Đây là cách bạn có thể kết hợp quỹ chỉ số NIfty 50 (Nifty hoặc N50) và Nifty Next 50 (NN50) để tạo danh mục đầu tư chỉ số vốn hóa lớn và trung bình. Vì cả hai quỹ chỉ số N50 và NN50 đã ra đời trong nhiều năm, nên các nhà đầu tư chỉ số có thể sử dụng hai quỹ này thay vì quỹ chỉ số AUM ETF mới hoặc thấp như Nifty 100, Nifty 100 Equal Weight, Nifty Midcap 150 hoặc Nifty Large Midcap 250.

Ưu điểm của việc xây dựng danh mục đầu tư chỉ số bằng cách kết hợp hai quỹ chỉ số không chồng chéo là tính linh hoạt. Tiềm năng rủi ro và phần thưởng của nó có thể được điều chỉnh theo điều kiện thị trường hoặc theo mục tiêu. Phân bổ tài sản chiến thuật cũng có thể được thảo luận giữa giới hạn lớn và nhỏ tại đây:Đặt trước lợi nhuận từ các quỹ tương hỗ có vốn hóa nhỏ:Nó có hoạt động không?

Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét các kết quả kết hợp khác nhau và thảo luận về lợi nhuận và rủi ro của chúng trong các khoảng thời gian khác nhau, bạn có thể kiểm tra phiên bản video bên dưới để biết cách thực hiện điều này. Ý tưởng là chọn sự kết hợp giữa Nifty 50 và Nifty Next 50 gần giống với một chỉ số nhất định về rủi ro và phần thưởng. Không thể trùng khớp 100% trong bất kỳ khoảng thời gian nào có thể, nhưng khớp đủ gần là đủ.

Chúng ta sẽ bắt đầu với Chỉ số Trọng lượng Bằng nhau NIfty 100. Đây là 100 cổ phiếu hàng đầu từ NSE với tỷ lệ ngang nhau. Bạn có thể đọc thêm về nó tại đây:Liệu các quỹ tương hỗ vốn hóa lớn có chật vật để đánh bại Nifty 100 Equal Weight Index?

Lưu ý: Các danh mục đầu tư hỗn hợp được xây dựng với quá trình tái cân bằng hàng ngày rõ ràng là một việc làm quá mức cần thiết. Trong cuộc sống thực, một danh mục đầu tư kết hợp sẽ được một tổ chức tái cân bằng mỗi tháng một lần (ví dụ:Nifty Large Midcap 250) hoặc mỗi năm một lần bởi một nhà đầu tư cá nhân. Vì vậy, trải nghiệm có thể sẽ khác nhau. Tỷ lệ pha trộn sẽ phải được hoàn nguyên sau khi so sánh lợi nhuận trên cơ sở từng trường hợp,

Chỉ số cân bằng Nifty 100 với 50% NN50 và 50% N50 (10 năm)

Đây là sự pha trộn 50:50 trong hơn mười năm. Lợi nhuận cuộn được hiển thị trong bảng trên cùng và độ lệch chuẩn cuộn (rủi ro) được hiển thị trong bảng dưới cùng. Sự phù hợp về lợi nhuận là hợp lý, nhưng sự pha trộn có nhiều biến động hơn

Chỉ số cân bằng Nifty 100 với 50% NN50 và 50% N50 (15 năm)

Tuy nhiên, sự pha trộn 50:50 hoạt động tốt hơn Nifty 100 Equal Weight trong hơn 15 năm (với rủi ro cao hơn một chút)

Chỉ số cân bằng Nifty 100 với 40% NN50 và 60% N50 (15 năm)

Trọng lượng NN50 thấp hơn xuống 40% hoặc thấp hơn có thể giúp lợi nhuận với N100EW tốt hơn trong dài hạn

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét các kết hợp khác nhau của Nifty 100. Đây là chỉ số có trọng số vốn hóa của 100 cổ phiếu hàng đầu trong NSE và chỉ một chút NN50 là đủ cho một kết quả phù hợp. Bạn có thể đọc thêm về tầm quan trọng của Nifty 100 tại đây:Chỉ có 5 quỹ Large Cap đã thoải mái đánh bại Nifty 100!

NIfty 100 với 20% NN50 và 80% N50 (10 năm)

NIfty 100 với 20% NN50 và 80% N50 (15 năm)

NIfty 100 với 10% NN50 và 90% N50 (10 năm)

NIfty 100 với 10% NN50 và 90% N50 (15 năm)

Người ta có thể thấy rằng 10% NN50 thậm chí là để tái tạo rủi ro và phần thưởng là N100 trong 10 và 15 năm. Danh mục đầu tư có 20% NN50 có thể có hiệu quả tốt hơn N100 với mức biến động cao hơn.

Tiếp theo là Nifty Large Midcap 250. Đây là 50% của Nifty 100 và 50% của Nifty 150.

NIfty Large Midcap 250 với 30% NN50 và 70% N50 (10 năm)

Không có đủ dữ liệu để kiểm tra trong 15 năm. Tiếp theo, chúng tôi có Nifty Midcap 150.

NIfty Midcap 150 với 50% NN50 và 50% N50 (10 năm)

Ngay cả một quỹ vốn hóa trung bình cũng có thể được nhân rộng với danh mục đầu tư pha trộn này. Điều thú vị là sự pha trộn có độ biến động cao hơn chỉ số midcap. Đây là lý do tôi tiếp tục cảnh báo rằng Nifty Next 50 KHÔNG phải là một chỉ số vốn hóa lớn!

Người ta thậm chí có thể thử so sánh với Nifty 200 hoặc Nifty 50 trọng lượng tương đương với sự pha trộn này, độ phơi sáng NN50 có thể khá nhỏ. Một người nào đó đã hỏi trên YouTube (xem video bên dưới) về mức độ biến động thấp của Nifty 30. Vì chỉ số này có mức độ biến động thấp hơn Nifty 50 nên không có ý nghĩa gì khi sử dụng sự pha trộn để tái tạo nó vì USP của mức độ biến động thấp sẽ bị mất.

Phiên bản video

Thêm từ freefincal trên YouTube