निवडलेल्या होमलँड सोल्युशन्सचे रिव्हर्स पोर्टफोलिओ ऑप्टिमायझर तुमच्या मोबाइल डिव्हाइसवर संस्थात्मक-श्रेणीचे पोर्टफोलिओ ऑप्टिमायझेशन आणते. स्वच्छ, अंतर्ज्ञानी इंटरफेससह तुम्ही तुमचा इच्छित वार्षिक परतावा आणि स्वीकारार्ह अस्थिरता निवडता आणि आमचा बॅक एंड त्वरित S&P 500 कडून इष्टतम तीन-स्टॉक वाटप करतो जे तुमच्या आर्थिक उद्दिष्टांशी सर्वोत्तम जुळते. Azure Functions, Databricks आणि नोबेल पारितोषिक-विजेत्या Markowitz Efficient Frontier theory द्वारे समर्थित, आम्ही वास्तविक बाजार डेटावर शेकडो हजारो मॉन्टे कार्लो सिम्युलेशन चालवतो—त्यानंतर तुम्हाला मिलिसेकंदांमध्ये वैयक्तिकृत पोर्टफोलिओ पाठवतो.
प्रमुख वैशिष्ट्ये:
• वैयक्तिक लक्ष्ये
तुमचे लक्ष्य परतावा आणि जोखीम सहनशीलता सेट करण्यासाठी स्लिक स्लाइडर वापरा. तुम्ही वचनबद्ध होण्यापूर्वी तुमच्या निवडी रिअल टाइममध्ये परावर्तित होतात ते पहा.
• प्रगत डेटा पाइपलाइन
आम्ही FMP, Alpha Vantage आणि SEC EDGAR कडून मिनिट-दर-मिनिट आणि ऐतिहासिक कोट्स काढतो, त्यांना Azure Storage मधील Parquet फायलींमध्ये रूपांतरित करतो, नंतर विजेच्या-जलद परिणामांसाठी Databricks मध्ये इष्टतम पोर्टफोलिओची पूर्वगणना करतो.
• परस्परसंवादी व्हिज्युअल
डायनॅमिक पाई चार्टसह तुमचे वाटप एक्सप्लोर करा—प्रत्येक स्लाइस अचूक टिकर आणि टक्केवारी वजनासह लेबल केलेले. प्रत्येक डेटा पॉइंटची तपासणी करण्यासाठी ड्रिल डाउन करा.
• सर्वसमावेशक विश्लेषण
अपेक्षित परतावा, अस्थिरता आणि जोखीम-समायोजित शार्प गुणोत्तर एका दृष्टीक्षेपात पहा. बदलत्या लक्ष्यांचा तुमच्या निकालावर कसा परिणाम होतो हे समजून घेण्यासाठी अनेक परिस्थितींची तुलना करा.
• गडद आणि प्रकाश मोड
तुमच्या डिव्हाइसचे स्वरूप जुळवा किंवा कधीही चांगल्या वाचनीयतेसाठी थीम दरम्यान स्विच करण्यासाठी आमचे मॅन्युअल टॉगल वापरा.
• अंगभूत शिक्षण
आमचा एक्सप्लोर विभाग तुम्हाला ध्येय सेटिंग, सिम्युलेशन आणि ऑप्टिमायझेशन याद्वारे मार्गदर्शन करतो—गणिताचे रहस्य उलगडणे जेणेकरून तुम्ही आत्मविश्वासाने गुंतवणूक करू शकता.
हे कसे कार्य करते:
तुमची ध्येये परिभाषित करा
तुम्ही शोधत असलेली वार्षिक परताव्याची टक्केवारी आणि तुम्हाला स्वीकारण्यास सोयीस्कर असलेल्या अस्थिरतेची पातळी सेट करण्यासाठी स्लाइड करा.
क्लाउड-स्केल सिम्युलेशन
Azure फंक्शन्स ऑर्केस्ट्रेट डेटा अंतर्ग्रहण आणि स्वच्छता, Azure स्टोरेज मध्ये Parquet स्नॅपशॉट संचयित करते. डेटाब्रिक्स नंतर मॉन्टे कार्लो-ब्लॅक-स्कोल्स पद्धत वापरून हजारो सिम्युलेशन चालवते.
कार्यक्षम फ्रंटियर गणना
आम्ही S&P 500 ब्रह्मांडला एका कार्यक्षम सीमारेषेवर मॅप करतो आणि तुमच्या लक्ष्यित बिंदूच्या सर्वात जवळ असलेले एकल तीन-मालमत्तेचे संयोजन शोधतो—बक्षीस आणि जोखीम इष्टतमपणे संतुलित करणे.
झटपट व्हिज्युअलायझेशन
ऑप्टिमाइझ केलेला परिणाम JSON म्हणून तुमच्या ॲपवर परत केला जातो, जो स्पष्ट मेट्रिक्ससह परस्पर चार्ट आणि कार्डे रेंडर करतो जेणेकरून तुम्ही त्वरित माहितीपूर्ण निर्णय घेऊ शकता.
रिव्हर्स पोर्टफोलिओ ऑप्टिमायझर का निवडावे?
ब्लॅक-बॉक्स रोबो-सल्लागारांच्या विपरीत, आमचे ॲप तुम्हाला पूर्ण पारदर्शकता आणि नियंत्रण देते. तुम्ही पॅरामीटर्स सेट करता, आणि आम्ही अचूक पोर्टफोलिओ प्रकट करतो जो कार्यक्षम फ्रंटियरवर तुमच्या निवडलेल्या बिंदूवर बसतो. आमचे एंटरप्राइझ-ग्रेड क्लाउड आर्किटेक्चर आणि पुरस्कार-विजेते आर्थिक मॉडेल संस्थात्मक विश्लेषणे थेट तुमच्या खिशात आणतात—सुरक्षितपणे आणि खाजगीरित्या, आमच्या सर्व्हरवर कधीही कोणताही वैयक्तिक डेटा संग्रहित केलेला नाही.
सुरक्षा आणि गोपनीयता
• सर्व प्रक्रिया आमच्या Azure क्लाउडमध्ये होते; तुमच्या डिव्हाइसवर फक्त अनामित पोर्टफोलिओ डेटा पाठवला जातो.
• आम्ही कधीही वैयक्तिक अभिज्ञापक संचयित करत नाही—तुमची प्राधान्ये आणि परिणाम तुमची आणि तुमचीच राहतील.
• आम्ही संपूर्ण गोपनीयतेची खात्री करून सर्व डेटा ट्रान्सफरसाठी TLS एन्क्रिप्शन वापरतो.
निवडलेल्या होमलँड सोल्यूशन्सबद्दल
निवडलेल्या होमलँड सोल्युशन्समध्ये, आम्हाला विश्वास आहे की आर्थिक सक्षमीकरणाची सुरुवात ज्ञान आणि नियंत्रणाने होते. अत्याधुनिक संपत्ती-व्यवस्थापन साधनांचे लोकशाहीकरण करणे हे आमचे ध्येय आहे—वैयक्तिक गुंतवणूकदारांसाठी शैक्षणिक सिद्धांत आणि वास्तविक-जागतिक अनुप्रयोग यांच्यातील अंतर कमी करणे.
अस्वीकरण आणि प्रारंभ करा
रिव्हर्स पोर्टफोलिओ ऑप्टिमायझर केवळ शैक्षणिक आणि माहितीच्या उद्देशाने आहे आणि आर्थिक सल्ला तयार करत नाही. मागील कामगिरी भविष्यातील परिणामांची हमी नाही. गुंतवणुकीचे निर्णय घेण्यापूर्वी योग्य आर्थिक सल्लागाराचा सल्ला घ्या. डेटा-चालित, सानुकूल करण्यायोग्य पोर्टफोलिओ तुमच्या उद्दिष्टांनुसार आणि जोखमीसह आरामासह तुमच्या आर्थिक भविष्यावर नियंत्रण ठेवण्यासाठी आता डाउनलोड करा.
या रोजी अपडेट केले
११ सप्टें, २०२५