compoundsim적립식 투자 몬테카를로 시뮬레이터
S&P500·나스닥100·MSCI ACWI 실제 데이터로 만든 1,000가지 경로로, 적립식 투자가 좋을 때와 나쁠 때를 확인합니다.
적립식 투자를 위한 몬테카를로 시뮬레이션
몬테카를로가 더해 주는 것
하나의 고정 수익률 대신, 선택한 자산의 과거 데이터에 맞춘 모델로 1,000개의 경로를 돌립니다. 모델에는 평온한 국면과, 수익률이 낮고 변동성이 크며 꼬리가 두꺼운 거친 국면의 두 가지가 있고, 각 경로의 달은 과거와 같은 빈도로 두 국면을 오갑니다. 각 경로는 또한 과거 데이터가 확정할 수 있는 범위와 없는 범위를 바탕으로 평균 수익률 추정치를 스스로 뽑으므로, 기간이 짧을수록 띠가 넓어집니다. 결과는 하나의 숫자가 아니라 범위입니다: 중앙값 경로와 10~90 백분위 띠.
백분위수 읽는 법
중앙값은 가운데 결과로, 시뮬레이션 경로의 절반은 이보다 높게, 절반은 낮게 끝났습니다. 10 백분위수는 열 개 중 하나 정도가 그 아래로 떨어진 비관적 사례이고, 90 백분위수는 같은 확률의 낙관적 사례입니다. 띠의 폭은 해당 지수의 변동성이 계획에 얼마나 큰 불확실성을 더하는지 보여 줍니다.
드로다운 차트 읽는 법
낙폭은 잔고가 지금까지의 최고점보다 얼마나 아래에 있는지입니다. 범위 차트는 각 연말에 경로들이 어디에 있는지 보여주고, 히스토그램은 각 경로가 어느 달에든 겪은 가장 깊은 하락을 보여주며, 기준선은 그만큼 떨어진 적이 한 번이라도 있는 경로의 비율입니다. 초기에는 납입액이 잔고에 비해 커서 낙폭이 얕고, 후반에는 잔고가 커지면서 하락이 깊어집니다. 월 납입액을 0으로 두면 지수 자체의 낙폭을 볼 수 있습니다. 거친 국면은 몇 달씩 이어져 하락이 여러 달에 걸치지만, 2007~2009년만큼 긴 하락은 실제 역사보다 드물게 나오므로 이 확률은 낙관적일 수 있습니다.
사용한 과거 데이터
월간 수익률은 각 자산을 대표하는 ETF의 배당 조정 월말 종가에서 계산합니다(S&P 500은 SPY(1993년~), 나스닥 100은 QQQ, 미국 종합채권은 AGG, 금은 GLD 등). 비트코인은 2014년 이후 가격 자체를 사용합니다. ‘예상 범위’ 차트의 정보 아이콘에서 선택한 과거 데이터의 대상 월과 그 기간의 수익률·변동성을 확인할 수 있습니다. 과거 수익률이 미래를 보장하지는 않으며, SOX나 비트코인처럼 변동성이 큰 자산은 띠가 훨씬 넓어집니다.