चॉसन होमलैंड सॉल्यूशंस द्वारा रिवर्स पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़र आपके मोबाइल डिवाइस पर संस्थागत-ग्रेड पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन लाता है। एक साफ, सहज इंटरफ़ेस के साथ आप बस अपना वांछित वार्षिक रिटर्न और स्वीकार्य अस्थिरता का चयन करते हैं, और हमारा बैक एंड तुरंत S&P 500 से इष्टतम तीन-स्टॉक आवंटन प्रदान करता है जो आपके वित्तीय लक्ष्यों से सबसे अच्छा मेल खाता है। Azure फ़ंक्शन, डेटाब्रिक्स और नोबेल पुरस्कार विजेता मार्कोविट्ज़ कुशल फ्रंटियर सिद्धांत द्वारा संचालित, हम वास्तविक बाजार डेटा पर सैकड़ों हज़ारों मोंटे कार्लो सिमुलेशन चलाते हैं - फिर आपको मिलीसेकंड में एक व्यक्तिगत पोर्टफोलियो भेजते हैं।
मुख्य विशेषताएं:
• व्यक्तिगत लक्ष्य
अपने लक्ष्य रिटर्न और जोखिम सहनशीलता को निर्धारित करने के लिए स्लीक स्लाइडर्स का उपयोग करें। प्रतिबद्ध होने से पहले अपने चयनों को वास्तविक समय में प्रतिबिंबित देखें।
• उन्नत डेटा पाइपलाइन
हम FMP, अल्फा वैंटेज और SEC EDGAR से मिनट-दर-मिनट और ऐतिहासिक उद्धरण खींचते हैं, उन्हें Azure स्टोरेज में Parquet फ़ाइलों में बदलते हैं, फिर बिजली की गति से परिणामों के लिए डेटाब्रिक्स में इष्टतम पोर्टफोलियो की पूर्व-गणना करते हैं।
• इंटरेक्टिव विज़ुअल्स
डायनेमिक पाई चार्ट के साथ अपने आवंटन का अन्वेषण करें - प्रत्येक स्लाइस को सटीक टिकर और प्रतिशत भार के साथ लेबल किया गया है। प्रत्येक डेटा बिंदु का निरीक्षण करने के लिए गहराई से जाँच करें।
• व्यापक विश्लेषण
अपेक्षित रिटर्न, अस्थिरता और जोखिम-समायोजित शार्प अनुपात को एक नज़र में देखें। यह समझने के लिए कई परिदृश्यों की तुलना करें कि लक्ष्य बदलने से आपके परिणाम पर क्या प्रभाव पड़ता है।
• डार्क और लाइट मोड
अपने डिवाइस की उपस्थिति से मिलान करें या किसी भी समय इष्टतम पठनीयता के लिए थीम के बीच स्विच करने के लिए हमारे मैनुअल टॉगल का उपयोग करें।
• बिल्ट-इन शिक्षा
हमारा एक्सप्लोर सेक्शन आपको लक्ष्य निर्धारण, सिमुलेशन और अनुकूलन के माध्यम से चलता है - गणित को स्पष्ट करता है ताकि आप आत्मविश्वास के साथ निवेश कर सकें।
यह कैसे काम करता है:
अपने लक्ष्य निर्धारित करें
वार्षिक रिटर्न प्रतिशत निर्धारित करने के लिए स्लाइड करें और अस्थिरता का वह स्तर जिसे आप स्वीकार करने में सहज हैं।
क्लाउड-स्केल सिमुलेशन
Azure फ़ंक्शन डेटा अंतर्ग्रहण और सफाई को व्यवस्थित करता है, Azure स्टोरेज में Parquet स्नैपशॉट संग्रहीत करता है। डेटाब्रिक्स फिर मोंटे कार्लो-ब्लैक-स्कोल्स पद्धति का उपयोग करके हजारों सिमुलेशन चलाता है।
कुशल फ्रंटियर गणना
हम S&P 500 ब्रह्मांड को एक कुशल फ्रंटियर पर मैप करते हैं और आपके लक्षित बिंदु के सबसे करीब एकल तीन-परिसंपत्ति संयोजन का पता लगाते हैं - इनाम और जोखिम को इष्टतम रूप से संतुलित करते हैं।
त्वरित विज़ुअलाइज़ेशन
अनुकूलित परिणाम JSON के रूप में आपके ऐप पर लौटाया जाता है, जो स्पष्ट मीट्रिक के साथ इंटरैक्टिव चार्ट और कार्ड प्रस्तुत करता है ताकि आप तुरंत सूचित निर्णय ले सकें।
रिवर्स पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़र क्यों चुनें?
ब्लैक-बॉक्स रोबो-सलाहकारों के विपरीत, हमारा ऐप आपको पूर्ण पारदर्शिता और नियंत्रण प्रदान करता है। आप पैरामीटर सेट करते हैं, और हम सटीक पोर्टफोलियो दिखाते हैं जो कुशल फ्रंटियर पर आपके चुने हुए बिंदु पर बैठता है। हमारा एंटरप्राइज़-ग्रेड क्लाउड आर्किटेक्चर और पुरस्कार विजेता वित्तीय मॉडल संस्थागत विश्लेषण को सीधे आपकी जेब में लाते हैं - सुरक्षित और निजी तौर पर, हमारे सर्वर पर कभी भी कोई व्यक्तिगत डेटा संग्रहीत नहीं होता है।
सुरक्षा और गोपनीयता
• सभी प्रोसेसिंग हमारे Azure क्लाउड में होती है; केवल अनाम पोर्टफोलियो डेटा आपके डिवाइस पर भेजा जाता है।
• हम कभी भी व्यक्तिगत पहचानकर्ता संग्रहीत नहीं करते हैं - आपकी प्राथमिकताएँ और परिणाम केवल आपके और केवल आपके ही रहते हैं।
हम सभी डेटा ट्रांसफ़र के लिए TLS एन्क्रिप्शन का उपयोग करते हैं, जिससे पूरी गोपनीयता सुनिश्चित होती है।
चुने हुए होमलैंड सॉल्यूशंस के बारे में
चुने हुए होमलैंड सॉल्यूशंस में, हमारा मानना है कि वित्तीय सशक्तिकरण ज्ञान और नियंत्रण से शुरू होता है। हमारा मिशन परिष्कृत धन-प्रबंधन उपकरणों का लोकतंत्रीकरण करना है - व्यक्तिगत निवेशकों के लिए अकादमिक सिद्धांत और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के बीच की खाई को पाटना।
अस्वीकरण और आरंभ करें
रिवर्स पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़र केवल शैक्षिक और सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है और वित्तीय सलाह नहीं है। पिछला प्रदर्शन भविष्य के परिणामों की कोई गारंटी नहीं है। निवेश निर्णय लेने से पहले किसी योग्य वित्तीय सलाहकार से सलाह लें। अपने लक्ष्यों और जोखिम के साथ सहजता के अनुरूप डेटा-संचालित, अनुकूलन योग्य पोर्टफोलियो के साथ अपने वित्तीय भविष्य को नियंत्रित करने के लिए अभी डाउनलोड करें।
पिछली बार अपडेट होने की तारीख
11 सित॰ 2025