一、核心思路
定投的结果取决于未来价格路径。历史回测给的是“发生过的一条路径”，而蒙特卡洛通过假设收益均值与波动，生成上千条随机路径，计算每条路径下的终局市值、收益率和最大回撤，得到一个结果分布。
二、最常见的设置
- 预期年化 μ： 参考长期指数收益或自身假设，比如 6%~8%。
- 年化波动 σ： 参考历史波动或同类资产，比如 15%~25%。
- 分布模型： 经典用正态或对数正态；若想更保守，可调低均值或提高波动。
- 路径数量： 1000~5000 条即可看到稳定分布，过高收益边际不大。
三、结果要看什么
- 终局收益分布： P50（中位数）给出“更可能出现”的结果，P10/P90 反映悲观与乐观情境。
- 最大回撤分布： 了解落在 10% 或 20% 位置的回撤，帮助准备仓位与心理预期。
- 成功率定义： 可设“年化≥X%”或“终局市值≥目标”，统计达成比例。
四、快速上手的简易流程
- 选定标的（如宽基指数）并给出 μ、σ 假设。
- 设定定投金额、频率、时长，假设分红再投。
- 生成多条价格路径，逐期投入并记录净值与回撤。
- 汇总分布：终局市值、IRR、最大回撤、达标率。
五、常见误区与改进
- 忽略估值周期： 均值回归或熊市拉长可能让低位定投更久，可尝试在低估区加入额外投入规则。
- 假设过度乐观： μ 减 1~2%、σ 加 2~3% 做压力情景，更接近“守底线”结果。
- 只看终局不看路径： 回撤分布决定你能否坚持执行，路径波动太大时需要降低仓位或拉长周期。
六、结合实盘工具
你可以先用我们的 美股回测 或 国内基金回测 看真实历史，再把同类资产的 μ、σ 代入蒙特卡洛，得到“未来可能的范围”。若要更稳健，可同时查看：
- 历史回测的实际回撤与收益。
- 蒙特卡洛 P10~P90 的结果区间。
- 与自身现金流、持有周期匹配的仓位计划。
定投的关键仍是可执行性。蒙特卡洛提供了“概率地图”，帮助你提前看到极端情境并做好准备：在好结果里不盲目追加，在坏结果里不轻易放弃。把分布与行动方案绑定，才能真正提升胜率。