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Monte Carlo Investment Simulator
Simulation Assumptions
📖상세가이드 ▼

💡1. 도구 개요 및 필요성 (Overview & Purpose)

Every-Forge Monte Carlo Simulator는 기하 브라운 운동(Geometric Brownian Motion) 및 정규분포 난수 생성을 통해 30년 은퇴 자산의 고갈 확률, 중위 자산 가치 및 하위 10% 최악 시나리오(MDD)를 1,000회 모의 시뮬레이션하는 퀀트 분석 도구입니다.

  • 단순 고정 수익률 계산의 오류(수익률 순서 위험, Sequence of Returns Risk)를 확률적으로 보정합니다.
  • FIRE(조기 은퇴) 4% 룰 및 인출률에 따른 30년 자산 생존 확률(Survival Rate)을 시각화합니다.
  • 시장 변동성(표준편차) 충격 시 포트폴리오의 하락 방어력을 실시간으로 검증합니다.

⚙️2. 계산 공식 및 알고리즘 동작 원리 (Algorithm & Formulation)

1. Box-Muller 변환 난수 생성: 균등분포 난수를 정규분포 N(mu, sigma^2) 수익률로 변환

2. 확률 미분 시뮬레이션: S_{t+1} = S_t * (1 + r_t) - Withdrawal 기법을 통한 1,000회 궤적 산출

3. 100% 인브라우저 메모리 연산: 개인의 순자산 및 지출 정보가 외부 서버에 일체 노출되지 않음

📋3. 단계별 실무 활용 가이드 (Step-by-Step Guide)

  1. 1단계: 초기 포트폴리오 원금($)과 연간 지출/인출액($)을 설정합니다.
  2. 2단계: 기대 연평균 수익률(Mean Return %)과 연간 시장 변동성(Std Dev %)을 입력합니다.
  3. 3단계: 'Re-run 1,000 Simulations' 버튼을 눌러 30년 생존 확률과 자산 궤적 분포를 확인합니다.

❓4. 자주 묻는 질문 및 오류 해결 (FAQ & Troubleshooting)

Q.수익률 순서 위험(Sequence of Returns Risk)이란 무엇인가요?

은퇴 초기 몇 년간 주식 시장이 폭락할 경우, 동일한 평균 수익률이라도 원금이 급격히 고갈되는 위험을 의미하며 몬테카를로 분석을 통해 이를 방어할 수 있습니다.

Q.4% 룰(Trinity Study)이란 무엇인가요?

은퇴 첫해에 총자산의 4%를 인출하고 매년 물가상승률만큼 증액 인출할 경우 30년간 자산이 고갈되지 않을 확률이 95% 이상이라는 금융 연구 결과입니다.

Q.금융 시뮬레이션 데이터가 서버로 전송되나요?

아닙니다. 1,000회의 모든 확률 연산은 브라우저 JavaScript V8 엔진 내부에서 밀리초 단위로 실행됩니다.