Simulateur Monte Carlo FIRE Calculateur
Exécutez des scénarios statistiques de rendement pour estimer la probabilité de succès du retrait sûr avec notre simulateur Monte Carlo FIRE gratuit.
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Comment Ça Marche
Saisissez la valeur du portefeuille, les dépenses annuelles, le rendement attendu, la volatilité et les années de retraite. L'outil exécute 1 000 simulations de chemin de retour en utilisant vos hypothèses. Les planificateurs FIRE testent souvent un portefeuille de 1 million de dollars avec des dépenses annuelles de 40 000 $, un rendement attendu de 7 % et une volatilité de 15 % sur 30 ans. Le taux de réussite montre à quelle fréquence les chemins de retour aléatoires survivent sans épuisement. Comparez un portefeuille d'actions à 90 % à 18 % en vol avec un mix 60/40 à 12 % en vol pour voir comment l'allocation d'actifs modifie les taux de réussite pour le même objectif de dépenses.
Examinez le taux de réussite, le taux de retrait en toute sécurité, les résultats centiles et la trajectoire médiane. Ajustez n'importe quelle entrée et toutes les simulations seront réexécutées instantanément dans votre navigateur. Le risque lié à la séquence de rendements est le plus important au cours des cinq premières années de retraite. Un marché baissier au début de son retrait peut nuire de manière permanente à la durabilité, même si les rendements moyens à long terme semblent bons. Examinez le résultat du 5e centile pour comprendre les pires scénarios. Si le 5e centile s'épuise d'ici la 20e année, votre plan pourrait nécessiter des dépenses inférieures ou un capital de départ plus élevé.
baissier au début de son retrait peut nuire de manière permanente à la durabilité, même si les rendements moyens à long terme semblent bons. Examinez le résultat du 5e centile pour comprendre les pires scénarios. Si le 5e centile s'épuise d'ici la 20e année, votre plan pourrait nécessiter des dépenses inférieures ou un capital de départ plus élevé.
Simulateur Monte Carlo FIRE. Rendements générés à partir d’une distribution normale.
Étape par étape
- Saisissez le portefeuille, les dépenses, le rendement, la volatilité et les années
- Examinez le taux de succès et les résultats par percentiles
- Ajustez les hypothèses pour tester différents scénarios sous contrainte
Exemple chiffre
Saisissez la valeur du portefeuille, les dépenses annuelles, le rendement attendu, la volatilité et les années de retraite.
Simulateur Monte Carlo FIRE: Examinez le taux de réussite, le taux de retrait en toute sécurité, les résultats centiles et la trajectoire médiane.
Quand utiliser ce calculateur
Quand utiliser ce calculateur: Exécutez des scénarios statistiques de rendement pour estimer la probabilité de succès du retrait sûr.
Simulateur Monte Carlo FIRE. portfolios.tools
Erreurs frequentes
Erreurs frequentes: Saisissez la valeur du portefeuille, les dépenses annuelles, le rendement attendu, la volatilité et les années de retraite.
Simulateur Monte Carlo FIRE. Examinez le taux de réussite, le taux de retrait en toute sécurité, les résultats centiles et la trajectoire médiane.
La Formule
P_t = (P_t-1 - D) × (1 + r_t) où r_t = μ + σ × Z, Z ~ N(0,1) via transformation Box-Muller. 1 000 simulations ensemencées. Retrait sûr trouvé par recherche binaire (20 itérations) visant ≥95 % de succès.
Rendements générés à partir d’une distribution normale. Le RNG ensemencé garantit des résultats reproductibles. Les rendements log normaux peuvent mieux correspondre aux données sur les actions que la normale. Ce modèle utilise des tirages normaux pour plus de transparence et de rapidité.
Limites et hypotheses
Rendements générés à partir d’une distribution normale. Le RNG ensemencé garantit des résultats reproductibles. Les rendements log normaux peuvent mieux correspondre aux données sur les actions que la normale. Ce modèle utilise des tirages normaux pour plus de transparence et de rapidité. Simulateur Monte Carlo FIRE.
Termes cles
- Comment Monte Carlo simule-t-il les rendements
- Le rendement de chaque année est tiré d'une distribution normale à l'aide d'une transformation de Box Muller avec génération de nombres aléatoires ensemencés.
- Qu'est-ce que le retrait sûr à 95 %
- Une recherche binaire sur 20 itérations trouve le montant de retrait annuel maximum qui produit une probabilité de survie d'au moins 95 % dans toutes les simulations.
- Hypothèse du modèle
- Les résultats dépendent de vos hypothèses de rendement et de volatilité.
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FAQ
Comment Monte Carlo simule-t-il les rendements ?
Le rendement de chaque année est tiré d'une distribution normale à l'aide d'une transformation de Box Muller avec génération de nombres aléatoires ensemencés. L'outil exécute 1 000 simulations par défaut et compte la fréquence à laquelle le portefeuille survit toutes les années sans atteindre zéro. Les grosses queues et le retour à la moyenne ne sont pas modélisés. Les crashs réels dépassent les queues de distribution normales, alors considérez les taux de réussite inférieurs à 90 % comme une mise en garde. Augmentez mentalement le nombre de simulations en réexécutant avec différentes graines : les résultats sont reproductibles mais une seule graine capture un échantillon aléatoire de chemins.
Qu'est-ce que le retrait sûr à 95 % ?
Une recherche binaire sur 20 itérations trouve le montant de retrait annuel maximum qui produit une probabilité de survie d'au moins 95 % dans toutes les simulations. Le retrait sécurisé à 95 % est le niveau de dépenses qui survit à au moins 950 des 1 000 parcours simulés. Il est plus conservateur que le taux médian soutenable. Un retrait sécurisé de 3,5 % sur 1 million de dollars équivaut à 35 000 $ par an avec un taux de survie de 95 % selon les hypothèses énoncées.
Quelle est la fiabilité des résultats ?
Les résultats dépendent de vos hypothèses de rendement et de volatilité. Des estimations prudentes produisent des projections plus fiables. Examinez l’écart des 5e et 95e centiles pour évaluer le risque de baisse. Augmentez la volatilité de 5 points pour simuler une allocation actions plus élevée. Rendement attendu inférieur de 2 points pour tester les hypothèses pessimistes des marchés de capitaux. Ajoutez 1 % séparément aux hypothèses de dépenses corrigées de l’inflation si vos retraits doivent augmenter avec le coût de la vie chaque année.
Que montre la trajectoire médiane ?
Il suit le chemin de simulation intermédiaire (500e sur 1 000 triés par valeur finale du portefeuille), donnant un résultat représentatif année par année plutôt que simplement la valeur terminale. Le chemin médian n’est pas votre résultat personnel le plus probable mais une référence centrale utile parmi 1 000 futurs aléatoires.
Comment tester mon plan sous contrainte ?
Les entrées sont enregistrées dans localStorage. Ajustez le rendement attendu, la volatilité, les dépenses ou les années pour tester différentes conditions de marché. Testez les réductions de dépenses au cours des années creuses en comparant les résultats avec le calculateur dynamique SWR utilisant les garde corps Guyton Klinger. Prolongez les années au delà de la retraite prévue pour modéliser un legs hérité ou un financement de réserve médicale en fin de vie.
Comment utiliser ce simulateur Monte Carlo FIRE sur mobile ?
Oui. Simulateur Monte Carlo FIRE fonctionne dans tout navigateur mobile moderne. Les donnees optionnelles restent sur votre appareil.
Ou sont stockees mes donnees avec Simulateur Monte Carlo FIRE ?
Sur aucun serveur. Les calculs s executent localement dans votre navigateur.
Dois je utiliser Simulateur Monte Carlo FIRE pour des decisions fiscales ou juridiques ?
Non. Simulateur Monte Carlo FIRE fournit des estimations educatives. Consultez un professionnel qualifie avant toute decision importante.
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