S&P 500 / DOLLAR-COST AVERAGING LAB
用历史行情，
检验你的定投计划。
选择起止月份，回放标普 500 的历史价格，逐月观察投入、累计收益与收益曲线。
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历史模式不含分红再投资，不是总回报；月均价并非可提前获知的成交价格，结果仅用于事后研究。指数不能直接买入，未计基金管理费、税费、汇率、滑点和跟踪误差。
数据来源与口径：Shiller / DataHub ↗ · DataHub 标注 ODC-PDDL；原始数据未提供明确许可声明。仅采用 Shiller 历史段，不混入后续 FRED 扩展。
设定你的实验
季度金额指“每次”金额，不会自动乘以 3。修改参数后请重新生成。
模拟操作台
历史回测蓝线：模拟资产；灰线：累计投入（不计利息的现金参照）。下方单独展示累计收益线，红色为盈利、绿色为亏损。累计收益 = 模拟资产 − 累计投入，不是年化收益或资金加权收益率。
累计收益曲线 USD · 已扣买入费用
近期模拟流水
| 月份 | 指数点位 / 模型价格 | 投入 USD | 费用 USD | 新增虚拟份额 | 模拟资产 USD | 累计收益 USD |
|---|
展示所选月份以前最近 12 条记录。完整计划可导出 Excel（.xlsx）。
理解这个实验
投入与收益按什么顺序计算？
起点先将初始投入扣除买入费用后换算为虚拟份额；之后每月先更新价格，再按所选周期投入（历史模式按月均价估算，假设模式按模型月末价格）。支持无限精度虚拟碎股份额，不模拟实际成交撮合。金额在内部保留浮点精度，仅展示时四舍五入。
基础收益与波动情景如何定义？
匀速路径使用月增长率 (1 + 年收益假设)^(1/12) − 1。波动路径在月度对数收益上叠加固定正弦与余弦扰动，最终收益不等于基础年收益假设。冲击路径在第 12 月基础变化后额外乘以 0.7；后续继续按基础假设增长，不额外假设回补损失。所有情景都是人工设定，不代表概率分布或历史压力测试。
历史回测的数据与交易假设
历史模式使用 Shiller 经 DataHub 整理的标普 500 月度价格，覆盖 1957-04 至 2023-06，共 795 个月。起始月只投入初始金额；之后按相隔 1 或 3 个月定投，每次先扣费再按当月均价换算虚拟份额。结束月计入估值与到期定投，不计卖出费用。图表日期中的“01”只是月份标签，不代表月初交易。数据为本地快照，获取日期 2026-10-23，不会自动延伸至当前日期。
累计收益 = 持有份额 × 当月指数价格 − 累计投入；收益比例以累计投入为分母，既非年化也非资金加权收益。分红、通胀和实际基金费用均未计入。假设模式继续使用人工生成价格，与历史模式分别计算。
怎样比较不同计划？
先统一投资期、总投入与资金可用时点，再比较结果。提高每期投入会提高资产金额，但不代表策略回报率提高。本页用同一现金流的累计投入作参照，没有把未来才有的钱假定为起点可一次性投入。