4% 法则只是起点。cFIREsim 才能告诉你计划是否真的能撑下去。

“4% 法则”大概是互联网上被重复最多次的退休建议。第一年从投资组合中提取 4%，之后每年按通胀调整，钱就能用够 30 年。简单、清晰、好记。

但这不一定适用于你的具体情况。

这条规则来源于三一研究——一篇 1998 年发表的论文，分析了 30 年周期内股票和债券的历史回报。这就是第一个问题：30 年。如果你打算 45 岁退休，你需要 45 到 50 年的资金跑道，数学逻辑会发生显著变化。研究使用的是特定的股债配比，也没有考虑社会保障、兼职收入，或者人们随年龄增长支出模式发生变化这一有据可查的规律。

4% 法则给你的，是从一项特定的、简化的历史分析中得出的有用基准。而大多数人真正需要知道的，是自己的具体情况是否经得起考验——自己实际的投资组合规模、实际的预期支出、实际的退休时间线。

这正是 cFIREsim 要做的事。

普通计算器做不到的事，cFIREsim 能做

cFIREsim（“c” 代表 “collaborative”，即协作式）是一款基于浏览器的退休投资组合模拟器，在 FIRE（Financial Independence, Retire Early，财务独立、提早退休）社区的持续参与下迭代打磨而成。它接收你的真实输入，并将其与罗伯特·席勒的长周期数据集中的每一段历史市场序列进行比对——该数据集涵盖了 1871 年至今的美国股票回报、债券回报和 CPI 通胀数据。

输出结果不是一个让你安心的单一数字，而是一个成功率：在所有历史 30 年（或 40 年、50 年）周期中，你的投资组合在不归零的情况下撑过去的比例。你还可以看到哪些具体的历史时期模拟失败了，以及原因是什么。

假设你在 60/40 的投资组合上设定 3.5% 的提取率，跑 40 年，cFIREsim 可能会显示历史成功率为 96%。把提取率推高到 5%，你可能只剩 73%——也就是说，大约每四个历史场景中就有一个会让你把钱花光。“4% 法则说我没问题”和”我的具体计划在 27% 的历史场景中会失败”——这两种认知之间的差距，就是经验法则和真正分析之间的差距。

把你的计划放在 150 年历史中测试，就是让它经历那些真实发生过的时期：

• 大萧条（1929–1933），股票损失超过 80%
• 滞涨的 1970 年代，通胀侵蚀购买力，而回报却停滞不前
• 2000–2009 年的”失落十年”，十年内经历两次重大崩盘
• 漫长牛市时期，即便是差劲的提取策略也能安然无恙

回报序列风险——退休初期的崩盘可能对投资组合造成永久性损伤，而同样的崩盘若发生在退休后期则影响有限——当你看到它以真实历史场景呈现出来时，这种风险就变得具体而真实。

无需账号，没有门槛

cFIREsim 完全免费，无需注册。访问 cfiresim.com，输入你的数字，运行模拟即可。完整功能——历史分析、Monte Carlo 模式、所有配置选项——无需注册即可使用。

这对退休规划来说尤其重要。你的模拟输入涉及财务敏感信息：投资组合价值、预期年度支出、退休年龄。要求账号的工具会把这些信息与你的身份绑定，并存储在它们的服务器上。而 cFIREsim 在你的浏览器中完成所有计算。你的财务数据不会离开你的设备。

工具提供了一个可选的账号功能，用于跨会话保存模拟场景，但核心模拟器完全不依赖它。这使得 cFIREsim 稳稳归属于隐私友好的无登录工具行列——与 FICalc（FIRE 计算）和 The Measure of a Plan（财务规划模板）同属一类。

真正贴近现实的配置深度

配置深度是 cFIREsim 与基础复利计算器真正拉开差距的地方。核心输入是投资组合价值、年度支出和退休年限，但工具远不止于此。

提取策略。 标准 4% 法则使用”固定金额”——每年提取经通胀调整后的相同金额。真实的退休人员很少这样消费。cFIREsim 支持：

• 固定金额——经典规则；每年提取相同的通胀调整金额
• 固定百分比——提取剩余投资组合的固定比例；支出随投资组合价值波动
• 可变百分比提取（VPW）——根据你的时间跨度，行情好时多提，行情差时少提
• Guyton-Klinger 护栏策略——维持目标提取率，除非投资组合越过预设阈值，届时相应削减或增加
• 剩余组合比例——每年用组合余额除以剩余年数

从固定金额切换到可变策略，往往能大幅改善历史成功率。原因在于：固定金额在市场崩盘时仍维持同等提取，迫使你以低价卖出更多份额；而自适应策略在市场下行时减少支出，给投资组合留出恢复时间。

收入来源。 社会保障、养老金、租金收入、兼职收入。你可以添加从特定年份开始的收入流——例如，从退休第 20 年开始每年 24,000 美元的社会保障收入。对于在政府福利开始前存在收入空白期的提前退休者而言，这是一个关键变量。一个在没有社会保障时会失败的投资组合，一旦把 70 岁开始的收入纳入计算，可能会显示出超过 95% 的成功率。

支出调整。 对实际退休人员支出的研究表明，支出往往在晚年有所下降。你可以模拟在某个年龄之后降低支出——前期活跃年份支出较高，后期支出较低。

资产配置与滑行路径。 设置你的股票/债券/现金配比，并可选配置随时间逐步调整配置的滑行路径。

Monte Carlo 模式 vs. 历史分析

cFIREsim 提供两种模拟模式，理解其差异很重要。

历史模式是字面意义上的测试：把你的计划与数据集中每一个重叠时期进行比对。这些场景是真实的，那些崩盘和繁荣都真实发生过。

Monte Carlo 使用从历史数据中提取的统计数据，生成数千个随机回报序列。它能揭示历史上未曾发生、但在统计上合理的风险——更深或更长的衰退、股债之间不同的相关模式。

对同一场景同时运行两种模式并对比结果，能告诉你一些有价值的信息：如果 Monte Carlo 显示的成功率明显低于历史模式，说明你的计划可能对比历史上任何情况都更糟糕的序列敏感；如果两者接近，则说明你的计划在更广泛的可能未来中都具有稳健性。

与 FICalc 的比较

FICalc 是另一款无需登录的 FIRE 模拟器，值得直接比较，因为两者服务于重叠的用户群。FICalc 更简洁，用于快速检验提取率更高效——输入投资组合、支出和年限，得到清晰的可视化结果。

cFIREsim 在配置上更深入。这不是质量高下的比较，而是你想回答什么问题的问题。

用 FICalc 快速测试提取率，得到清晰的历史通过/失败分解。

当你需要模拟社会保障收入的分阶段启动、对比不同提取策略、将 Monte Carlo 与历史分析并行运行，或者考虑随时间变化的支出模式时，就用 cFIREsim。

对于刚开始思考退休模拟的大多数人，FICalc 是正确的入门工具。一旦你想压力测试假设条件或模拟更复杂的收入结构，cFIREsim 就有了你需要的配置深度。

开源，经社区验证

cFIREsim 是开源的。代码公开可查，这意味着你可以验证模拟器究竟在做什么——它使用了什么数据集、如何定义”成功”、每种提取策略内置了哪些假设。

这对退休规划工具来说尤其重要。当一个模拟器告诉你计划的成功率是 89% 时，这个数字只有在你理解它意味着什么的情况下才有价值。什么算成功？是什么数据在驱动模拟？专有工具要求你信任它的输出；开源工具让你自己去核查。

多年来，这款工具在 FIRE 社区中被广泛讨论——在 Reddit 的 r/financialindependence、Bogleheads 论坛以及类似的社区中。这种持续的社区参与验证了其方法论，并暴露了边缘情况。功能集合反映了用户随时间积累的真实需求。

上手指南

访问 cfiresim.com，从一次最简单的模拟开始：

1. 将 Portfolio（投资组合）设置为你当前或预计的退休储蓄金额
2. 将 Spending（支出）设置为以今日美元计算的预期年度退休支出
3. 将 Retirement Length（退休年限）设置为你预计的退休持续年数
4. 点击 Run

首次结果会给你一个基准成功率，以及一张显示哪些历史切入点失败的图表。从那里开始，每次只改变一个变量：将支出降低 10%，看看成功率如何变化；从第 15 年起每年增加 18,000 美元的社会保障收入；从固定金额切换为可变百分比提取。

每次改变都能精确显示你的结果对那个特定假设有多敏感。这种敏感性分析才是真正的价值所在——不是一个单一的百分比，而是对你的计划中哪些变量真正重要的理解。

在运行退休模拟之前，如果你想对自己的数字做个现实核查，Omni Calculator 涵盖了积累年间的复利增长、储蓄率和投资组合预测。

退休规划历来需要昂贵的软件、理财顾问，或者从头搭建复杂电子表格的意愿。cFIREsim 把一个真正严谨的模拟器放进了浏览器标签页——免费、无需注册、背靠 150 年真实市场数据。

值得问的问题不是你的计划在电子表格里看起来是否舒适，而是它能否在 1970 年代中活下去。