fund\u003c/strong\u003e = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_risk-फ्री\u003c/strong\u003e = रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eσ_फंड\u003c/strong\u003e = फंडचे स्टँडर्ड डेव्हिएशन\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड A: रिटर्न = 14%, रिस्क-फ्री = 6%, SD = 28%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eशार्प रेशिओ = (14 − 6) / 28 = 8 / 28 = 0.29\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B: रिटर्न = 16%, रिस्क-फ्री = 6%, SD = 18%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eशार्प रेशिओ = (16 − 6) / 18 = 10 / 18 = 0.56\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B चांगले आहे कारण ते रिस्कच्या प्रति युनिट अधिक रिटर्न निर्माण करते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: शार्प रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eशार्प रेशिओ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026lt; 0\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eफंड अंडरपरफॉर्मेड रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखराब\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0–0.5\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eकमी रिस्क-समायोजित रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसरासरी\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0.5–1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eचांगले रिस्क-समायोजित रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026gt; 1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउत्कृष्ट रिस्क-समायोजित रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच मजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e त्याच कॅटेगरीमध्ये फंडची तुलना करण्यासाठी शार्प रेशिओ सर्वात उपयुक्त आहे. हे इन्व्हेस्टर्सना हे ओळखण्यास मदत करते की कोणता फंड रिस्क आणि रिवॉर्डचा सर्वोत्तम बॅलन्स डिलिव्हर करतो.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide05\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Sortino-Ratio-Focusing-on-Downside-Risk\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e22.5 \u003cstrong\u003eसॉर्टिनो रेशिओ - डाउनसाईड रिस्कवर लक्ष केंद्रित करणे\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77992 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio.png\u0022 alt=\u0022Sortino Ratio\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Sortino-Ratio-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ हे शार्प रेशिओची सुधारणा आहे. शार्प एकूण अस्थिरता (उपर आणि नुकसान दोन्ही) विचारात घेत असताना, सॉर्टिनो केवळ डाउनसाईड अस्थिरता, नुकसानाची रिस्क यावर लक्ष केंद्रित करते. यामुळे नफा मिळवण्यापेक्षा नुकसान टाळण्याविषयी अधिक काळजी घेणाऱ्या इन्व्हेस्टरसाठी हे अधिक संबंधित बनते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ = (R_fund − R_risk-फ्री) / σ_downside\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_fund\u003c/strong\u003e = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_risk-फ्री\u003c/strong\u003e = रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eσ_डाउनसाईड\u003c/strong\u003e = डाउनसाईड डेव्हिएशन (किमान स्वीकार्य रिटर्नपेक्षा कमी रिटर्नची अस्थिरता, जसे की शून्य किंवा रिस्क-फ्री रेट)\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड A: रिटर्न = 14%, रिस्क-फ्री = 6%, डाउनसाईड डेव्हिएशन = 20%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ = (14 − 6) / 20 = 8 / 20 = 0.40\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B: रिटर्न = 14%, रिस्क-फ्री = 6%, डाउनसाईड डेव्हिएशन = 12%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ = (14 − 6) / 12 = 8 / 12 = 0.67\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड B चांगले आहे कारण ते डाउनसाईड रिस्कच्या प्रति युनिट अधिक रिटर्न निर्माण करते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: सॉर्टिनो रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eसॉर्टिनो रेशिओ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026lt; 0\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eफंड अंडरपरफॉर्मेड रिस्क-फ्री रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखराब\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0–0.5\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eकमी डाउनसाईड-ॲडजस्टेड रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसरासरी\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0.5–1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eचांगले डाउनसाईड-ॲडजस्टेड रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026gt; 1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउत्कृष्ट डाउनसाईड-ॲडजस्टेड रिटर्न\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच मजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e सॉर्टिनो विशेषत: इक्विटी फंडसाठी उपयुक्त आहे, जिथे अस्थिरता नैसर्गिक आहे परंतु गुंतवणूकदारांना कमी रिस्क कमी करायची आहे.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide06\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Capture-Ratios-Measuring-Market-Participation\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e22.6 \u003cstrong\u003eकॅप्चर रेशिओ - मार्केट सहभाग मोजणे\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77993 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Capture-Ratios.png\u0022 alt=\u0022Capture Ratios\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Capture-Ratios.png 1080w, 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होतो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eडाउनसाईड कॅप्चर रेशिओ:\u003c/strong\u003e जेव्हा मार्केट पडते तेव्हा फंड किती गमावतो.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eअपसाईड कॅप्चर रेशिओ = (अप-मार्केट कालावधीमध्ये फंड रिटर्न/अप-मार्केट कालावधीमध्ये बेंचमार्क रिटर्न) × 100\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eडाउनसाईड कॅप्चर रेशिओ = (डाउन-मार्केट कालावधीमध्ये फंड रिटर्न/डाउन-मार्केट कालावधीमध्ये बेंचमार्क रिटर्न) × 100\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003eबेंचमार्क 10 % वाढतो, फंड 12 % → वाढतो कॅप्चर =(12 / 10) × 100 = 120%\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबेंचमार्क 10 % कोसळला, फंड 8 % → डाउनसाईड कॅप्चर = (− 8 / − 10) × 100 = 80 %\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: कॅप्चर रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eरेशिओ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eअपसाईड \u0026gt;100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eरॅलीमधील फंड आऊटपरफॉर्म\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eआक्रमक वाढ\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eअपसाईड \u0026lt; 100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eरॅली मध्ये फंड लॅग्स\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसंरक्षणात्मक\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eडाउनसाईड \u0026lt; 100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eडाउनटर्नमध्ये फंड कमी गमावतो\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसंरक्षणात्मक\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eडाउनसाईड \u0026gt;100 %\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eडाउनटर्नमध्ये फंड अधिक गमावतो\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eधोकादायक\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e चांगल्या फंडात आदर्शपणे 100% अपसाईड आणि डाउनसाईड \u003c 100% असते, म्हणजे रॅली मध्ये ते अधिक नफा मिळवते आणि दुरुस्तीमध्ये कमी गमावते.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide07\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027R-squared-Measuring-Correlation-with-Benchmark\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2 style=\u0022text-align: left\u0022\u003e\u003cstrong\u003e22.7. \u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eआर-स्क्वेअर्ड - बेंचमार्कसह संबंध मोजणे\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77994 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared.png\u0022 alt=\u0022R- Squared\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/R-Squared-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eR-squared (R²) shows what percentage of a fund’s movements can be explained by movements in its benchmark. It ranges from 0 to 100.\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eHigh R² (close to 100):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003eफंड बेंचमार्कला जवळून ट्रॅक करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cb\u003e\u003c/b\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eLow R² (close to 0):\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003eफंड बेंचमार्कपेक्षा वेगळा व्यवहार करतो.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eउदाहरण:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eFund A: R² = 95 → Moves almost exactly like the benchmark.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eFund B: R² = 60 → Moves differently, indicating active management.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eटेबल: आर-स्क्वेर्ड इंटरप्रिटेशन\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eR² Value\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअर्थ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eअंतर्भाव\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e90–100\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eफंड बेंचमार्क जवळून ट्रॅक करते\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eपॅसिव्ह स्टाईल\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e70–90\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eमध्यम संबंध\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eसेमी-ॲक्टिव्ह\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e\u0026lt; 70\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eकमी सहसंबंध\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e\u003cp\u003eअत्यंत ॲक्टिव्ह\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e R² helps investors understand whether a fund is truly active or just hugging the index. A high R² with low alpha suggests the fund is not adding much value.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide08\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Information-Ratio-Consistency-of-Outperformance\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003e22.8. माहिती गुणोत्तर\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-77995 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio.png\u0022 alt=\u0022Information Ratio\u0022 width=\u00221080\u0022 height=\u00221080\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio.png 1080w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-300x300.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-1024x1024.png 1024w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-150x150.png 150w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-768x768.png 768w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-50x50.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-100x100.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2026/10/Information-Ratio-96x96.png 96w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv role=\u0022feed\u0022 aria-label=\u0022Chat messages\u0022 aria-describedby=\u0022_r_ca_\u0022\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv role=\u0022article\u0022 aria-label=\u0022Message 18 of 18\u0022\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eइन्फॉर्मेशन रेशिओ (IR) फंड सातत्याने त्याच्या बेंचमार्कपेक्षा कसे आऊटपरफॉर्म करते, ट्रॅकिंग त्रुटीसाठी ॲडजस्ट केले जाते हे मोजते.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eफॉर्म्युला:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eIR = (R_fund − R_benchmark) / ट्रॅकिंग त्रुटी\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eकुठे:\u003c/p\u003e\u003cul dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_fund\u003c/strong\u003e = फंड रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eR_benchmark\u003c/strong\u003e = बेंचमार्क रिटर्न\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eट्रॅकिंग त्रुटी\u003c/strong\u003e = अतिरिक्त रिटर्नची अस्थिरता, म्हणजेच (R_fund − R_benchmark) चे स्टँडर्ड डेव्हिएशन\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eउदाहरण:\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eफंड रिटर्न = 12%, बेंचमार्क रिटर्न = 10%, ट्रॅकिंग त्रुटी = 2%\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003eIR = (12 − 10) / 2 = 2 / 2 = 1.0\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e1.0 चा IR खालील टेबलमध्ये \u0022मजबूत\u0022 आणि \u0022खूप मजबूत\u0022 दरम्यानच्या सीमेवर बसतो.\u003c/p\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eटेबल: माहिती रेशिओ विश्लेषण\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003ctable\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eIR मूल्य\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअर्थ\u003c/th\u003e\u003cth scope=\u0022col\u0022\u003eअंतर्भाव\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\u003ctbody\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026lt; 0\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eफंड अंडरपरफॉर्म बेंचमार्क\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखराब\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0–0.5\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eकमी सातत्य\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eसरासरी\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e0.5–1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eचांगली सातत्य\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eमजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e\u0026gt; 1\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eउत्कृष्ट सातत्य\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eखूपच मजबूत\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\u003cp dir=\u0022ltr\u0022\u003e\u003cstrong\u003eमुख्य अंतर्दृष्टी:\u003c/strong\u003e ॲक्टिव्ह फंडचे मूल्यांकन करण्यासाठी आयआर विशेषत: उपयुक्त आहे. हाय IR म्हणजे मॅनेजर सातत्याने मूल्य जोडतो, केवळ प्रासंगिकपणे नाही.\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv role=\u0022group\u0022 aria-label=\u0022Suggested actions\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv aria-hidden=\u0022true\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv aria-hidden=\u0022true\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv aria-hidden=\u0022true\u0022\u003e\u003c/div\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0027text_slider_slide09\u0027 class=\u0027sa_hover_container\u0027 data-hash=\u0027Key-Takeaways\u0027 style=\u0027padding:4.9% 5%; margin:0px 0%; background-color:rgb(255, 255, 255); min-height:405px; \u0027\u003e\u003ch2 style=\u0022text-align: left\u0022\u003e\u003cstrong\u003e22.9. \u003c/strong\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eमुख्य टेकअवे \u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003e\u003cimg loading=\u0022lazy\u0022 decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter wp-image-76118 size-full\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4.png\u0022 alt=\u0022Key Takeaways\u0022 width=\u0022444\u0022 height=\u0022418\u0022 srcset=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4.png 444w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-300x282.png 300w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-50x47.png 50w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-100x94.png 100w, https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2022/01/Key-Takeaways-4-150x141.png 150w\u0022 sizes=\u0022(max-width: 444px) 100vw, 444px\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e बीटा\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– सापेक्ष रिस्क बीटा म्युच्युअल फंडला त्याच्या बेंचमार्कच्या तुलनेत किती अस्थिर आहे हे मोजते. 1 चा बीटा म्हणजे फंड बेंचमार्कनुसार चालतो, 1 पेक्षा कमी म्हणजे ते संरक्षणात्मक आहे आणि 1 पेक्षा जास्त म्हणजे ते आक्रमक आहे. महत्त्वाचे, बीटा हे मोजमाप आहे \u003cem\u003e\u003ci\u003eनातेवाईक रिस्क\u003c/i\u003e\u003c/em\u003e, संपूर्ण रिस्क नाही. हे तुम्हाला मार्केटच्या तुलनेत फंड कसे वर्तन करते हे सांगते, परंतु ते आयसोलेशनमध्ये किती धोकादायक आहे हे नाही. इन्व्हेस्टरने बीटाचा वापर करून फंड मार्केटच्या हालचालींमध्ये वाढ करते की कमी करते हे समजून घेणे आवश्यक आहे आणि हे त्यांच्या स्वत:च्या रिस्क क्षमतेसह संरेखित करणे आवश्यक आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e अल्फा\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– रिस्क अल्फासाठी ॲडजस्ट केलेले अतिरिक्त रिटर्न हे फंड मॅनेजरच्या कौशल्याची खरी चाचणी आहे. हे फंड त्याच्या रिस्क प्रोफाईलमुळे अपेक्षेपेक्षा किती रिटर्न जनरेट करते हे मोजते. पॉझिटिव्ह अल्फा आऊटपरफॉर्मन्स दर्शविते, तर नकारात्मक अल्फा अंडरपरफॉर्मन्सचे संकेत देतो. महत्त्वाचे म्हणजे, अल्फा हे रिस्क-ॲडजस्टेड-आयटी रिवॉर्ड्स फंड आहेत जे कमी मार्केट रिस्क (बीटा) सह रिटर्न डिलिव्हर करतात आणि रिटर्न निर्माण करण्यासाठी उच्च बीटावर अवलंबून असलेल्यांना दंडित करतात. इन्व्हेस्टर्ससाठी, अल्फा ही मेट्रिक आहे जी केवळ नशीबापासून अस्सल कौशल्य वेगळे करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e स्टँडर्ड डेव्हिएशन\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– संपूर्ण अस्थिरता स्टँडर्ड डेव्हिएशन फंडच्या रिटर्नची अंतर्निहित अस्थिरता कॅप्चर करते. बीटा विपरीत, जे सापेक्ष आहे, एसडी पूर्ण आहे- हे दर्शविते की फंडचे रिटर्न सरासरीपेक्षा किती विचलित होतात. उच्च एसडी म्हणजे मूल्यात मोठ्या प्रमाणात बदल, ज्यामुळे जोखीम जास्त असते. लार्ज-कॅप फंडमध्ये सामान्यपणे कमी एसडी असतात, तर स्मॉल-कॅप फंडमध्ये जास्त एसडी असतात. विस्तृत चढउतार सहन करू शकत नसलेल्या गुंतवणूकदारांनी कमी एसडीसह फंडला प्राधान्य दिले पाहिजे, तर उच्च संभाव्य रिटर्न शोधणाऱ्यांनी जास्त एसडी स्वीकारू शकतो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e शार्प रेशिओ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– रिस्क-समायोजित परफॉर्मन्स शार्प रेशिओ रिस्क आणि रिटर्नचे एकाच मोजमाप एकत्रित करते. हे आम्हाला सांगते की घेतलेल्या रिस्कच्या प्रत्येक युनिटसाठी फंड किती अतिरिक्त रिटर्न निर्माण करते. उच्च शार्प रेशिओ चांगले रिस्क-समायोजित कामगिरी दर्शविते. हा मेट्रिक विशेषत: त्याच कॅटेगरीमध्ये फंडची तुलना करण्यासाठी उपयुक्त आहे, ज्यामुळे इन्व्हेस्टरना रिस्क आणि रिवॉर्डचा सर्वोत्तम बॅलन्स ओळखण्यास मदत होते. तथापि, शार्प केवळ डाउनसाईड रिस्क नाही, तर एकूण अस्थिरता विचारात घेते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e सॉर्टिनो रेशिओ\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– डाउनसाईड रिस्क फोकस सॉर्टिनो रेशिओ केवळ डाउनसाईड अस्थिरतेवर लक्ष केंद्रित करून शार्पला सुधारित करते- नुकसानाची रिस्क. यामुळे नफा मिळवण्यापेक्षा नुकसान टाळण्याविषयी अधिक काळजी घेणाऱ्या इन्व्हेस्टरसाठी हे अधिक संबंधित बनते. उच्च सॉर्टिनो रेशिओ दर्शविते की फंड त्याच्या डाउनसाईड रिस्कच्या सापेक्ष मजबूत रिटर्न निर्माण करते. इक्विटी इन्व्हेस्टरसाठी, सॉर्टिनो अनेकदा शार्पपेक्षा अधिक अर्थपूर्ण असते, कारण ते \u0022चांगले अस्थिरता\u0022 (उत्तरावरील लाभ) आणि \u0022खराब अस्थिरता\u0022 (कमी नुकसान) दरम्यान वेगळे करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e रेशिओ कॅप्चर करा\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– मार्केट सहभाग कॅप्चर रेशिओ हे दर्शवितात की मार्केटचे किती अपसाईड किंवा डाउनसाईड फंड कॅप्चर करतात. 100% पेक्षा अधिक अपसाईड कॅप्चर रेशिओ म्हणजे रॅली मधील फंड आऊटपरफॉर्म, तर 100% पेक्षा कमी डाउनसाईड कॅप्चर रेशिओ म्हणजे ते डाउनटर्नमध्ये कमी गमावते. आदर्श कॉम्बिनेशन म्हणजे उच्च अपसाईड कॅप्चर आणि कमी डाउनसाईड कॅप्चर. हे मेट्रिक इन्व्हेस्टरना विविध मार्केट सायकलमध्ये फंड कसे कार्य करते हे समजून घेण्यास मदत करते, ज्यामुळे ते लवचिकतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी व्यावहारिक साधन बनते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e R-स्क्वेर्ड\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– Benchmark Correlation R-squared measures how closely a fund’s movements are correlated with its benchmark. A high R² (close to 100) means the fund closely tracks the benchmark, while a low R² means it behaves differently. For investors, R² helps distinguish between passive index-hugging funds and truly active funds. A high R² with low alpha suggests the fund is not adding much value, while a lower R² with positive alpha indicates genuine active management.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003e माहिती गुणोत्तर\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e– आऊटपरफॉर्मन्स माहिती रेशिओची सातत्यता फंड त्याच्या बेंचमार्कपेक्षा किती सातत्याने कामगिरी करते हे मोजते, ट्रॅकिंग त्रुटीसाठी ॲडजस्ट केले जाते. हाय IR म्हणजे मॅनेजर सातत्याने मूल्य जोडतो, केवळ प्रासंगिकपणे नाही. हे मेट्रिक विशेषत: ॲक्टिव्ह फंडचे मूल्यांकन करण्यासाठी उपयुक्त आहे, जिथे आऊटपरफॉर्मन्सची सातत्य एकापेक्षा जास्त लाभ महत्त्वाचे आहे. इन्व्हेस्टरसाठी, IR विश्वास प्रदान करते की फंडचे अल्फा पुनरावृत्ती करण्यायोग्य आहे आणि फ्लूक नाही.\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cb\u003eएकूण निष्कर्ष\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eएकत्रितपणे, हे मेट्रिक्स प्रदान करतात \u003cstrong\u003e\u003cb\u003eम्युच्युअल फंड रिस्क आणि परफॉर्मन्सचे 360-डिग्री व्ह्यू\u003c/b\u003e\u003c/strong\u003e:\u003c/p\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eबीटा तुम्हाला मार्केटच्या सापेक्ष फंड कसा चालतो हे सांगते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eमॅनेजर बेंचमार्कच्या पलीकडे मूल्य जोडतो की नाही हे अल्फा दर्शविते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eस्टँडर्ड डेव्हिएशन फंडची अंतर्निहित अस्थिरता प्रकट करते.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eशार्प आणि सॉर्टिनो रेशिओ रिस्क एकत्रित करतात आणि अर्थपूर्ण तुलनांमध्ये परत येतात.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eबुल आणि बेअर मार्केटमध्ये फंड कसे कार्य करते हे कॅप्चर रेशिओ स्पष्ट करतात.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eR-स्क्वेअर्ड दर्शविते की फंड खरोखरच ॲक्टिव्ह आहे की केवळ इंडेक्स हगिंग करीत आहे.\u003c/li\u003e\u003cli\u003eमाहिती गुणोत्तर आऊटपरफॉर्मन्सची सातत्य मोजते.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003cscript type=\u0027text/javascript\u0027\u003ejQuery(document).ready(function()  {jQuery(\u0027#text_slider\u0027).owlCarousel({items  :  1,smartSpeed  :  400,autoplay  :  false,autoplayHoverPause  :  false,smartSpeed  :  400,fluidSpeed  :  400,autoplaySpeed  :  400,navSpeed  :  400,dotsSpeed  :  400,dotsEach  :  1,loop  :  false,nav  :  true,navText  :  [\u0027Previous\u0027,\u0027Next\u0027],dots  :  true,responsiveRefreshRate  :  200,slideBy  :  1,mergeFit  :  true,autoHeight  :  true,mouseDrag  :  false,touchDrag  :  true});jQuery(\u0027#text_slider\u0027).css(\u0027visibility\u0027, \u0027visible\u0027);var  owl_goto  =  jQuery(\u0027#text_slider\u0027);jQuery(\u0027.text_slider_goto1\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  0);});jQuery(\u0027.text_slider_goto2\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  1);});jQuery(\u0027.text_slider_goto3\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  2);});jQuery(\u0027.text_slider_goto4\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  3);});jQuery(\u0027.text_slider_goto5\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  4);});jQuery(\u0027.text_slider_goto6\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  5);});jQuery(\u0027.text_slider_goto7\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  6);});jQuery(\u0027.text_slider_goto8\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  7);});jQuery(\u0027.text_slider_goto9\u0027).click(function(event){owl_goto.trigger(\u0027to.owl.carousel\u0027,  8);});var  resize_77913  =  jQuery(\u0027.owl-carousel\u0027);resize_77913.on(\u0027initialized.owl.carousel\u0027,  function(e)  {if  (typeof(Event)  === \u0027function\u0027)  {window.dispatchEvent(new  Event(\u0027resize\u0027));}  else  {var  evt  =  window.document.createEvent(\u0027UIEvents\u0027);evt.initUIEvent(\u0027resize\u0027,  true,  false,  window,  0);window.dispatchEvent(evt);}});});\u003c/script\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003cdiv id=\u0022videos-tab\u0022 class=\u0022clearfix eael-tab-content-item \u0022 data-title-link=\u0022videos-tab\u0022\u003e\u003cp\u003e\u003cimg decoding=\u0022async\u0022 class=\u0022aligncenter\u0022 src=\u0022https://www.5paisa.com/finschool/wp-content/uploads/2021/10/coming-soon-person-g8026473a8_1920-removebg-preview.png\u0022 /\u003e\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/section\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/section\u003e\u003c/div\u003e","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\u003cp\u003eस्टडी स्लाईड्स व्हिडिओ 22.1 बीटा - 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