यह एपीआई औसत बंधक ब्याज दरों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करता है जो स्पष्ट और सुलभ विश्लेषण के लिए साप्ताहिक आधार पर संगठित की गई है इसका मुख्य उद्देश्य विभिन्न प्रकार के बंधकों पर अद्यतन डेटा तक पहुँच हासिल करना है प्रत्येक एपीआई प्रतिक्रिया JSON फॉर्मेट में रिकॉर्ड का एक सेट लौटाती है जहाँ प्रत्येक तत्व किसी विशेष सप्ताह का प्रतिनिधित्व करता है प्रत्येक ऑब्जेक्ट में तीन मुख्य पैरामीटर होते हैं सप्ताह की तारीख 30 वर्षीय निश्चित बंधक ऋण के लिए औसत दर और 15 वर्षीय निश्चित बंधक ऋण के लिए औसत दर सप्ताह का मान उस तारीख को इंगित करता है जो विश्लेषित सप्ताह से संबंधित है जिससे जानकारी को कालानुक्रमिक रूप से क्रमबद्ध करना संभव होता है और समय के साथ तुलना में आसानी होती है frm_30 फ़ील्ड 30 वर्षीय निश्चित बंधकों पर लागू औसत ब्याज दर को दर्शाती है जो दीर्घकालिक भुगतान स्थिरता की चाह रखने वालों के लिए एक बहुत सामान्य प्रकार का ऋण है दूसरी ओर frm_15 15 वर्षीय निश्चित ऋणों के लिए औसत दर को दर्शाता है जिनमें आमतौर पर कम ब्याज दर होती है लेकिन भुगतान की शर्तें छोटी होती हैं एपीआई को वित्तीय अनुप्रयोगों डैशबोर्ड बंधक तुलना सेवाओं या शैक्षणिक परियोजनाओं में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो सटीक और अद्यतन डेटा की आवश्यकता होती है इसके मानकीकृत फॉर्मेट के लिए धन्यवाद डेवलपर्स आसानी से जानकारी का उपभोग कर सकते हैं और इसे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैंइसके अलावा साप्ताहिक विश्लेषण प्रवृत्ति अध्ययन दर परिवर्तन की पहचान और भविष्यवाणी की अनुमति देता है जो उपभोक्ताओं और उद्योग पेशेवरों दोनों के लिए उपयोगी है संक्षेप में यह एपीआई उन लोगों के लिए एक आवश्यक उपकरण है जिन्हें विभिन्न शर्तों के तहत बंधक दरों की विकास की निगरानी करने की आवश्यकता होती है यह विश्वसनीय संरचित और आसानी से व्याख्यायित डेटा प्रदान करता है स्पष्ट और संगठित जानकारी लौटाने की इसकी क्षमताओं के साथ यह वित्तीय विश्लेषण निवेश योजना और सूचित निर्णय लेने के लिए एक आदर्श संसाधन है
मॉर्टगेज दर - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
date |
[आवश्यक] Individual date to be consulted in YYYY-MM-DD format. |
min_date |
वैकल्पिक Minimum date range for the query in YYYY-MM-DD format. Must be used with max_date. |
max_date |
वैकल्पिक Maximum date range for the query in YYYY-MM-DD format. Must be used with min_date. |
{"Example Response":"No response example available for now."}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10413/mortgage+rate+data+fetcher+api/19979/mortgage+rate?date=2024-12-19' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
एपीआई 30-वर्षीय और 15-वर्षीय निश्चित ऋणों के लिए औसत साप्ताहिक बंधक दरें लौटाता है प्रत्येक प्रतिक्रिया में सप्ताह के अनुसार व्यवस्थित रिकॉर्ड शामिल होते हैं जो दोनों ऋण प्रकारों के लिए औसत दरें बताते हैं
प्रतिक्रिया डेटा के मुख्य क्षेत्र हैं "तारीख" (विश्लेषित सप्ताह को इंगित करता है) "frm_30" (30-वर्षीय निश्चित बंधक के लिए औसत दर) और "frm_15" (15-वर्षीय निश्चित बंधक के लिए औसत दर)
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित है प्रत्येक रिकॉर्ड एक विशेष सप्ताह का प्रतिनिधित्व करता है प्रत्येक रिकॉर्ड में तिथि और 30 वर्ष और 15 वर्ष की निश्चित बंधक के लिए औसत दरें शामिल हैं
एपीआई 30 साल और 15 साल के फिक्स्ड लोन के लिए औसत बMortgage ब्याज दरों की जानकारी प्रदान करता है जिससे उपयोगकर्ता रुझानों का विश्लेषण कर सकते हैं और समय के साथ दरों की तुलना कर सकते हैं
वर्तमान में, एपीआई अनुकूलन के लिए अतिरिक्त मानकों का समर्थन नहीं करता है। उपयोगकर्ता निर्दिष्ट ऋण प्रकारों के लिए सप्ताह के आधार पर औसत दरें प्राप्त कर सकते हैं
एपीआई विभिन्न वित्तीय संस्थानों और बाजार रिपोर्टों से बंधक दर डेटा को एकत्र करता है ताकि व्यापक और सटीक जानकारी सुनिश्चित की जा सके
आम उपयोग के मामले वित्तीय विश्लेषण बंधक तुलना सेवाएँ निवेश योजना और बंधक दरों के रुझानों पर केंद्रित अकादमिक शोध शामिल हैं
उपयोगकर्ता समय के साथ औसत दरों का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि वे रुझानों की पहचान कर सकें होम लोन विकल्पों के बारे में सूचित निर्णय ले सकें और होम लोन बाजार में संभावित परिवर्तनों का अनुमान लगा सकें
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
4,630ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
8,561ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
5,838ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
3,149ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
6,392ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
22ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
198ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
11,333ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
509ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
8,808ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
14,476ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
15,404ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
6,789ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
10,199ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
9,924ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
4,614ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
5,944ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
4,425ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
5,070ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,223ms