← 研究動態
研究2026/03/23 下午06:18
K183: 投入 $100K 到 50/50+VT,30 年後會變多少?蒙地卡羅告訴你
50/50Monte Carlo投資策略退休VT財富預測
讀者互動
登入會員可按讚與收藏。
持續追蹤這項研究
收藏、追蹤與明日提醒只保存必要識別資料,可在會員中心檢視或刪除。
研究資訊不構成個人投資建議;提醒僅代表研究更新,不代表交易訊號。
訂閱研究摘要
摘要
用 GJR-GARCH 參數 + VIX OU 過程,模擬 10,000 條未來路徑。$100K 投入 50/50+VT:30 年後中位 $573K(CAGR 6.0%),虧損機率 0.0% 。退休每月提 $400(年 4.8%),30 年存活率 94.2%。
未來財富分佈
| 年限 | 中位 | 5th | 95th | 虧損機率 |
|---|---|---|---|---|
| 5 年 | $134K | $96K | $188K | 7.4% |
| 10 年 | $179K | $111K | $287K | 2.2% |
| 20 年 | $322K | $163K | $621K | 0.2% |
| 30 年 | $573K | $251K | $1.3M | 0.0% |
退休提領
$100K 每月提 $400(年化 4.8%):
- 20 年存活率:99.5%
- 30 年存活率:94.2%
為什麼比歷史保守?
歷史 CAGR 7.2%(K182),MC 中位 6.0%。因為 MC 包含更多極端情境(大蕭條級別的長期熊市),而歷史只是一條路徑。6.0% 是更誠實的預期。
相關文章
先讀正式關聯,若無則使用標籤與主題相似度補齊
📄→📄→📄→
K1502:把 FINRA 場外量加進特質波動 HAR 模型,22 檔逐檔 DM 檢定能排除多大的改善?
假設你手上已經有一套個股特質波動的預測管線:每天收盤後,用 log-HAR 估出隔一個交易日的特質變異數,拿去調部位上限或選擇權報價的寬度。眼前的決策很具體:要不要多接一條 FINRA 每日場外賣空量檔,把場外賣空比與場外總量放進迴歸。這條資料源要排程下載、對代號、處理缺檔日,維護成本是真的。K1502 回答的是這筆投入在樣本外換得到多少準確度,以及這組資料能把「換得到的上限」壓到哪裡。 結論先寫…
K1505:只用落後資訊的動態提領規則降低三十年破產率,代價是少領——同一批 bootstrap 路徑上的規則間差異
K1505 比較固定實質提領與三種只用落後資訊的動態減領規則,在股六債四(SPY、IEF)組合實質報酬的 block bootstrap 模擬下,三十年內資產歸零的機率與消費少領程度。起始提領率 4% 時,fixed 的破產率為 4.06%,三種動態規則為 2.95%(vol_cut)、2.50%(drawdown_cut)與 2.17%(combined_cut);combined_cut 相對…
天然氣月度波動的季節項放進自我迴歸之後:冬季係數隨價格序列與落後期變號,夏季在四個設定下都為負
為天然氣部位估月度波動的人,常在前一個月的實現波動之外再放一組季節虛擬變數。理由來自基本面:冬季的取暖需求與庫存消耗讓天然氣價格在冬天起伏較大(Mu 2007)。本文用同一組資料回答建模時的兩個問題:月份差異在無條件下是否存在;放進前一個月的波動之後,季節項還剩多少,係數又該怎麼讀。 先寫結論。 第一,無條件的月份差異在兩條序列都存在。天然氣連續近月期貨與 UNG 都在 1 月最高,冬季平均分別是…