न्यूट्रल-हेज सांख्यिकीय मध्यस्थता नई (शुद्ध-अल्फा सपना संस्करण)

न्यूट्रल हेज स्टेट आर्बिट्रेज नई (शुद्ध अल्फा ड्रीम संस्करण)

- एक मजबूत मध्यस्थता रणनीति 0 लंबी और छोटी जोखिम के साथ

नमस्ते सभी व्यापारियों, डिबगिंग, अनुकूलन और पुनरावृत्ति के कई महीनों के बाद, मुझे बहुत खुशी है कि यह तटस्थ हेजिंग सांख्यिकीय मध्यस्थता एक अधिक स्थिर स्तर तक पहुंच गई है और आपके साथ देखी जा सकती है। यह लंबी-लघु हेजिंग पर आधारित एक बाजार-तटस्थ रणनीति है। यदि आप एक ही खाते में किस्मों की टोकरी पर लंबे और किस्मों की टोकरी पर छोटे जाते हैं, तो लंबे और छोटे मूल्य बराबर होते हैं। बाजार में बीटा प्रणालीगत जोखिमों से बचने की शर्त पर, सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग अल्फा स्थिर लाभप्रदता की कम जोखिम वाली मध्यस्थता रणनीति प्राप्त करने के लिए विभिन्न लंबी-लघु मिलान संयोजन खोजने के लिए किया जाता है। इस रणनीति में अच्छा अनुभव है, बाजार के साथ कम सहसंबंध, लंबी और तटस्थ जोखिम, और 31/5219 जैसे चरम ब्लैक स्वान के तहत कोई जोखिम नहीं है। इसके बजाय, यह एक समय में पनपेगा जब बाजार में ऐसी मूल्य निर्धारण त्रुटियां अराजक होती हैं। यह रणनीति पूरी तरह से विस्तार से समझाई जाएगी।

नमस्कार~मेरे चैनल पर आपका स्वागत है!

मैं एक क्वांट डेवलपर हूं, और मैं पूर्ण स्टैक सीटीए और एचएफटी और मध्यस्थता और अन्य ट्रेडिंग रणनीतियों का विकास करता हूं। एफएमजेड प्लेटफॉर्म के लिए धन्यवाद, मैं अपने मात्रात्मक चैनल में मात्रात्मक विकास से संबंधित अधिक सामग्री साझा करूंगा, और मात्रात्मक समुदाय की समृद्धि बनाए रखने के लिए सभी व्यापारियों के साथ काम करूंगा।

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1. सांख्यिकीय मध्यस्थता का परिचय और व्याख्या

सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीति एक रणनीति है जो व्यापार के लिए विभिन्न टोकरी किस्मों के बीच मूल्य संबंध का फायदा उठाती है। यह रणनीति सांख्यिकीय सिद्धांतों पर आधारित है, दो या अधिक किस्मों के बीच ऐतिहासिक मूल्य रुझानों और सहसंबंधों का विश्लेषण करके, उनके बीच मूल्य अंतर ढूंढकर और व्यापार के लिए इन अंतरों का उपयोग करके। ऐतिहासिक रूप से, स्टॉक बाजार में व्यापक रूप से क्रॉस-स्पेस जोड़ी सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियों का उपयोग किया गया है। सबसे शुरुआती क्रॉस-स्पेस मध्यस्थता रणनीतियां मुख्य रूप से एक ही उद्योग या संबंधित उद्योगों जैसे तेल कंपनियों या दूरसंचार कंपनियों में शेयरों के बीच की गई थीं। ये रणनीतियां अक्सर उद्योग सहसंबंध की धारणा पर आधारित होती हैं और कम मूल्यवान शेयरों को खरीदकर और अधिक मूल्यवान शेयरों को बेचकर मध्यस्थता के उद्देश्य को प्राप्त करती हैं।

बाजार के विकास के साथ, क्रॉस-स्पेस मिलान सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियों ने धीरे-धीरे अन्य वित्तीय बाजारों, जैसे कि कमोडिटी वायदा, विदेशी मुद्रा और क्रिप्टोक्यूरेंसी में विस्तार किया है। इन बाजारों में, विभिन्न टोकरी संयोजन पाए जा सकते हैं जो सहसंबंधित हैं और मूल्य अंतर का उपयोग करके मध्यस्थता ट्रेड किए जा सकते हैं। इस रणनीति का तर्क औसत प्रतिगमन के सिद्धांत पर आधारित है। जब निर्मित कई टोकरी संयोजनों के बीच कीमतें उनके सांख्यिकीय दायरे से विचलित होती हैं, तो एक प्रतिगमन प्रवृत्ति होती है। इस प्रवृत्ति के अनुसार, जब कीमत बहुत विचलित होती है, तो आप बाजार के अल्पकालिक गलत मूल्य निर्धारण के खिलाफ हेज करने के लिए उच्च मूल्य वाली किस्मों की एक टोकरी बेच सकते हैं और कम मूल्य वाली किस्मों की एक टोकरी खरीद सकते हैं। इस तरह, एक बहु-टोकरी जोड़ी संयोजन के प्रसार से लाभ प्राप्त किया जा सकता है।

2. सांख्यिकीय मध्यस्थता के फायदे और नुकसान

लाभः

• बाजार जोखिम को कम करेंः सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीति विभिन्न बास्केट उत्पाद संयोजनों के बीच अंतर के आधार पर मध्यस्थता लेनदेन पर आधारित है। एकल उत्पाद लेनदेन की तुलना में, यह जोखिमों को फैलाता है और रणनीति पर बाजार में उतार-चढ़ाव के प्रभाव को कम करता है। बाजार के प्रणालीगत जोखिमों को कम करता है।
• स्थिर आयः सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियाँ अल्पकालिक बाजार की गलत कीमतों के खिलाफ प्रतिगमन मध्यस्थता लेनदेन करती हैं। दिशात्मक रणनीतियों की तुलना में, उनके पास अधिक स्थिर आय विशेषताएं हैं। दिशात्मक रणनीतियों की तुलना में, यह कम जोखिम, कम अस्थिरता और स्थिर रिटर्न का उत्पादन करती है।
• विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हो सकता हैः सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियाँ विभिन्न बाजार वातावरणों में कार्य कर सकती हैं क्योंकि इस व्यापारिक रणनीति का बाजार के साथ कम दिशात्मक संबंध है।

दोष:

• ऐतिहासिक डेटा केवल अतीत के संबंधों को प्रतिबिंबित कर सकता है और भविष्य को पूरी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है, इसलिए कुछ जोखिम हैं। सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियों का निर्माण ऐतिहासिक बड़े डेटा के आधार पर टोकरी किस्मों के संयोजनों और सहसंबंधों को खनन करने के लिए बड़ी संख्या में सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करेगा। भविष्य में परिवर्तन हो सकते हैं और कुछ जोखिम नियंत्रण उपायों की आवश्यकता होती है।
• बाजार में अल्पकालिक मूल्य निर्धारण त्रुटियों के कारण संतुलन संबंध में लौटने के लिए आवश्यक समय अवधि का सटीक न्याय करना मुश्किल है। यदि लेनदेन का समय बहुत लंबा है, तो धन का उपयोग करने की लागत भी बहुत अधिक होगी।
• उच्च मांग वाले डेटा विश्लेषण और मॉडल निर्माण क्षमताएंः सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियों के लिए सांख्यिकीय डेटा के गहन विश्लेषण और मॉडलिंग की आवश्यकता होती है जैसे कि विभिन्न टोकरी संयोजनों के बीच सहसंबंध और सह-संयोजन, और उच्च डेटा विश्लेषण और मॉडल निर्माण क्षमताओं की आवश्यकता होती है।
• लेनदेन निष्पादन और तरलता जोखिमः चूंकि यह एक क्रॉस-वेरिएटी लेनदेन है, इसलिए निष्पादन मूल्य और व्यापारिक मात्रा विभिन्न किस्मों से प्रभावित हो सकती है, और लेनदेन निष्पादन जोखिम है। अधिक परिष्कृत रणनीति डिजाइन और वास्तुकला कार्यान्वयन की आवश्यकता है।

3. इस अल्फा सांख्यिकीय मध्यस्थता की मुख्य सामग्री

**1, वास्तविक समय में सभी प्रकार की डेटा जानकारी की निगरानी करें, बड़े डेटा स्कैनिंग करें, और लंबी और छोटी किस्मों का एक टोकरी संयोजन बनाएं। **

विशेष रूप से, एक टोकरी संयोजन का निर्माण किया जाएगाः उदाहरण के लिए, यदि 6 किस्में A, B, C, D, E और F हैं, तो उन्हें टोकरी संयोजन का निर्माण करने के लिए प्रत्येक 3 किस्मों के 2 समूहों में विभाजित किया जा सकता है। उसी समय, सूचकांक आर्बिट्रेज का निर्माण किया जाएगाः कुछ उद्योगों और क्षेत्र की किस्में दो में विभाजित करना, दो नए बाजार सूचकांक का निर्माण करना, और फिर इन दो सूचकांक पर बाद में सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण करना।

**2, लंबी और छोटी बास्केट संयोजनों के सहसंबंध का परीक्षण करें **

सहसंबंध दो या अधिक चर के बीच संबंध की डिग्री को संदर्भित करता है। इसका उपयोग एक चर में परिवर्तन और दूसरे चर में परिवर्तन के बीच संबंध को मापने के लिए किया जाता है, यह निर्धारित करने में मदद करता है कि क्या एक निश्चित पत्राचार है या किसी अन्य चर पर एक चर में परिवर्तन के प्रभाव की भविष्यवाणी करता है। सहसंबंध गुणांक सहसंबंध को मापने के लिए एक आम तरीका है। आम में पीयरसन सहसंबंध गुणांक, स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक आदि शामिल हैं। पीयरसन सहसंबंध गुणांक दो निरंतर चर के बीच संबंध का मूल्यांकन करता है, जबकि स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक दो क्रमबद्ध चर के बीच संबंध का मूल्यांकन करने के लिए उपयुक्त है।

सहसंबंध गुणांक का मान दायरा [-1, 1] है, जहां -1 नकारात्मक सहसंबंध को दर्शाता है, 1 सकारात्मक सहसंबंध को दर्शाता है, और 0 कोई सहसंबंध नहीं दर्शाता है। सहसंबंध गुणांक -1 या 1 के जितना करीब होगा, सहसंबंध उतना ही मजबूत होगा; 0 के जितना करीब होगा, सहसंबंध उतना ही कमजोर होगा। सहसंबंध गुणांक का गणितीय सूत्र निम्नानुसार है (एक उदाहरण के रूप में पीयरसन सहसंबंध गुणांक लेते हुए):

r = cov(X, Y) / (std(X) * std(Y)).

इनमें से, r सहसंबंध गुणांक है, cov सहसंबंध है, std मानक विचलन है, और X और Y क्रमशः दो चर का प्रतिनिधित्व करते हैं। सहसंबंध परीक्षण करते समय, एक आम दृष्टिकोण सहसंबंध गुणांक के सांख्यिकीय महत्व की गणना करना है। परिकल्पना परीक्षण का उपयोग आमतौर पर यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि सहसंबंध गुणांक महत्वपूर्ण है या नहीं। परिकल्पना परीक्षण की शून्य परिकल्पना यह है कि चर के बीच कोई सहसंबंध नहीं है, और सहसंबंध गुणांक के सांख्यिकीय गणना की जाती है यह निर्धारित करने के लिए कि शून्य परिकल्पना को खारिज करना है या नहीं।

**3, लंबी-छोटी बास्केट संयोजन के सहसंयोजन का परीक्षण करें. **

सहसंयोजन दो या दो से अधिक समय श्रृंखला चर के बीच दीर्घकालिक संबंध को संदर्भित करता है, अर्थात उनका रैखिक संयोजन स्थिर है। सहसंयोजन की तुलना में, सहसंयोजन सहसंयोजन की डिग्री के बजाय दीर्घकालिक संतुलन संबंध पर अधिक ध्यान देता है। जब वे इस संतुलन संबंध से विचलित होते हैं, तो विचलन को एक उचित सीमा में वापस लाने के लिए एक सुधार तंत्र होता है। सहसंयोजन की अवधारणा मूल रूप से 1987 में स्पिगेलमैन (एसजी एंगल) और सीडब्ल्यूजे ग्रेन्जर (सीडब्ल्यूजे ग्रेन्जर) द्वारा समय श्रृंखला विश्लेषण में मौजूद नकली प्रतिगमन समस्या को हल करने के लिए प्रस्तावित की गई थी। छद्म प्रतिगमन समस्या चर के बीच इकाई जड़ों के संभावित अस्तित्व के कारण होती है। इकाई लघु अवधि में संतुलन जड़ में चर के बीच प्रतिगमन संबंध को महत्वपूर्ण लगती है, लेकिन वास्तविक दीर्घकालिक संबंध नहीं है।

सहसंयोजन सिद्धांत समय श्रृंखलाओं की गैर-स्थिरता का विश्लेषण करने से शुरू होता है और गैर-स्थिर चर में निहित दीर्घकालिक संतुलन संबंध की खोज करता है। यदि शामिल चर पहले अंतर के बाद स्थिर हैं, और इन चर का एक निश्चित रैखिक संयोजन स्थिर है, तो इन चरों के बीच सहसंयोजन कहा जाता है। सहसंयोजन का उपयोग दो या अधिक श्रृंखलाओं के बीच स्थिर संबंध का वर्णन करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक अनुक्रम के लिए व्यक्तिगत रूप से, यह गैर-स्थिर हो सकता है। इन अनुक्रमों के क्षण, जैसे कि औसत, भिन्नता या सहसंयोजन, समय के साथ बदलते हैं, जबकि इन समय श्रृंखलाओं के रैखिक संयोजन अनुक्रम में गुण हो सकते हैं जो समय के साथ नहीं बदलते हैं। जब दो परिसंपत्तियों की कीमतें सहसंयोजन संबंध का पालन करती हैं, तो उनका रैखिक संयोजन औसत रिवर्टिंग की संपत्ति को संतुष्ट करता है। सहसंयोजन का गणितीय सूत्र इस प्रकार व्यक्त किया जाता है (दो समय श्रृंखला चर का उदाहरण लेते हुए):

Y_t = β_0 + β_1 * X_t + ε_t

इनमें, Y_t और X_t क्रमशः दो समय श्रृंखला चरों के अवलोकन किए गए मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, β_1 प्रतिगमन गुणांक है, और ε_t त्रुटि शब्द है। यदि Y_t और X_t के बीच एक सहसंयोजन संबंध है, तो दोनों चरों का रैखिक संयोजन स्थिर होगा, अर्थात ε_t स्थिर है। सामान्य वितरण को 0 के साथ संतुष्ट करता है। सहसंयोजन का परीक्षण करते समय, स्थिरता परीक्षण की आवश्यकता होती है। आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले तरीकों में जोहानसेन परीक्षण और एंगले-ग्रेनर परीक्षण शामिल हैं। जोहानसेन परीक्षण स्वामित्व पर आधारित एक विधि है, जो कई चरों के बीच सहसंयोजन संबंध का सीधे परीक्षण कर सकती है। एंगले-ग्रेनर दो-चरण परीक्षण संशोधित ओएलएस अनुमान (सामान्य न्यूनतम वर्ग) पर आधारित एक विधि है और दो चरों के बीच सहसंयोजन संबंध का परीक्षण करने के लिए उपयुक्त है।

**4. इस रणनीति में बड़ी संख्या में संयोजनों के लिए समय श्रृंखलाओं के सह-संयोजन संबंध का परीक्षण किया जाएगा। विशिष्ट मानक निम्नलिखित हैंः **

• एक अलग संयुक्त टोकरी की समय मूल्य श्रृंखला एक प्रथम क्रम अभिन्न वेक्टर है, अर्थात, समय मूल्य श्रृंखला गैर-स्थिर है (एक स्पष्ट प्रवृत्ति है) । कई समय मूल्य समय की स्थिरता का परीक्षण करने के लिए एडीएफ इकाई जड़ का उपयोग करें।
• व्यक्तिगत संयुक्त टोकरी के पहले अंतर के बाद श्रृंखला (यानी व्युत्पन्न) स्थिर है। दो टोकरी समय मूल्य श्रृंखलाओं का परीक्षण करने के लिए एडीएफ इकाई जड़ का उपयोग करें। दो टोकरी के समय मूल्य श्रृंखला के पहले अंतर की स्थिरता का परीक्षण करने के लिए एडीएफ इकाई जड़ का उपयोग करें।
• जोड़े गए संयोजन समय मूल्य श्रृंखलाओं का एक निश्चित रैखिक संयोजन स्थिर है, अर्थात दो श्रृंखलाओं से निर्मित रैखिक समीकरण का अवशिष्ट स्थिर है। एक ही क्रम के दो अनुक्रमों के लिए, ओएलएस प्रतिगमन करें और फिर अवशेषों की स्थिरता का परीक्षण करें।

**5, बड़ी संख्या में हर्स्ट सूचकांक परीक्षण करें। **

हर्स्ट सूचकांक का उपयोग श्रृंखला के औसत प्रतिगमन गुणों को निर्धारित करने के लिए समय श्रृंखला की दीर्घकालिक स्मृति को मापने के लिए किया जाता है। हर्स्ट सूचकांक मान 0 और 1 के बीच होता है, 0.5 के करीब के मान इंगित करते हैं कि अनुक्रम एक यादृच्छिक पैदल चलता है, और 1 के करीब के मूल्य एक निरंतर प्रवृत्ति को इंगित करते हैं। सिद्धांतः हर्स्ट सूचकांक एक अनुक्रम के ओवरलैप उप-अनुक्रमों के फैलाव सीमा और इसकी लंबाई के बीच संबंध की गणना करके एक अनुक्रम की दीर्घकालिक स्मृति की डिग्री का अनुमान लगाता है। गणितीय सूत्रः हर्स्ट सूचकांक की गणना करने का एक तरीका ओवरलैप उप-अनुक्रमों के फैलाव सीमा और लंबाई के बीच संबंध का उपयोग करना है ताकि यादृच्छिक पैदल के संबंधित संबंध स्थापित किए जा सकें। हर्स्ट सूचकांक फिट को ओवरलैप उप-अनुक्रमों के फैलाव सीमा और लंबाई के बीच रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करके अनुमान लगाया जा सकता है।

**6, औसत रिवर्सन अर्ध-जीवन अनुमान **

औसत प्रतिगमन आधा जीवन एक मीट्रिक है जिसका उपयोग मूल्य श्रृंखला के लिए अपने औसत पर लौटने के लिए समय का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। आधा जीवन जितना छोटा होगा, औसत प्रतिगमन उतना ही तेज़ होगा। सिद्धांतः औसत प्रतिगमन आधा जीवन की गणना एक अभिसरण घातीय चिकनाई चलती औसत मॉडल (ईएमए) को फिट करके अनुमानित की जाती है। जब मूल्य श्रृंखला औसत से आधा जीवन से अधिक विचलित होती है, तो यह माना जा सकता है कि औसत प्रतिगमन का अवसर है। गणितीय सूत्रः औसत प्रतिगमन आधा जीवन का गणना सूत्र निम्नानुसार हैः

(H = -\frac{\ln(0.5)}{\ln(\frac{P_t}{P_t - P_{t-1}}})

परीक्षण विधि: आप मूल्य श्रृंखला के ईएमए की गणना कर सकते हैं, और फिर ईएमए के आधार पर अर्ध-जीवन की गणना कर सकते हैं।

**7. बड़ी संख्या में सांख्यिकीय आंकड़ों के आधार पर एक व्यापारिक रणनीति का निर्माण करें। **

हर्स्ट सूचकांक क्रमबद्ध करने के आधार पर फ़िल्टर टोकरी उत्पाद संयोजन, औसत प्रतिगमन आधा जीवन के आधार पर प्रासंगिक मापदंडों का अनुमान लगाना और सांख्यिकीय सह-संयोजन के आधार पर एक व्यापार रणनीति संयोजन का निर्माण करना। मान लीजिए कि x और y परिसंपत्ति की मूल्य समय श्रृंखला हैं।

सहसंयोजन परीक्षण के बाद यह पाया जाता है कि परिसंपत्तियों X और Y के समय की कीमतों के बीच सहसंयोजन संबंध है। शेष पद c का मानक विचलन σ है, और निरंतर λ को सीमा मान के रूप में चुना जाता है।

• जब lny- ((a+blnx) > λσ, तो टोकरी Y की कीमत अपेक्षाकृत अधिक मूल्यवान है और टोकरी X की कीमत अपेक्षाकृत कम मूल्यवान है। टोकरी X खरीदें और टोकरी Y बेचें;
• जब lny- ((a+blnx) < -λσ, तो टोकरी X की कीमत अपेक्षाकृत अधिक मूल्यवान है और टोकरी Y की कीमत अपेक्षाकृत कम मूल्यवान है। टोकरी Y खरीदें और टोकरी X बेचें;
• जब मूल्य अंतर lny-(a+blnx) एक निश्चित सीमा में लौटता है, जैसे [-0.5λσ, 0.5λσ] सीमा, स्थिति बंद हो जाती है;

**8, और अधिक आने के लिए **

अधिक अनन्य और अभिनव तर्क, अधिक विस्तृत वास्तुकला और विस्तार प्रसंस्करण इसकी अनूठी मुख्य प्रतिस्पर्धात्मकता हैं। वर्तमान में, तरलता का सांख्यिकीय अनुमान लगाया जाएगा और बाजार की कीमतों का उपयोग करके लेनदेन पूरा किया जाएगा। भविष्य में, इसे धीरे-धीरे लंबित आदेश प्रकार के उच्च आवृत्ति सांख्यिकीय मध्यस्थता में अपग्रेड किया जाएगा। हम ध्यान देने और एक साथ बढ़ने के लिए तत्पर हैं।

4. आंशिक ऐतिहासिक प्रदर्शन (वास्तविक लेनदेन मूल्य का अनुमान लगाने के बाद 50,000 ऑर्डर के लागत डेटा)

न्यूट्रल हेजिंग सांख्यिकीय मध्यस्थता नई -सुपर स्टार

5. सहयोग, आदान-प्रदान और संयुक्त सीखने और प्रगति की उम्मीद

किसी भी रणनीति की अपनी कार्यप्रणाली और उपयुक्तता होती है। उदाहरण के लिए, औसत प्रतिगमन रणनीति बाजार के यादृच्छिक चलने और अन्य सिद्धांतों पर आधारित है, और गति की प्रवृत्ति रणनीति विभिन्न व्यवहार वित्त सिद्धांतों पर आधारित है, जैसे कि बाजार में वसा पूंछ उतार-चढ़ाव। हमें इसके सिद्धांतों को समझना चाहिए, इसकी विशेषताओं के आधार पर इसके उतार-चढ़ाव के अनुकूल होना चाहिए। साथ ही, रणनीतियों के उपयोगकर्ताओं को लाभ और हानि के एक ही स्रोत पर ध्यान देना चाहिए। उच्च रिटर्न के साथ उच्च जोखिम होना चाहिए। परिपक्व रणनीतियों के अपने फायदे और नुकसान हैं। उन्हें उचित रूप से उपयोग करना चाहिए और अपनी ताकत को अधिकतम करना चाहिए और कमजोरियों से बचना चाहिए। जानें कि वे सही हैं या गलत हैं, और क्या वे बाजार की स्थिति के अनुसार उपयुक्त हैं या नहीं। पूर्ण प्रदर्शन, आश्वस्त रहें और आश्चर्यचकित न हों।

मात्रात्मकता एक शाश्वत गति मशीन नहीं है, न ही यह सर्वशक्तिमान है, लेकिन यह भविष्य के व्यापार की दिशा होनी चाहिए और हर व्यापारी द्वारा सीखने और उपयोग करने लायक है! व्यापारियों का स्वागत है और कमियों को इंगित करने, एक साथ चर्चा करने, सीखने और प्रगति करने के लिए एक साथ, शानदार बाजार में हवा और लहरों पर सवारी करें, और आगे बढ़ें।

● किराये की योजनाः XXXU/XU/महीने, वर्तमान अधिमान्य अवधि किराए के लिए निःशुल्क है, और किसी भी समय समाप्त हो सकती है।

● शेयर प्लान: बड़ी रकम मुफ्त में शुरू की जा सकती है, और 20% लाभ मासिक आधार पर निकाला जाएगा। यदि कोई लाभ नहीं है, तो कोई लाभ साझा नहीं किया जाएगा।

●रणनीतिक प्रतिबद्धता: यदि उपयोगकर्ता पट्टे की अवधि के अंत में लाभ उत्पन्न करता है और लागत को कवर नहीं करता है (संरचना और मापदंड सही हैं, और यह एक बल majeure काला हंस नहीं है), तो लाभ प्राप्त होने तक एक महीने का समय बिना शर्त दिया जाएगा।

● सहयोग के अधिक विकल्पः जरूरतमंद व्यक्तियों और संस्थानों के लिए। हम सभी सहयोग के प्रति खुले और जीत-जीत दृष्टिकोण बनाए रखते हैं और आपकी जरूरतों, जोखिम वरीयताओं आदि के आधार पर आपकी चर्चाओं और अनुकूलित सहयोग का इंतजार करते हैं।

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