सबसे अच्छे नतीजों वाले सदस्य

लीडरबोर्ड रैंकिंग एल्गोरिदम

एक ही एकीकृत स्कोर: ट्रेडिंग और एफ़िलिएट गतिविधि दोनों के लिए एक ही मूल्यांकन फ़ॉर्मूला। हर गणना पारदर्शी, जांचने योग्य और स्वतंत्र ऑडिट के लिए खुली है।

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   कच्चे मेट्रिक्स इकट्ठा करना

   चुने गए टाइमफ़्रेम पर तीन बुनियादी आंकड़े जोड़े जाते हैं:

   • Total Volume: रणनीतियों में एलोकेट की गई कुल पूंजी।
   • Net P&L: AI एजेंटों से बना शुद्ध मुनाफ़ा।
   • Affiliate Fees: मिले रेफ़रल रिवॉर्ड।
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   ROI (ट्रेडिंग दक्षता)

   रिटर्न को Net P&L भाग Total Volume के रूप में गिना जाता है। सक्रिय एलोकेशन न होने पर ट्रेडिंग ROI 0% होता है, और अकाउंट अपने एफ़िलिएट मेट्रिक्स के आधार पर टेबल में अपनी जगह बनाए रखता है।

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   मार्केट बेंचमार्क

   सिस्टम रजिस्टर स्कैन करता है और अवधि के अधिकतम मान दर्ज करता है: Max ROI (सबसे अच्छा ट्रेडिंग नतीजा) और Max Affiliate Fees। यही सदस्यों की आपस में तुलना का आधार है।

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   मेट्रिक्स का सामान्यीकरण

   अलग-अलग इकाइयों (प्रतिशत और USD) को एक समान आधार पर लाने के लिए दोनों को 0–100 के स्केल पर सामान्यीकृत किया जाता है:

   • ट्रेडिंग स्कोर (T): व्यक्तिगत ROI भाग Max ROI।
   • एफ़िलिएट स्कोर (P): व्यक्तिगत रिवॉर्ड भाग Max Affiliate Fees।
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   भारित योग

   अंतिम रेटिंग महत्व के भार का उपयोग करती है: 70% ट्रेडिंग गतिविधि (T), 30% रेफ़रल प्रोग्राम (P)।

   • रणनीति की सीमा: केवल एफ़िलिएट प्रोफ़ाइल अधिकतम 30 पॉइंट्स तक पहुंचती है, केवल ट्रेडिंग वाली 70 तक।
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   अंतिम क्रम

   सदस्यों को स्कोर के घटते क्रम में लगाया जाता है। पॉइंट्स बराबर होने पर ज़्यादा बंद एलोकेशन वाले अकाउंट को प्राथमिकता मिलती है।

स्कोरिंग फ़ॉर्मूला और गणना का उदाहरण

T=ROIMax ROI× 100P=Affiliate FeesMax Affiliate Fees× 100

अंतिम स्कोर = (0.7 × T) + (0.3 × P)

गणना का उदाहरण:

इनपुट:

Total Volume = 34,800 USD | Net P&L = 10,730 USD | Affiliate Fees = 5,900 USD।

नतीजा:

व्यक्तिगत ROI = 30.8%।

मार्केट बेंचमार्क:

Max ROI = 36.7% | Max Affiliate Fees = 5,900 USD।

गणना:

T = 30.8 ÷ 36.7 × 100 = 83.9P = 5,900 ÷ 5,900 × 100 = 100अंतिम स्कोर = (0.7 × 83.9) + (0.3 × 100) = 88.7

डायनेमिक पुनर्गणना

रेटिंग पूरी तरह स्वायत्त और सापेक्ष है। ज़्यादा ROI या बड़े रिवॉर्ड वाला नया लीडर तुरंत हर सदस्य के पॉइंट्स की पुनर्गणना शुरू कर देता है।

All-Time मेट्रिक

अकाउंट बनने के पल से डेटा लेता है। टाइमफ़्रेम स्विच “जल्दी शुरुआत” के असर को हटाने के लिए है, जिसमें पहले आए यूज़र केवल जमा समय के बल पर शीर्ष पर बने रहते हैं।

गुमनामी और जोखिम

टेबल में हर निकनेम एक छद्म नाम है। किसी लीडर का ऐतिहासिक प्रदर्शन केवल पिछले नतीजे दिखाता है, भविष्य के रिटर्न की गारंटी नहीं देता और वित्तीय सलाह नहीं है। लीडरबोर्ड के हर सदस्य के पास वही AI एजेंट और वही तीन प्लान उपलब्ध हैं।