7 पॉइंट द्वारा aiinvestflow 2026-04-09 | 6 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

नमस्ते। निवेश के लिए ज़रूरी macro indicators और stock-specific data को एक नज़र में समझने के लिए मैं खुद विकसित कर रहा InvestFlow परिचित कराना चाहता हूँ।
सिर्फ charts की सूची वाले dashboard से आगे बढ़कर, इसका फोकस बाज़ार की 'वास्तविक ऊर्जा (liquidity)' को मापने और AI द्वारा विश्लेषित डेटा के प्रदर्शन को पारदर्शी तरीके से सत्यापित करने पर है।

🛠 प्रमुख सुविधाएँ (41 core widgets)
InvestFlow मुख्य रूप से 4 modules के ज़रिए बाज़ार का विश्लेषण करता है।

  1. Macro & Liquidity Monitoring (बाज़ार की बुनियाद)
    Fed liquidity tracking: Reverse Repo, TGA (Treasury General Account), और Fed balance sheet के माध्यम से बाज़ार में वास्तविक उपलब्ध फंड्स के flow की निगरानी
    मुख्य indicators: CPI, M2 money supply, interest rates, GDP, employment data (PCE) आदि macroeconomic baseline का एकीकरण

  2. AI & Quant Scanner (alpha की खोज)
    Market Regime AI: AI यह तय करता है कि मौजूदा बाज़ार bullish, bearish, या range-bound है
    Alpha Discovery: S&P 500 के सभी stocks के लिए AI scoring और highs/lows signals की पहचान
    Smart Money Flow: sector-wise fund inflow, market breadth, और credit spread analysis

  3. Specialty Tracker (विशेषीकृत विश्लेषण)
    Institutional Flow: Cathie Wood के ARK ETF के trading logs और holdings weight changes की real-time tracking
    Dividend & Yield: dividend history analysis और high-dividend undervalued stocks की ranking
    Sentiment & Options: market fear-greed index और options trading data का visualization

  4. Performance & Feedback (सत्यापन और रिकॉर्ड)
    Daily Picks Registry (New): हर दिन चुने गए top stocks के प्रदर्शन को अपने-आप रिकॉर्ड करके, चयन के समय की तुलना में मौजूदा return को पारदर्शी तरीके से track करना
    Parallel Universe Journal: 'अगर उस समय खरीदा होता तो?' का simulation करने वाला parallel universe concept का trade journal
    AI Trading Coach: उपयोगकर्ता के trading records का विश्लेषण करके feedback देना

💡 विकास की प्रेरणा और tech stack
tech stack: React, Tailwind CSS, Python (Data Processing)
बनाने का कारण: बिखरे हुए निवेश डेटा को इकट्ठा करने की झंझट कम करना, और "क्या AI recommendations वास्तव में सही थीं?" इस सवाल का पारदर्शी रिकॉर्ड छोड़ना—इसी उद्देश्य से इसकी शुरुआत की।
ब्लॉग: हर दिन 140 से अधिक widgets के उपयोग गाइड और macro analysis posts अपलोड करके data interpretation में मदद कर रहा हूँ।
अगर IT विशेषज्ञों की नज़र में data visualization या user experience के लिहाज़ से सुधार की कोई गुंजाइश हो, तो किसी भी तरह का feedback मैं आभार के साथ स्वीकार करूँगा!
साइट लिंक: https://inveflo.com
Insights ब्लॉग: https://inveflo.com/blog

6 टिप्पणियां

 
aiinvestflow 2026-04-14

मुझे इसे डेवलप करने के लिए एक महीने का समय मिला था। ढेर सारा फ़ीडबैक दीजिए!!

 
aiinvestflow 2026-04-10

लाइसेंस की पुष्टि के बाद मैं साइट को फिर से खोलूँगा।

 
okxrr 2026-04-09

वित्तीय क्षेत्र का ज़्यादातर डेटा इस तरह उपलब्ध कराना लाइसेंस का उल्लंघन होता है.
इससे काफ़ी सिरदर्द वाली समस्याएँ पैदा हो सकती हैं. Bloomberg यूँ ही महँगा नहीं है. डेटा ही महँगा होता है.

 
aiinvestflow 2026-04-09

हाँ, मैं इसे अभी FMP में देखता हूँ!

 
okxrr 2026-04-09

यह व्यक्तिगत सेवा हो या छोटी-सी सेवा, आप सोच सकते हैं कि शायद कोई दिक्कत नहीं होगी।

लेकिन अगर बस कोई मुकदमे का नोटिस वगैरह आ गया, तो ज़िंदगी काफ़ी मुश्किल हो जाती है।

 
okxrr 2026-04-09

मुझे नहीं पता fmp क्या है।

न्यूज़, price quotes, statistics—ये सब terms violation हैं, और अगर वे मुकदमे का नोटिस भेज दें तो जवाब देना मुश्किल होगा।

Securities firms या news companies हर छोटी-बड़ी detail का contract करती हैं और पैसे देकर खरीदती हैं..