[{"week": "2024-12-19", "frm_30": "6.72", "frm_15": "5.92"}]
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10416/mortgage+rate+extractor+api/19982/mortgage+rate?date=2024-12-19&min_date=2024-12-19&max_date=2024-12-22' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए गृह ऋण दर निकालने वाला API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| 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।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
यह एपीआई औसत मॉर्गेज ब्याज दरों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करता है जिसे स्पष्ट और सुलभ विश्लेषण के लिए साप्ताहिक आधार पर व्यवस्थित किया गया है इसका मुख्य उद्देश्य विभिन्न प्रकार की मॉर्गेज के बारे में अद्यतन डेटा तक पहुंच प्राप्त करना है प्रत्येक एपीआई प्रतिक्रिया रिकॉर्ड के सेट को JSON प्रारूप में लौटाती है जहां प्रत्येक तत्व एक विशेष सप्ताह का प्रतिनिधित्व करता है प्रत्येक ऑब्जेक्ट में तीन मुख्य पैरामीटर होते हैं सप्ताह की तारीख 30 साल के निश्चित मॉर्गेज ऋण के लिए औसत दर और 15 साल के निश्चित मॉर्गेज ऋण के लिए औसत दर
सप्ताह का मूल्य उस तारीख को इंगित करता है जो विश्लेषित सप्ताह के अनुरूप है जिससे जानकारी को कालानुक्रमिक रूप से क्रमबद्ध किया जा सकता है और समय के साथ तुलना करने में सुविधा होती है frm_30 फ़ील्ड 30 साल के निश्चित मॉर्गेज पर लागू औसत ब्याज दर को दर्शाता है जो उन लोगों के लिए एक बहुत सामान्य प्रकार का ऋण है जो दीर्घकालिक भुगतान स्थिरता की तलाश में हैं दूसरी ओर frm_15 15 साल के निश्चित ऋणों के लिए औसत दर को दर्शाता है जो आमतौर पर कम ब्याज दरें होती हैं लेकिन चुकौती की अवधि छोटे होते हैं
एपीआई को वित्तीय अनुप्रयोगों डैशबोर्ड मॉर्गेज तुलना सेवाओं या अकादमिक परियोजनाओं में एकीकृत करने के लिए डिजाइन किया गया है जो सटीक और अद्यतन डेटा की आवश्यकता होती है इसके मानकीकृत प्रारूप के लिए धन्यवाद डेवलपर्स आसानी से जानकारी का उपभोग कर सकते हैं और इसे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं इसके अलावा साप्ताहिक विभाजन प्रवृत्ति अध्ययन दर परिवर्तनों की पहचान और पूर्वानुमान 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 अवधियों में मॉर्गेज दरों के विकास की निगरानी करने की आवश्यकता होती है जो विश्वसनीय संरचित और आसानी से व्याख्या की गई डेटा प्रदान करता है अपनी स्पष्ट और संगठित जानकारी लौटाने की क्षमता के साथ यह वित्तीय विश्लेषण निवेश योजना और सूचित निर्णय लेने के लिए एक आदर्श संसाधन है
API 30 साल और 15 साल के निश्चित ऋणों के लिए औसत साप्ताहिक बंधक दरें लौटाता है प्रत्येक प्रतिक्रिया में सप्ताह के अनुसार व्यवस्थित रिकॉर्ड होते हैं जो दोनों ऋण प्रकारों के लिए औसत दरों का विवरण देते हैं
उत्तर डेटा में प्रमुख फ़ील्ड "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) हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संगठित किया गया है प्रत्येक रिकॉर्ड एक विशिष्ट सप्ताह का प्रतिनिधित्व करता है प्रत्येक रिकॉर्ड में तारीख और दोनों बंधक प्रकारों के लिए संबंधित औसत दरें होती हैं जो कालानुक्रमिक छाँटने की अनुमति देती हैं
यह एपीआई 30 वर्ष और 15 वर्ष की निश्चित ऋणों के लिए औसत बंधक ब्याज दरों की जानकारी प्रदान करता है जिससे उपयोगकर्ता प्रवृत्तियों का विश्लेषण कर सकते हैं और समय के साथ दरों की तुलना कर सकते हैं
उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए तिथि सीमा या विशेष ऋण प्रकार जैसे पैरामीटर निर्दिष्ट करके अपनी अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं
डेटा विश्वसनीय वित्तीय संस्थानों और बाजार रिपोर्टों से लिया गया है यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रदान किए गए बंधक दरें सटीक हैं और वर्तमान बाजार की स्थितियों को दर्शाती हैं
विशिष्ट उपयोग के मामले वित्तीय विश्लेषण निवेश योजना बंधक तुलना सेवाएँ और अकादमिक अनुसंधान शामिल हैं जहाँ सटीक बंधक दर डेटा जानकार निर्णय लेने के लिए आवश्यक है
उपयोगकर्ता समय के साथ बंधक दरों में रुझानों का विश्लेषण कर सकते हैं 30 वर्षीय और 15 वर्षीय ऋण के बीच दरों की तुलना कर सकते हैं और प्रदान किए गए ऐतिहासिक डेटा के आधार पर सूझबूझ से बजट या निवेश विकल्प बना सकते हैं