帳戶總值 (未扣費)
$0
扣除平台費前總值
淨贖回價值 (NET)
$0
已扣除贖回費及基金費
淨回報 (NET PROFIT)
$0
IRR: 0%
真實購買力 (REAL VALUE)
$0
通脹損失: $0
回本期 (BREAK-EVEN)
-- 年
尚未回本
累計收取派息
$0
第15年派息: $0
預估每月被動收入
$0
真實購買力: $0
💎 總資產價值
$0
NAV + 累計派息 | 真實總財富
📈 資產增長曲線
💡 智能顧問分析
...
投資初期若遭遇市場大跌，本金會被嚴重侵蝕。即使後期市場反彈，也難以追回損失。
對策：避免在初期滿倉高波動資產，或利用每月派息策略鎖定部分收益。
序列風險：退休或投資初期遭遇市場下跌的風險。
本金侵蝕：當固定派息率持續高於回報率時，資產淨值逐年遞減。
應對策略：
1. 初期採用保守的股債配置
2. 使用收益派息模式
3. 建立現金儲備緩衝
🎲 蒙特卡洛模擬結果 基於 1000 次隨機路徑模擬
最佳情景 (95th)
$0
IRR: 0%
中位數 (50th)
$0
IRR: 0%
最差情景 (5th)
$0
IRR: 0%
虧損概率
0%
本金虧損風險
📊 分位數分析
| 分位數 | 總資產值 | 淨回報 | IRR |
|---|---|---|---|
| 99th | - | - | - |
| 90th | - | - | - |
| 75th | - | - | - |
| 50th | - | - | - |
| 25th | - | - | - |
| 10th | - | - | - |
| 1st | - | - | - |
📈 概率分佈圖
💡 蒙特卡洛分析說明
基於幾何布朗運動模型進行隨機模擬。中位數(50th)代表一般預期，5th-95th區間涵蓋90%可能結果。
基於幾何布朗運動模型進行隨機模擬。中位數(50th)代表一般預期，5th-95th區間涵蓋90%可能結果。
🎲 蒙特卡洛設定
15%
標準差越大，路徑越分散
債券 5-8%
平衡 10-15%
股票 18-25%
新興市場 25-35%
加密貨幣 40-50%
🚫 提早贖回成本分析 (首5年)
| 年度 | 帳戶總值 | 贖回費率 | 贖回費用 | 狀態 |
|---|
* 贖回時一次性扣除