Monte-Carlo-Simulation oder historische Szenarien? Was für Deine Ruhestandsplanung besser passt
- Eine Monte-Carlo-Simulation würfelt tausende zufällige Zukunftsverläufe auf Basis statistischer Annahmen (erwartete Rendite, Schwankungsbreite).
- Eine historische Szenario-Analyse rechnet Deinen Plan durch echte Marktphasen der Vergangenheit — mit ihren realen Crashs, Inflationsschüben und Erholungen.
- Monte Carlo erzeugt beliebig viele Pfade, hängt aber vollständig an den eingegebenen Annahmen — und unterschätzt typischerweise, wie Krisen tatsächlich verlaufen: gehäuft, langgezogen, mit Inflation im Schlepptau.
- Historische Szenarien enthalten jede dieser Eigenschaften automatisch, weil jede Zahl wirklich passiert ist — inklusive der Reihenfolge von Verlusten, die für Entnahmepläne entscheidend ist.
- Vermögenskurve rechnet mit historischen Szenarien auf zwei sich ergänzenden Datenreihen: 55 Jahre deutsche Daten mit sechs Anlageklassen als Hauptreihe — und eine über 150 Jahre zurückreichende US-Reihe (seit 1871) als Härtetest. Beide durchgehend in realen, also inflationsbereinigten Größen.
Die kurze Antwort: Beide Methoden versuchen dasselbe — herauszufinden, ob Dein Geld reicht, wenn die Märkte nicht mitspielen. Monte Carlo tut das mit gewürfelten Zufallspfaden aus einem statistischen Modell, historische Szenarien mit den echten Marktverläufen der Vergangenheit. Für die Ruhestandsplanung mit laufenden Entnahmen halten wir historische Szenarien für das ehrlichere Werkzeug: Sie zeigen Dir, wie Dein Plan die Stagflation der 1970er, die Dotcom-Jahre oder 2008 überstanden hätte — nicht, wie er einen statistisch erzeugten Durchschnittssturm übersteht. Deshalb rechnet Vermögenskurve mit historischen Szenarien — auf deutschen und auf US-Daten, jeweils in realen Größen.
Was eine Monte-Carlo-Simulation macht
Eine Monte-Carlo-Simulation erzeugt tausende mögliche Zukunftsverläufe für Dein Depot. Dafür braucht sie Annahmen: Wie hoch ist die erwartete Rendite pro Jahr? Wie stark schwankt sie? Aus diesen Kennzahlen zieht der Rechner immer wieder zufällige Jahresrenditen — wie beim Würfeln, daher der Name des Casinos in Monaco. Am Ende steht eine Erfolgsquote: „In 87 von 100 simulierten Zukünften hat Dein Geld gereicht."
Das klingt präzise. Und für manche Fragen ist es ein gutes Werkzeug. Aber die Präzision steht und fällt mit den Annahmen. Wer 7 % erwartete Rendite und 15 % Schwankung eingibt, bekommt eine andere Welt als jemand mit 5 % und 20 % — und beide Zahlenpaare lassen sich seriös begründen. Das Ergebnis wirkt objektiv, ist aber ein Spiegel der Eingaben.
Stärken
- Beliebig viele Pfade: Auch Verläufe, die es historisch nie gab, tauchen auf — die Zukunft muss der Vergangenheit nicht gleichen.
- Flexibel: Annahmen lassen sich an eigene Erwartungen anpassen (etwa niedrigere künftige Renditen).
- Statistisch auswertbar: Erfolgsquoten und Bandbreiten lassen sich sauber beziffern.
Schwächen
- Annahmen-abhängig: Kleine Änderungen an Rendite- oder Schwankungsannahme verschieben die Erfolgsquote deutlich. Die scheinbare Genauigkeit („92,3 % Erfolgswahrscheinlichkeit") ist genauer, als das Modell es hergibt.
- Krisen kommen oft zu harmlos vor: Einfache Modelle ziehen jedes Jahr unabhängig neu. Echte Baissen kleben aber aneinander: Auf ein schlechtes Jahr folgt überdurchschnittlich oft ein weiteres. Diese Häufung ist für Entnahmepläne der gefährlichste Teil — und genau sie geht in vielen Simulationen verloren.
- Inflation und Kurse hängen zusammen: In den 1970ern fielen schwache reale Aktienrenditen und hohe Inflation zusammen. Ein Modell, das Inflation und Rendite getrennt würfelt, verpasst diese Doppelbelastung.
- Schwer nachvollziehbar: Hinter „Pfad 4.812 ist gescheitert" steht keine Geschichte. Du kannst nicht nachfühlen, was da passiert wäre.
Was eine historische Szenario-Analyse macht
Eine historische Szenario-Analyse nimmt Deinen Plan — Startvermögen, Sparraten, Entnahmen, Aufteilung — und lässt ihn durch echte Marktphasen laufen. Nicht durch einen Durchschnitt der Vergangenheit, sondern durch jede einzelne Phase: Start 1971, Start 1972, Start 1973 und so weiter. Jedes dieser rollierenden Fenster ist ein vollständiges, real passiertes Drehbuch — mit Stagflation, Crashs, Erholungsjahren, Nullzinsphase und Inflationsschub.
Das Ergebnis ist keine Wahrscheinlichkeit, sondern ein Befund: In welchen historischen Startjahren hätte Dein Plan funktioniert, in welchen nicht — und woran genau wäre er gescheitert.
Stärken
- Jede Zahl ist wirklich passiert: Keine Annahme über erwartete Renditen nötig. Die Daten enthalten die echten Zusammenhänge — Crash-Häufung, Inflation, Erholungsdauern — automatisch.
- Reihenfolge-Risiko wird sichtbar: Für Entnahmepläne ist entscheidend, wann die Verluste kommen, nicht nur wie hoch sie im Schnitt sind. Historische Fenster bilden genau das ab.
- Nachvollziehbar: „Dein Plan wäre mit Start 1973 gescheitert" ist eine Geschichte, die Du prüfen und verstehen kannst. Das schafft Vertrauen in das Ergebnis — oder begründeten Zweifel am Plan.
- Ehrlich in der Kommunikation: Das Werkzeug behauptet keine Wahrscheinlichkeit über die Zukunft. Es zeigt, was gewesen wäre.
Schwächen — und wie man sie entschärft
- Begrenzte Stichprobe: Wenige Jahrzehnte Daten ergeben nur eine Handvoll unabhängiger Marktphasen, und die Fenster überlappen sich. Gegenmittel: eine zweite, deutlich längere Reihe daneben legen. Je weiter die Historie zurückreicht, desto mehr unterschiedliche Krisentypen stecken in den Fenstern — Deflation, Stagflation, schnelle Crashs, zähe Seitwärtsjahrzehnte.
- Die Zukunft kann schlimmer sein: Was historisch nie vorkam, taucht in keinem Fenster auf. Eine lange Reihe macht diese Lücke kleiner, aber nicht zu — das bleibt die ehrliche Grenze der Methode.
- Nominale Zahlen täuschen: Eine ferne Vergangenheit mit anderen Zins- und Inflationswelten lässt sich nominal kaum sinnvoll mit heute vergleichen. Gegenmittel: in realen Größen rechnen. Inflationsbereinigt wird aus „anderen Zeiten" eine vergleichbare Frage: Wie viel Kaufkraft hatte das Depot, und wie viel Kaufkraft wurde entnommen? So werden auch die ältesten Fenster nutzbar.
Der direkte Vergleich
| Monte-Carlo-Simulation | Historische Szenarien |
|---|---|
| Datenbasis | |
| Statistische Annahmen (Rendite, Schwankung) | Echte Marktverläufe |
| Anzahl Verläufe | |
| Beliebig viele, auch nie dagewesene | Begrenzt auf reale Fenster — mit langer Reihe aber viele Krisentypen |
| Krisen-Realismus | |
| Häufung und Inflations-Kopplung oft unterschätzt | Automatisch enthalten |
| Reihenfolge-Risiko | |
| Modellabhängig | Originalgetreu |
| Inflation | |
| Separate Annahme, Kopplung oft verloren | In realer Rechnung direkt eingepreist |
| Nachvollziehbarkeit | |
| Abstrakte Pfade ohne Geschichte | Jedes Szenario hat Jahr und Kontext |
| Ergebnis-Typ | |
| Erfolgswahrscheinlichkeit | Befund je Startjahr |
| Größte Schwäche | |
| Steht und fällt mit den Annahmen | Kennt nur, was schon passiert ist |
Zwei Datenreihen, eine Methode: deutsch und US im Doppelpack
Historische Szenarien sind nur so gut wie ihre Datenreihe — und keine einzelne Reihe kann alles. Deshalb rechnet Vermögenskurve mit zwei sich ergänzenden Reihen:
- Deutsche Reihe (Hauptperspektive): 55 Jahre deutsche Marktdaten mit sechs Anlageklassen. Sie ist die anwendbarste Reihe für Deinen Plan: deutsche Inflation, die Perspektive eines Anlegers hierzulande — und genug Anlageklassen, um ein realistisch gemischtes Depot abzubilden, nicht nur „Aktien plus Anleihen".
- US-Reihe (Härtetest): Eine bis 1871 zurückreichende US-Datenreihe mit zwei Anlageklassen — über 150 Jahre Marktgeschichte. Ihre Stärke ist die schiere Länge: Sie enthält Krisentypen, die in 55 Jahren schlicht nicht vorkamen — etwa eine ausgewachsene Deflation. Wer seinen Plan zusätzlich durch diese Fenster schickt, testet ihn gegen ein breiteres Spektrum an Marktgeschichte.
Die Rollen sind klar verteilt: Die deutsche Reihe beantwortet „Wie hätte sich mein Depot hier verhalten?", die US-Reihe beantwortet „Hält der Plan auch Krisen stand, die es hierzulande in den Daten noch nicht gab?" Erst beide zusammen ergeben das volle Bild — und beide werden durchgehend real, also inflationsbereinigt, gerechnet.
Warum Vermögenskurve mit historischen Szenarien rechnet
Wir haben uns bewusst für historische Szenarien entschieden — aus drei Gründen:
- Entnahmepläne scheitern an Reihenfolgen, nicht an Durchschnitten. Wer zu Rentenbeginn in eine mehrjährige Baisse mit Inflation läuft, hat ein anderes Problem, als der Durchschnitt aller Jahre vermuten lässt. Genau diese Konstellationen stecken original in den historischen Fenstern. Ein Zufallsmodell muss sie erst mühsam nachbauen und tut es oft unvollständig.
- Ehrlichkeit vor Optimismus. Eine Erfolgswahrscheinlichkeit mit Nachkommastelle suggeriert eine Gewissheit über die Zukunft, die niemand hat. „In diesen historischen Fenstern hätte Dein Plan gehalten, in jenen nicht" ist die ehrlichere Aussage — und die nützlichere, weil Du siehst, welche Art von Krise Deinem Plan gefährlich wird.
- Zwei Reihen, reale Größen. Die deutsche Reihe liefert die anwendbarste Antwort (55 Jahre, sechs Anlageklassen, deutsche Inflation), die lange US-Reihe den Härtetest mit den meisten durchlebten Krisentypen. Beide inflationsbereinigt — so werden Fenster aus ganz unterschiedlichen Epochen auf Kaufkraft-Basis vergleichbar.
Das heißt nicht, dass Monte Carlo ein schlechtes Werkzeug wäre. Für Fragen wie „Was, wenn künftige Renditen dauerhaft niedriger liegen als je zuvor?" ist es sogar das passendere. Aber für die Kernfrage der Ruhestandsplanung — hätte mein Plan die realen Krisen überstanden? — liefern historische Szenarien die Antwort, die sich prüfen lässt.
Häufige Fragen
Ist eine Monte-Carlo-Simulation genauer als historische Szenarien?
Nein — sie ist anders, nicht genauer. Monte Carlo liefert mehr Pfade, aber jeder Pfad erbt die Unsicherheit der eingegebenen Annahmen. Historische Szenarien liefern weniger Verläufe, aber jeder davon ist real passiert. Welche Methode passt, hängt von der Frage ab, die Du stellst.
Warum unterschätzen Monte-Carlo-Modelle Krisen?
Einfache Modelle ziehen jedes Jahr unabhängig neu. Reale Baissen treten aber gehäuft auf und gehen oft mit erhöhter Inflation einher. Wer diese Zusammenhänge nicht ausdrücklich einbaut, simuliert Krisen, die kürzer und milder sind als die echten. Es gibt aufwendigere Modelle, die das besser machen — sie brauchen dafür aber noch mehr Annahmen.
Deutsche Daten oder US-Daten — was ist besser?
Keine der beiden Reihen ist „besser", sie beantworten verschiedene Fragen. Die deutsche Reihe (55 Jahre, sechs Anlageklassen) ist die anwendbarste für einen Plan hierzulande: deutsche Inflation, deutsche Anlegerperspektive, realistisch gemischte Depots. Die US-Reihe reicht bis 1871 zurück — über 150 Jahre — und enthält dadurch Krisentypen, die in den deutschen Daten fehlen — dafür bildet sie nur zwei Anlageklassen ab. Deshalb nutzt Vermögenskurve beide: die deutsche als Hauptreihe, die US-Reihe als Härtetest.
Kann die Zukunft nicht schlimmer werden als alles Historische?
Ja, das kann sie — das ist die ehrliche Grenze jeder Szenario-Analyse. Historische Szenarien zeigen, ob Dein Plan die bisher realen Krisen überstanden hätte. Eine Garantie für die Zukunft ist das nicht. Wer zusätzliche Sicherheit will, kann den Plan bewusst konservativer auslegen, als es die schlimmsten historischen Fenster verlangen.
Was bedeutet „real statt nominal" — und warum ist das so wichtig?
Nominal ist der Zahlenwert auf dem Kontoauszug, real ist die Kaufkraft dahinter. Für einen Entnahmeplan zählt nur die Kaufkraft: Eine Entnahme, die nominal konstant bleibt, schrumpft real Jahr für Jahr. Erst die reale Rechnung deckt auf, dass die gefährlichsten historischen Fenster oft nicht die mit den tiefsten Kursstürzen waren, sondern die mit hoher Inflation bei schwachen Märkten. Und sie macht die ältesten Fenster der langen US-Reihe überhaupt erst mit heute vergleichbar.
Mit welcher Methode rechnet Vermögenskurve?
Mit historischen Szenarien: Dein Plan läuft durch alle rollierenden Fenster zweier Datenreihen — 55 Jahre deutsche Daten mit sechs Anlageklassen und eine über 150 Jahre lange US-Reihe (seit 1871) als Härtetest —, durchgehend in realen Größen. Das Ergebnis zeigt Dir je Startjahr, ob und wann der Plan gehalten hätte — als Beispielrechnung, nicht als Prognose oder Empfehlung.
Quellen und Grundlagen
- Bengen, W. P. (1994) und Cooley, Hubbard & Walz (1998) — historische Fenster als Prüfmethode für Entnahmepläne.
- Shiller, R. J. — Online Data (US-Aktien, Anleihen, Inflation ab 1871), Grundlage der US-Reihen der Engine.
- Deutsche Bundesbank (Zeitreihen-Datenbank) und Statistisches Bundesamt (Verbraucherpreisindex) — Grundlage der deutschen Reihen ab 1971.
- Mandelbrot, B. & Hudson, R. (2004): The (Mis)Behavior of Markets — warum Renditen dicke Ränder und Cluster haben, die eine Normalverteilung nicht abbildet.
- § 20 EStG, § 18 InvStG — Abgeltungsteuer und Teilfreistellung im Steuermodell des Artikels.
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