compoundsimเครื่องจำลองมอนติคาร์โลสำหรับการลงทุนสม่ำเสมอ
จำลองตลาด 1,000 เส้นทางจากข้อมูลจริงของ S&P 500, Nasdaq 100 และ MSCI ACWI เพื่อดูว่าการลงทุนแบบ DCA ของคุณอาจออกมาดีหรือแย่ได้แค่ไหน
การจำลองมอนติคาร์โลสำหรับการลงทุนแบบสม่ำเสมอ
มอนติคาร์โลเพิ่มอะไรให้
แทนที่จะใช้ผลตอบแทนคงที่ค่าเดียว ตัวจำลองจะรัน 1,000 เส้นทางจากแบบจำลองที่ปรับให้เข้ากับข้อมูลย้อนหลังที่คุณเลือก โดยสลับไปมาระหว่างภาวะสงบและภาวะผันผวนของตลาด ผลลัพธ์คือช่วงของผลที่เป็นไปได้ ไม่ใช่ตัวเลขเดียว: เส้นทางมัธยฐานและแถบเปอร์เซ็นไทล์ที่ 10 ถึง 90 แบบจำลองทำงานอย่างไร และทำไมข้อมูลย้อนหลังที่สั้นจึงทำให้แถบกว้างขึ้น อธิบายไว้ในบทความที่เกี่ยวข้องด้านล่าง
การอ่านเปอร์เซ็นไทล์
มัธยฐานคือผลลัพธ์ตรงกลาง ครึ่งหนึ่งของเส้นทางจบสูงกว่าและอีกครึ่งจบต่ำกว่า ราวหนึ่งในสิบเส้นทางจบต่ำกว่าขอบล่างของแถบ และหนึ่งในสิบจบสูงกว่าขอบบน แถบที่กว้างขึ้นจึงหมายความว่าความผันผวนของดัชนีเพิ่มความไม่แน่นอนให้แผนมากขึ้น ทำไมมัธยฐานจึงไม่ใช่การพยากรณ์ อธิบายไว้ในบทความที่เกี่ยวข้องด้านล่าง
การอ่านกราฟดรอว์ดาวน์
Drawdown คือระยะที่ยอดเงินอยู่ต่ำกว่าจุดสูงสุดที่เคยไปถึง กราฟช่วงแสดงตำแหน่งของเส้นทางต่าง ๆ ณ สิ้นปีแต่ละปี ฮิสโทแกรมแสดงการลดลงลึกที่สุดที่แต่ละเส้นทางเผชิญในเดือนใดเดือนหนึ่ง และเกณฑ์บอกสัดส่วนของเส้นทางที่เคยลดลงถึงระดับนั้นอย่างน้อยหนึ่งครั้ง ช่วงแรกเงินลงทุนรายเดือนมีขนาดใหญ่เมื่อเทียบกับยอดเงิน drawdown จึงตื้น ต่อมายอดเงินมีน้ำหนักมากขึ้นและการลดลงจะลึกขึ้น ตั้งจำนวนเงินรายเดือนเป็น 0 เพื่อดู drawdown ของดัชนีเอง ภาวะผันผวนกินเวลาต่อเนื่องหลายเดือน การร่วงจึงยืดเยื้อหลายเดือน แต่การร่วงยาวนานอย่างปี 2007–2009 ยังพบน้อยกว่าในประวัติศาสตร์จริง และความน่าจะเป็นเหล่านี้อาจมองโลกในแง่ดีเกินไป
เกี่ยวกับข้อมูลในอดีต
ผลตอบแทนรายเดือนคำนวณจากราคาปิดสิ้นเดือนที่ปรับเงินปันผลแล้วของ ETF ที่เป็นตัวแทนของแต่ละสินทรัพย์ (SPY สำหรับ S&P 500 ตั้งแต่ปี 1993, QQQ สำหรับ Nasdaq 100, AGG สำหรับพันธบัตรสหรัฐฯ, GLD สำหรับทองคำ เป็นต้น) ส่วนบิตคอยน์ใช้ราคาของตัวเองตั้งแต่ปี 2014 ไอคอนข้อมูลของกราฟช่วงคาดการณ์จะแสดงเดือนที่ช่วงเวลาที่เลือกครอบคลุม พร้อมผลตอบแทนและความผันผวน ผลตอบแทนในอดีตไม่ได้บ่งชี้อนาคต สินทรัพย์ที่ผันผวนสูงอย่าง SOX หรือบิตคอยน์จะให้แถบที่กว้างกว่ามาก