Simulador Monte Carlo FIRE Calculadora
Execute cenários estatísticos de retorno para estimar a probabilidade de sucesso da retirada segura com o nosso simulador Monte Carlo FIRE gratuito.
Como Funciona
A ferramenta executa 1. 000 simulações de caminho de retorno usando suas suposições. Os planejadores FIRE costumam testar um portfólio de US$ 1 milhão com gastos anuais de US$ 40. 000, retorno esperado de 7% e volatilidade de 15% ao longo de 30 anos. A taxa de sucesso mostra com que frequência os caminhos de retorno aleatórios sobrevivem sem esgotamento. Compare uma carteira de ações de 90% a 18% vol com uma combinação 60/40 a 12% vol para ver como a alocação de ativos altera as taxas de sucesso para a mesma meta de gastos.
Ajuste qualquer entrada e todas as simulações serão executadas instantaneamente em seu navegador. O risco da sequência de retornos é mais importante nos primeiros cinco anos de aposentadoria. Um mercado em baixa no início da retirada pode prejudicar permanentemente a sustentabilidade, mesmo que os retornos médios de longo prazo pareçam bons.
da retirada pode prejudicar permanentemente a sustentabilidade, mesmo que os retornos médios de longo prazo pareçam bons.
Simulador Monte Carlo FIRE. Retornos gerados a partir da distribuição normal.
Passo a passo
- Insira carteira, gasto, retorno, volatilidade e anos
- Analise a taxa de sucesso e os resultados por percentis
- Ajuste as premissas para fazer testes de estresse em diferentes cenários
Exemplo pratico
Simulador Monte Carlo FIRE: Revise a taxa de sucesso, a taxa de retirada segura, os resultados percentuais e a trajetória mediana.
Quando usar esta calculadora
Quando usar esta calculadora: Execute cenários estatísticos de retorno para estimar a probabilidade de sucesso da retirada segura.
Simulador Monte Carlo FIRE. portfolios. tools
Erros comuns
Erros comuns: Insira o valor do portfólio, gastos anuais, retorno esperado, volatilidade e anos de aposentadoria.
Simulador Monte Carlo FIRE.
A Fórmula
P_t = (P_t-1 - G) × (1 + r_t) onde r_t = μ + σ × Z, Z ~ N(0,1) via transformação Box-Muller. 1.000 simulações com semente. Retirada segura encontrada por busca binária (20 iterações) visando ≥95% de sucesso.
Retornos gerados a partir da distribuição normal. O RNG semeado garante resultados reproduzíveis. Os retornos normais logísticos podem ajustar se melhor aos dados de ações do que o normal. Este modelo usa desenhos normais para transparência e velocidade.
Limitacoes e premissas
Retornos gerados a partir da distribuição normal. O RNG semeado garante resultados reproduzíveis. Os retornos normais logísticos podem ajustar se melhor aos dados de ações do que o normal. Este modelo usa desenhos normais para transparência e velocidade. Simulador Monte Carlo FIRE.
Termos chave
- Como o Monte Carlo simula os retornos
- O retorno de cada ano é extraído de uma distribuição normal usando a transformada de Box Muller com geração de números aleatórios propagados.
- O que é a retirada segura a 95%
- A pesquisa binária em 20 iterações encontra o valor máximo de retirada anual que produz pelo menos 95% de probabilidade de sobrevivência em todas as simulações.
- Premissa do modelo
- Os resultados dependem dos seus pressupostos de retorno e volatilidade.
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Perguntas frequentes
Como o Monte Carlo simula os retornos?
O retorno de cada ano é extraído de uma distribuição normal usando a transformada de Box Muller com geração de números aleatórios propagados. A ferramenta executa 1. 000 simulações por padrão e conta quantas vezes o portfólio sobrevive todos os anos sem chegar a zero. Caudas gordas e reversão à média não são modeladas. As falhas reais excedem as caudas de distribuição normais, portanto, trate as taxas de sucesso abaixo de 90% como advertência. Aumente mentalmente a contagem de simulações executando novamente com sementes diferentes: os resultados são reproduzíveis, mas uma única semente captura uma amostra aleatória de caminhos.
O que é a retirada segura a 95%?
A pesquisa binária em 20 iterações encontra o valor máximo de retirada anual que produz pelo menos 95% de probabilidade de sobrevivência em todas as simulações. A retirada segura de 95% é o nível de gasto que sobrevive a pelo menos 950 dos 1. 000 caminhos simulados. É mais conservadora do que a taxa média sustentável. Uma retirada segura de 3,5% em US$ 1 milhão equivale a US$ 35. 000 por ano, com 95% de sobrevivência sob as suposições declaradas.
Quão confiáveis são os resultados?
Os resultados dependem dos seus pressupostos de retorno e volatilidade. Estimativas conservadoras produzem projeções mais confiáveis. Revise o spread dos percentis 5 e 95 para avaliar o risco negativo. Aumente a volatilidade em 5 pontos para simular uma maior alocação de capital. Reduzir o retorno esperado em 2 pontos para testar os pressupostos pessimistas do mercado de capitais. Adicione 1% às premissas de gastos ajustadas pela inflação separadamente se suas retiradas precisarem aumentar com o custo de vida a cada ano.
O que mostra a trajetória mediana?
Ele rastreia o caminho intermediário da simulação (500 de 1. 000 classificados pelo valor final do portfólio), fornecendo um resultado representativo ano a ano, em vez de apenas o valor terminal. O caminho mediano não é o resultado pessoal mais provável, mas uma referência central útil entre 1. 000 futuros aleatórios.
Como faço testes de estresse no meu plano?
As entradas são salvas em localStorage. Ajuste o retorno esperado, a volatilidade, os gastos ou os anos para testar a resistência de diferentes condições de mercado. Teste os cortes de gastos durante os anos de baixa, comparando os resultados com a Calculadora Dinâmica de SWR usando as proteções Guyton Klinger. Estender os anos além da aposentadoria esperada para modelar o legado legado ou o financiamento de reserva médica na velhice.
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