변동성 드래그

두 가지 모드 중 선택하세요. 하락 회복은 손실 후 손익분기에 필요한 백분율 상승을 계산하고 회복 시간을 추정합니다. 수익률 순서는 교대 연간 수익률로 안정적 성장과 변동성 성장 경로를 비교합니다. 은퇴자는 인출 + 변동성 드래그가 수익률 순서 리스크를 복리시키기 때문에 신경 씁니다. 동일 평균 수익률에서 더 낮은 포트폴리오 변동성은 수십 년에 걸쳐 더 높은 기하 결과를 낳습니다. +50% 후 -50%는 산술 평균 0%이지만 기하적으로 25% 손실입니다. 회복 표에 따르면 50% 하락은 회복에 50%가 아닌 100% 상승이 필요합니다. 순서 모드는 +20%, -10% 교대가 안정적 5% 평균 경로보다 저조함을 보여줍니다.

10%에서 90%까지 일반적인 하락 수준에 필요한 상승률을 보여주는 회복 표를 검토하세요. 순서 모드에서 연도별 표는 변동성 수익률이 시간이 지남에 따라 안정적 성장보다 어떻게 저조한지 보여줍니다. 동일 평균 수익률에서 더 낮은 포트폴리오 변동성은 수십 년에 걸쳐 더 높은 기하 결과를 낳습니다. +50% 후 -50%는 산술 평균 0%이지만 기하적으로 25% 손실입니다. 회복 표에 따르면 50% 하락은 회복에 50%가 아닌 100% 상승이 필요합니다. 순서 모드는 +20%, -10% 교대가 안정적 5% 평균 경로보다 저조함을 보여줍니다. 은퇴자는 인출 + 변동성 드래그가 수익률 순서 리스크를 복리시키기 때문에 신경 씁니다.

기하적으로 25% 손실입니다. 회복 표에 따르면 50% 하락은 회복에 50%가 아닌 100% 상승이 필요합니다. 순서 모드는 +20%, -10% 교대가 안정적 5% 평균 경로보다 저조함을 보여줍니다. 은퇴자는 인출 + 변동성 드래그가 수익률 순서 리스크를 복리시키기 때문에 신경 씁니다.

입력값이 변경될 때마다 변동성 드래그를 사용하세요: 시장 변동, 새로운 기여금, 또는 수정된 개인 가정 이후. 소프트웨어 설치 없이 빠르게 재실행하려면 페이지를 북마크하세요.

변동성 드래그의 예시 시나리오: 10%, 90%. 위에 이 값들을 입력하여 작동 원리에서 설명한 워크스루를 재현하세요.

한 번에 하나의 입력값을 조정하여 민감도를 확인하세요. 변동성 드래그는 즉시 업데이트되므로 행동하기 전에 낙관적 및 보수적 가정을 스트레스 테스트할 수 있습니다.

하락 후 필요 회복률 및 기하 vs 산술 수익률을 계산할 때 변동성 드래그를 사용하세요. 거래, 자산 배분 변경, 계획 업데이트 전 빠른 가정 분석에 적합합니다.

결정이 세금, 유동성, 또는 하나의 공식이 포착하는 것 이상의 다년도 예측에 걸쳐 있을 때 관련 도구와 함께 사용하세요.

입력 단위나 오래된 시장 가격을 확인하지 않고 출력을 복사하는 것은 변동성 드래그의 빈번한 오류입니다. 행동하기 전에 티커, 백분율, 날짜를 확인하세요.

단일 기준 시나리오만 실행하면 꼬리 위험을 무시하게 됩니다. 결정이 중요한 경우 보수적 입력값으로 스트레스 테스트하고 아래 나열된 관련 도구와 비교하세요.

모든 계산은 브라우저에서 실행됩니다. 값은 서버로 전송되지 않습니다. 순서 모드는 +20%, -10% 교대가 안정적 5% 평균 경로보다 저조함을 보여줍니다. 은퇴자는 인출 + 변동성 드래그가 수익률 순서 리스크를 복리시키기 때문에 신경 씁니다. 동일 평균 수익률에서 더 낮은 포트폴리오 변동성은 수십 년에 걸쳐 더 높은 기하 결과를 낳습니다. 변동성 드래그는 개인 맞춤형 조언을 대체하지 않습니다. 수수료, 슬리피지, 계좌별 규칙, 행동 제약이 실제 결과를 바꿀 수 있습니다.

portfolios에서 더 많은 계산기를 이용할 수 있습니다. 변동성 드래그만으로 전체 결정을 포착할 수 없을 때 이 계산기들을 사용하세요.

portfolios.tools의 내부 링크는 계산기를 연계하는 데 도움을 줍니다. 먼저 변동성 드래그를 실행한 다음, 아래 관련 섹션의 특화된 도구로 엣지 케이스를 검증하세요.