성공 확률 86.5%는 무슨 뜻일까: 몬테카를로 1,000번 읽는 법

은퇴 뒤에도 현금이 모자라지 않는다는 계산 결과를 받았다고 해 보겠습니다. 그런데 그 계산은 투자 수익률이 매년 5%라고 가정했습니다. 실제 수익률이 오르내려도 같은 계획이 버틸 수 있을까요.

Morrowly의 성공 확률 화면은 수익률을 흔들어 같은 계획을 여러 번 계산합니다. 이 글의 예시는 1,000번 중 865번이 끝까지 버텼습니다. 그래서 성공 확률은 86.5%입니다.

이 숫자를 읽을 때는 세 가지를 함께 봐야 합니다. 무엇을 성공으로 셌는가, 부족한 시행은 언제부터 부족했는가, 버틴 시행에서도 결과가 얼마나 갈렸는가. 세 질문을 움직이는 예시로 따라가 보겠습니다.

무엇을 성공이라고 부르는가

Morrowly는 계획이 끝날 때까지 한 번도 현금 부족이 발생하지 않은 시행을 성공으로 셉니다. 마지막 순자산이 큰지만 보는 기준이 아닙니다. 집이나 보증금에 자산이 있어도, 중간에 지출을 감당할 현금이 모자라는 시행은 부족으로 분류합니다.

전세 유지 예시와 같은 사람을 계산했습니다. 이 글의 표와 그림은 저장된 엔진 예시 결과를 사용합니다.

남는 돈은 ETF에 넣고 현금은 1,000만 원을 남기는 설정입니다. 현금 수익률은 연 2%이며, 국민연금과 추가 대출은 넣지 않았습니다. 이 예시에서는 투자 수익률을 흔들고, 소득 중단이나 추가 생활비 같은 사건을 무작위로 만들지는 않습니다.

1,000번의 결과가 86.5%가 되는 과정

한 번 계산할 때마다 계획의 입력은 그대로 두고, 모형에서 뽑은 투자 수익률로 다시 계산합니다. 그 결과 865회는 끝까지 현금이 모자라지 않았고, 135회는 계산 기간 안에 부족이 발생했습니다.

아래에서 칸 하나는 시행 한 번입니다. 회색 칸이 성공과 부족으로 분류되는 모습을 보세요. 마지막에는 865 ÷ 1,000 = 86.5%로 나타납니다. 칸은 결과를 설명하기 위해 구간별로 묶었으며 실제 시행 순서는 아닙니다.

애니메이션 정지 애니메이션 재생

성공한 865회도 같은 결과가 아닙니다. Morrowly는 계획 끝의 순자산을 물가를 뺀 지금 돈으로 바꾼 뒤, 시작할 때의 순자산과 비교해 세 구간으로 나눕니다. 부족한 135회는 처음 부족한 시점으로 다시 나눕니다.

이 구간 기준은 앱에서 바꿀 수 있습니다. 성공률 평가의 기본값도 90% 이상 아주 좋음, 75% 이상 좋음, 50% 이상 보통, 그 아래 위험으로 정해져 있습니다. 이 예시의 86.5%는 좋음에 해당합니다. 평가 이름과 구간 경계는 화면에서 결과를 구분하는 기준이고, 개인의 생활 조건을 대신 판단하는 답은 아닙니다.

부족한 135회는 언제부터 부족했을까

86.5%만 보면 실패한 시행을 모두 같은 문제로 생각하기 쉽습니다. 하지만 66세에 현금이 부족해진 시행과 89세에 부족해진 시행은 확인할 시간이 다릅니다. 먼저 처음 부족해진 나이를 찾아야 합니다.

아래는 부족한 135회의 첫 부족 나이를 순서대로 정렬한 결과입니다. 계산에 넣은 은퇴 나이 65세와, 첫 부족 나이의 가운데값 84세가 얼마나 떨어져 있는지 보세요.

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84세는 1,000회 전체의 나이가 아니라 부족한 135회만의 가운데값입니다. 처음 부족한 나이를 정렬했을 때 가운데에 오는 시행의 나이가 84세라는 뜻입니다.

이 결과를 보면 노년까지 이어지는 지출과 현금 흐름을 자세히 확인할 이유가 생깁니다. 실제 앱의 시행별 결과에서 부족한 시행을 열고, 첫 부족 전후에 수입·지출·인출률이 어떻게 바뀌었는지 살펴보세요. 생활비를 조절할지, 은퇴 시기를 바꿀지는 조건을 바꾼 계획으로 다시 비교해야 알 수 있습니다.

한 개의 곡선이 가리는 결과의 폭

같은 계획을 매년 5% 수익률로 한 번 계산하면 60세 순자산은 약 24.6억 원입니다. 수익률을 흔들어 계산한 1,000회의 60세 순자산을 정렬하면 가운데값은 약 20.8억 원입니다.

아래에서 고정 수익률의 한 선이, 나이마다 폭이 있는 결과로 바뀌는 모습을 보세요. 60세에 표시한 세 값은 1,000회 전체에서 구한 하위 10%, 가운데값, 상위 10%입니다.

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하위 10%는 최악의 값이 아니고, 상위 10%도 최고의 값이 아닙니다. 두 경계 밖의 시행도 있습니다. 또한 그림의 띠는 각 나이에서 따로 구한 백분위입니다. 아래 경계를 따라 움직인 하나의 시행이 실제로 있었다는 뜻은 아닙니다.

이 그림과 표는 기존 플랜 전망의 값과 비교하기 위해 명목 금액으로 표시했습니다. 성공 확률 화면의 금액은 물가를 뺀 지금 돈 기준이므로, 두 화면의 숫자를 비교할 때는 금액 기준도 맞춰야 합니다.

가운데값이 고정 수익률 계산보다 낮은 이유를 이해할 때는 복리도 함께 생각하면 좋습니다. 100만 원이 20% 오른 뒤 20% 떨어지면 120만 원을 거쳐 96만 원이 됩니다. 두 수익률의 산술평균은 0%지만 자산은 처음보다 줄었습니다. 수익률을 매번 곱하는 계산에서는 흔들림의 모양도 결과에 영향을 줍니다. 실제 분포의 위치는 수익률 모형과 입출금 조건에 따라 달라집니다.

은퇴 관련 이정표도 집계 대상을 확인해야 합니다. 이 예시에서는 1,000회 중 980회가 앱의 경제적 자립 기준에 닿았습니다. 그 980회만 정렬하면 도달 나이는 하위 10% 42세, 가운데값 49세, 상위 10% 57세입니다. 나머지 20회는 계산 기간 안에 그 기준에 닿지 않았습니다. 계산상 기준에 처음 닿은 나이와, 계획에 입력한 은퇴 나이 65세를 구분해서 읽으세요.

86.5%를 바꾸는 것은 표본과 가정이다

86.5%는 이 사람의 실제 미래에서 성공할 확률을 측정한 값이 아니라, 선택한 모형과 가정으로 계산한 1,000회 중 성공한 비율입니다. 시행 횟수를 늘려도 모형에 넣지 않은 소득 중단이나 추가 지출이 저절로 반영되지는 않습니다.

같은 입력과 같은 표본 번호라면 같은 결과가 나옵니다. 앱의 다른 표본은 같은 조건에서 다른 무작위 수익률 묶음을 뽑는 기능입니다. 생활비나 은퇴 시기를 비교할 때는 먼저 같은 표본 번호로 조건 하나를 바꾸고, 이후 다른 표본에서도 결과의 방향이 유지되는지 확인하면 비교하기 쉽습니다.

분포를 바꾸는 것은 질문 자체를 바꾸는 일입니다. 로그정규 모형 대신 과거 수익률 재표집을 사용하면 과거 자료의 수익률을 뽑아 변동을 만듭니다. 과거 백테스트는 시작 연도별로 과거 수익률을 차례로 대입합니다. 계산 기간이 보유한 과거 자료보다 길면 자료를 순환해서 사용합니다. 두 방식 모두 미래에 생길 사건을 모두 담고 있는 것은 아니므로, 어떤 자료와 가정으로 만든 결과인지 함께 읽어야 합니다.

내 계획에서 먼저 확인할 세 가지

이제 성공 확률 화면을 열면 숫자 하나에 멈추지 않고 다음 순서로 볼 수 있습니다.

1. 성공의 기준을 확인합니다. 끝까지 현금이 부족하지 않은 비율인지, 소득·지출·연금과 계산 기간이 내 계획을 반영하는지 봅니다.
2. 부족한 시행을 엽니다. 첫 부족 나이와 그 전후의 현금 흐름을 확인합니다. 전체 성공률이 같아도 부족한 시점은 다를 수 있습니다.
3. 조건 하나를 바꾼 계획을 비교합니다. 생활비, 은퇴 시기, 연금 수령 조건 등을 한 번에 하나씩 바꾸고, 성공률뿐 아니라 부족한 시점과 남는 자산도 봅니다.

화면에서는 시행별 결과를 눌러 한 시행의 수익률과 지출, 인출률을 확인할 수 있습니다. 다른 표본, 변동폭, 분포와 시행 횟수를 바꾸는 방법은 성공 확률 보기에 있습니다. 계획을 복제해서 비교하거나 연금 수령·인출 순서·대출 조기상환 조합을 살펴보려면 플랜 비교와 전략 최적화를 참고하세요.

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이 글은 교육·참고용 예시입니다. 입력은 엔진 예시 시나리오, 숫자는 저장된 예시 결과를 사용했으며 소수점 이하는 보기 쉽게 반올림했습니다. 애니메이션은 계산 속도나 실제 투자 기록을 보여주는 영상이 아닙니다. 결과는 모형, 가정, 표본과 계산 기간에 따라 달라지며 미래를 보장하지 않습니다.