Monte Carlo: supraviețuirea portofoliului
10.000 de trasee prin portofoliul tău. Modul de acumulare arată unde ai putea ajunge; modul de retragere arată probabilitatea de supraviețuire în optica FIRE. Riscul secvenței randamentelor, făcut vizibil.
Un simulator Monte Carlo rulează același portofoliu de mii de ori cu randamente aleatoare independente și întreabă: care e dispersia locului unde aș putea ajunge? Un singur backtest PAC îți dă o singură traiectorie; acesta îți dă tot plicul.
Două moduri:
- Acumulare — pleci de la un capital, contribui lunar, vezi unde ai putea ajunge în N ani. Graficul evantai arată dispersia (de la al 10-lea la al 90-lea percentil) a rezultatelor.
- Retragere (FIRE) — pleci de la un capital, retragi lunar, vezi cât de des supraviețuiește portofoliul. E întrebarea clasică din studiul Trinity, generalizată la orice mix de portofoliu și orice nivel de cheltuială.
Pentru un singur drum calibrat prin aceeași matematică, vezi backtest-ul PAC. Pentru un calculator FIRE rapid fără lentila probabilistică, vezi calculatorul FIRE.
How big could my pile get in N years if I keep contributing? The fan chart below shows the spread of outcomes across thousands of simulated paths.
60/40 Classic
Methodology: each path independently draws monthly returns from a lognormal distribution calibrated to each asset's documented annualized return and volatility. Mixed portfolios sum weighted asset returns at zero correlation (a simplification — real correlations would slightly tighten outcome dispersion). The model captures distributional risk well; it does not capture fat tails, regime change, or covariance shifts.