上回提到使用Portoflio Visualizer 分別選用 Historical Returns、Statistical Returns、Forecasted Returns 這三種模型，今天來補充說明前文的成功機率數據是如何獲得的。
共同條件：
首先來說明第一次的蒙地卡羅模擬，這是建立在一位退休人士，他希望能夠使用一筆退休金100萬元度過30年的退休生活，提領率為4%，所以每年度固定提領4萬元，並且隨通膨調整，每年做再平衡一次，維持一開始的股債比，固定使用資產配置為美國大型股股票60%與10年美國公債40%。
Historical Returns的模擬：
Portoflio Visualizer 模型分別選用Historical Returns(以下簡稱H)，這個模型就是自助抽樣(bootstrap resampling)，使用的數據是該網站上的全部歷史數據1972年至2024年，包含資產報酬率與通膨率，輸入的資料如下：
模擬結果如下為93.05%：
如果我們把提領率改為3.6%，也就是把上述4萬元改為3.6萬元，模擬結果如下為94.86%：
Statistical Returns的模擬：
Portoflio Visualizer 模型選用Statistical Returns，這個模型就是基本的蒙地卡羅模擬(basic Monte Carlo simulation methods)，使用的數據是該網站上的全部歷史數據1972年至2024年，包含資產報酬率、標準差、相關性與通膨率，輸入的資料如下：
模擬結果如下為95.40%：
如果我們把提領率改為3.6%，也就是把上述4萬元改為3.6萬元，模擬結果如下為96.38%：
Forecasted Returns的模擬：
Portoflio Visualizer 模型選用Forecasted Returns，這個模型也是基本的蒙地卡羅模擬(basic Monte Carlo simulation methods)，使用的數據不是該網站上的全部歷史數據1972年至2024年，而是使用我們預期的數字，必須要輸入資產報酬率、標準差、相關性與通膨率，輸入的資料我參考J.P. Morgan Asset Management的2025 Long-Term Capital Market Assumptions，其實有很多資產管理公司也都有對未來的各項資產數據做預測，大家也可以參考不同公司的資料，請注意這裡我有一錯誤，我並沒有把各項資產的相關性輸入，這應該是付費版的功能，如果有付費的朋友，可以自行上傳相關性的數據。
模擬結果如下為83.54%：
如果我們把提領率改為3.6%，也就是把上述4萬元改為3.6萬元，模擬結果如下為87.00%：
