પસંદ કરેલા હોમલેન્ડ સોલ્યુશન્સ દ્વારા રિવર્સ પોર્ટફોલિયો ઑપ્ટિમાઇઝર તમારા મોબાઇલ ઉપકરણ પર સંસ્થાકીય-ગ્રેડ પોર્ટફોલિયો ઑપ્ટિમાઇઝેશન લાવે છે. સ્વચ્છ, સાહજિક ઈન્ટરફેસ સાથે તમે ફક્ત તમારું ઇચ્છિત વાર્ષિક વળતર અને સ્વીકાર્ય વોલેટિલિટી પસંદ કરો છો અને અમારું બેક એન્ડ તરત જ S&P 500 તરફથી શ્રેષ્ઠ ત્રણ-સ્ટોક ફાળવણી આપે છે જે તમારા નાણાકીય લક્ષ્યોને શ્રેષ્ઠ રીતે મેળ ખાય છે. Azure Functions, Databricks, અને નોબેલ પુરસ્કાર-વિજેતા માર્કોવિટ્ઝ એફિશિયન્ટ ફ્રન્ટિયર થિયરી દ્વારા સંચાલિત, અમે વાસ્તવિક બજાર ડેટા પર હજારો મોન્ટે કાર્લો સિમ્યુલેશન ચલાવીએ છીએ-પછી તમને મિલિસેકન્ડ્સમાં વ્યક્તિગત પોર્ટફોલિયો મોકલીએ છીએ.
મુખ્ય લક્ષણો:
• વ્યક્તિગત લક્ષ્યો
તમારું લક્ષ્ય વળતર અને જોખમ સહનશીલતા સેટ કરવા માટે સ્લીક સ્લાઇડર્સનો ઉપયોગ કરો. તમે પ્રતિબદ્ધતા પહેલાં તમારી પસંદગીઓને વાસ્તવિક સમયમાં પ્રતિબિંબિત કરો તે જુઓ.
• અદ્યતન ડેટા પાઇપલાઇન
અમે FMP, Alpha Vantage અને SEC EDGAR તરફથી મિનિટ-દર-મિનિટ અને ઐતિહાસિક અવતરણો ખેંચીએ છીએ, તેમને Azure સ્ટોરેજમાં Parquet ફાઇલોમાં રૂપાંતરિત કરીએ છીએ, પછી વીજળીના ઝડપી પરિણામો માટે Databricksમાં શ્રેષ્ઠ પોર્ટફોલિયોની પૂર્વ ગણતરી કરીએ છીએ.
• ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુઅલ્સ
ડાયનેમિક પાઇ ચાર્ટ સાથે તમારા ફાળવણીનું અન્વેષણ કરો - ચોક્કસ ટીકર અને ટકાવારી વજન સાથે લેબલ થયેલ દરેક સ્લાઇસ. દરેક ડેટા પોઇન્ટનું નિરીક્ષણ કરવા માટે નીચે ડ્રિલ કરો.
• વ્યાપક વિશ્લેષણ
અપેક્ષિત વળતર, અસ્થિરતા અને જોખમ-સમાયોજિત શાર્પ રેશિયો એક નજરમાં જુઓ. બદલાતા લક્ષ્યો તમારા પરિણામને કેવી રીતે અસર કરે છે તે સમજવા માટે બહુવિધ દૃશ્યોની તુલના કરો.
• ડાર્ક અને લાઇટ મોડ્સ
તમારા ઉપકરણના દેખાવને મેચ કરો અથવા કોઈપણ સમયે શ્રેષ્ઠ વાંચનક્ષમતા માટે થીમ્સ વચ્ચે સ્વિચ કરવા માટે અમારા મેન્યુઅલ ટૉગલનો ઉપયોગ કરો.
• બિલ્ટ-ઇન એજ્યુકેશન
અમારું અન્વેષણ વિભાગ તમને ધ્યેય સેટિંગ, સિમ્યુલેશન અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન દ્વારા લઈ જાય છે - ગણિતને અસ્પષ્ટ બનાવે છે જેથી તમે વિશ્વાસ સાથે રોકાણ કરી શકો.
તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે:
તમારા લક્ષ્યોને વ્યાખ્યાયિત કરો
તમે ઇચ્છો છો તે વાર્ષિક વળતરની ટકાવારી અને તમે સ્વીકારવા માટે આરામદાયક છો તે અસ્થિરતાનું સ્તર સેટ કરવા માટે સ્લાઇડ કરો.
ક્લાઉડ-સ્કેલ સિમ્યુલેશન
Azure ફંક્શન્સ એઝ્યુર સ્ટોરેજમાં Parquet સ્નેપશોટ સ્ટોર કરીને, ડેટા ઇન્જેશન અને ક્લિનિંગનું આયોજન કરે છે. ડેટાબ્રિક્સ પછી મોન્ટે કાર્લો-બ્લેક-સ્કોલ્સ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને હજારો સિમ્યુલેશન ચલાવે છે.
કાર્યક્ષમ ફ્રન્ટિયર ગણતરી
અમે એક કાર્યક્ષમ સીમા પર S&P 500 બ્રહ્માંડનો નકશો બનાવીએ છીએ અને તમારા લક્ષિત બિંદુની સૌથી નજીકના સિંગલ ત્રણ-સંપત્તિ સંયોજનને શોધીએ છીએ - પુરસ્કાર અને જોખમને શ્રેષ્ઠ રીતે સંતુલિત કરો.
ઇન્સ્ટન્ટ વિઝ્યુલાઇઝેશન
ઑપ્ટિમાઇઝ પરિણામ JSON તરીકે તમારી એપ્લિકેશન પર પરત કરવામાં આવે છે, જે સ્પષ્ટ મેટ્રિક્સ સાથે ઇન્ટરેક્ટિવ ચાર્ટ અને કાર્ડ્સ રેન્ડર કરે છે જેથી તમે તરત જ જાણકાર નિર્ણયો લઈ શકો.
રિવર્સ પોર્ટફોલિયો ઑપ્ટિમાઇઝર શા માટે પસંદ કરો?
બ્લેક-બોક્સ રોબો-સલાહકારોથી વિપરીત, અમારી એપ્લિકેશન તમને સંપૂર્ણ પારદર્શિતા અને નિયંત્રણ આપે છે. તમે પરિમાણો સેટ કરો છો, અને અમે ચોક્કસ પોર્ટફોલિયો જાહેર કરીએ છીએ જે કાર્યક્ષમ સરહદ પર તમારા પસંદ કરેલા બિંદુ પર બેસે છે. અમારા એન્ટરપ્રાઇઝ-ગ્રેડ ક્લાઉડ આર્કિટેક્ચર અને એવોર્ડ-વિજેતા નાણાકીય મોડલ્સ સંસ્થાકીય વિશ્લેષણો સીધા તમારા ખિસ્સામાં લાવે છે-સુરક્ષિત અને ખાનગી રીતે, અમારા સર્વર્સ પર ક્યારેય કોઈ વ્યક્તિગત ડેટા સંગ્રહિત નથી.
સુરક્ષા અને ગોપનીયતા
• તમામ પ્રક્રિયા અમારા Azure ક્લાઉડમાં થાય છે; તમારા ઉપકરણ પર ફક્ત અનામી પોર્ટફોલિયો ડેટા મોકલવામાં આવે છે.
• અમે ક્યારેય વ્યક્તિગત ઓળખકર્તાઓને સંગ્રહિત કરતા નથી-તમારી પસંદગીઓ અને પરિણામો ફક્ત તમારા અને તમારા જ રહે છે.
• અમે સંપૂર્ણ ગોપનીયતા સુનિશ્ચિત કરીને તમામ ડેટા ટ્રાન્સફર માટે TLS એન્ક્રિપ્શનનો ઉપયોગ કરીએ છીએ.
પસંદ કરેલ હોમલેન્ડ સોલ્યુશન્સ વિશે
પસંદ કરેલા હોમલેન્ડ સોલ્યુશન્સ પર, અમે માનીએ છીએ કે નાણાકીય સશક્તિકરણ જ્ઞાન અને નિયંત્રણથી શરૂ થાય છે. અમારું ધ્યેય અત્યાધુનિક સંપત્તિ-વ્યવસ્થાપન સાધનોનું લોકશાહીકરણ કરવાનું છે - વ્યક્તિગત રોકાણકારો માટે શૈક્ષણિક સિદ્ધાંત અને વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન વચ્ચેના અંતરને દૂર કરવું.
અસ્વીકરણ અને પ્રારંભ કરો
રિવર્સ પોર્ટફોલિયો ઑપ્ટિમાઇઝર માત્ર શૈક્ષણિક અને માહિતીના હેતુઓ માટે છે અને તે નાણાકીય સલાહની રચના કરતું નથી. ભૂતકાળની કામગીરી ભવિષ્યના પરિણામોની કોઈ ગેરંટી નથી. રોકાણના નિર્ણયો લેતા પહેલા યોગ્ય નાણાકીય સલાહકારની સલાહ લો. તમારા ધ્યેયોને અનુરૂપ ડેટા આધારિત, કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય તેવા પોર્ટફોલિયોઝ સાથે તમારા નાણાકીય ભવિષ્યને નિયંત્રિત કરવા માટે હમણાં જ ડાઉનલોડ કરો અને જોખમ સાથે આરામ કરો.
આ રોજ અપડેટ કર્યું
11 સપ્ટે, 2025