 बिस्मिल आईर्ख्मान रहीं तो इन अद्वाश्टिस मैज्मेन्त बीश्टाडिट बाद्टिंग अमने उसकी बेसिक्स की बात की नहीं जीं के वाड्टिस रहीं बाद्टिंग अब और उसका जो एक एम ता में ली और to get highest risk adjusted return अमने एक इसका मोड्यूल भी है वो बी आएल द्वेस्ट यु के एक देखा दुबारा उसको देखें तो आब अमारा जो एम है उसको गआप्चर करने के लिए हम ये नहीं करते के सिर्फ लोओ अस्टिस्की तरब जाओ बलके वी try to go to the model और structure जाँ पे और या पे शाप रेशो हमारी नक्षीमठोजय जब शाप रेशो हैज़ होगोगे ज़ेगी तो आब बी ख़्सेडर बैस प्रम देप पहली अप्शिएं चाएप रेशो के से निक आते दे वी अप परष्फ लीरथ नहीं एक लिए बद लिए सब � library then create it , divide� by the स्क्स्ही्मの दो मोहनग्ल cow part for the portfolio तरह merry a क अबका candle सी �rect अबका आएक शार granular तो हमें जो उसका प्रीमिम कितना मिल रहा है, that is being gauged by the sharp ratio. तो हैंस भी मेक्सिमाईस, हमारा जो मक्सध ये होगा, के हम अपने sharp ratio को बेतरीं कर दे, ताके आपके रिस्क जो आपके रिस्क लिए उसके गेंस, हमें कितना रिस्क हमें कितना रहा है, तो हमें जो उसका प्रीमिम कितना मिल रहा है, that is being gauged by the sharp ratio. तो हैंस भी मेक्सिमाईस, हमारा जो मक्सध ये होगा, के हम अपने sharp ratio को बेतरीं कर दे, ताके आपके रिस्क जो आपके मिनिमाईस होगा है, and that will get you the best possible theme. Amere is to gauge whatís the desire is to gauge the highest possible returns with the given level of risk. अब आम बात करेंगी जो बार एकजमपल ती हम लोग गारे थे के वी आप तू श्टक्स, ऐख्स, आन वाई और उनके वेट्स दिफाईन किए ते के एक एकपूली स्प्लिट वेट्स हैं और उसकी बेस पे आम ने एक्सपक्तिट रेटान्स भी उनके साथ गिवन थे ये ये वेट्स में शाएत कुछ नहीं बताती बाद देफिनेडली त्सववाब वान तो एक अच्चा इंटिकेटर हैं, लेकिन इसको जब आम कमपेर करेंगे बिट्वीन पूट्फोलीोज तो आम में ये जादा अच्चा तूल होगा तो गेज के हमारा रिस्क के जस्टिट रे� पासे सैंक करेंगे रेज के कमपन बाटिटिट हैं, टेफिनेगे पूट्फोली तूल जबघिटने, नहीं वेट्स नहीं में नहीं रहीं कि अच्चा तूल्प करेंगेडली हैं, एक वही विट्वी तूस्तिट रेच मेंगे प्सशाएँन कतनेगे, यह साईन करने, see what is the risk association and based on then allocate. Risk budgeting, primary benefit is help investor to carefully balance his risk among various asset classes. यह आपने जो risk को spread कर सकते है, यह हमें risk budgeting उसमें बहुत मरी help करी होती है, तो investor के लिए this major useful tool है. तो और इसका जो फिर fund managers यह उनकी जोड़ सीन है, उनके जो रोल है, उस में it plays them apart, it guides them, help them किस को कितनी allocation की जाए, in order to get the risk we have, or risk adjusted return हमारा highest levels पे आजाए. तो यह एक हमारा aid है, help है to fund manager in their allocation. अगर देटेएल अनालसिस लिए is needed for coming up with correlation between external factors and asset classes, कुके हम ने कलकूलेशन में भी देखाता, के correlation का बड़ा रोल है, आपको पता किसी भी नमबर को आप मल्टीपलाई कर रहे है, तो अगर आपकी correlation का factor बहुत लो जाएगा, उसका impact different आजाएगा, अगर को correlation बड़ी होगी, उसका impact बहुत जाएगा, तो बहुत बेनेपिषल है, बहुत थेः है, लेकिन इसके ingredients को बड़ा केरफूली कालकूलेट करना होगा, काप्षर करना होगा, अगर आपने उसक में प्रपर वरकिण नहीं की, प्रपर अनलसेज नहीं की, आप प्रपर फक्टर्स नहीं केप्टर्ती है, तो वो फिर जो मारी जो दिसायर है, तो get the optimization वो फिर देहीं लाक कर जाएगी, मिस कर जाएगी, we will not be able to gauge our return. तो मारा मक्सध है, उसक पूरा नहीं होगा, अगर आपने, खोर लेशिन स्वर इक च्टर गलत कर दिया, तो आपके पूरे जो रिजाल्ठने आस्क्चेझेः, आपका पूरा एकश्प्टेश्टेशन प्लाण बोजाएगा वेरी कर सकता है,