FIRE计算器 - 财务自由提前退休测算

FIRE（Financial Independence, Retire Early）的核心是一笔能替你打工的钱：本金投出去，每年只取一小部分付账单，剩下的继续增值，钱就永远花不完。这笔本金有多大？把年支出除以取现率——4% 法则下就是年支出乘以 25，年花 12 万对应 300 万。数字听着吓人，但拆成「每年存多少、几年存到」就具体了。

测算里最容易被忽略的是通胀：今天的 300 万不等于十年后的 300 万，目标线必须跟着物价一起上调，否则算出来的退休年龄会虚早。本工具按名义回报逐年模拟、目标随通胀上调，并在轨迹表里同时给出资产的名义值和折回今天购买力的数值，两种视角对照着看更踏实。

这个工具解决你的问题了吗？

使用步骤

填当前年龄与家庭年支出（想要的那种生活水平，不是现在省吃俭用的数）。
填可投资储蓄与每年还能存进去的钱。
设回报率、通胀率与安全取现率，默认 6%、2.5%、4%（经典口径）。
读预计退休年龄与资产轨迹表，调整储蓄额看达标年份怎么变。

计算原理与示例

FIRE 本金怎么算

FIRE 本金 = 年支出 ÷ 安全取现率，4% 取现率下即年支出 × 25。逻辑是本金投出去按长期回报增值，每年取 4% 花销，本金还能跑赢通胀，钱大概率花不完；取现率越保守，需要的本金越大。

取现率为什么常取 4%

4% 来自对历史股债组合的回撤研究：按 4% 取现的组合在绝大多数 30 年周期里都不会耗尽。它不是保票——早期遇到大熊市依然危险，所以有人用 3%~3.5% 的更保守取现率，代价是本金门槛提高两三成。

轨迹表两个数值什么区别

名义值是当年账面上的钱；购买力折现把它除以历年通胀、换回「今天的钱」。目标线随通胀上调是名义值口径，而你对生活水平的感知是购买力口径——两个数对照，才不会被「账面翻倍、实际没涨」的错觉骗到。

测算没考虑什么

测算假设回报逐年恒定，不含税负、收益波动与失业断缴；退休后的现金流也按同一取现率简化。它适合做方向感判断——差三年还是差十年、多存一年能提前几年——精确到月的规划请交给专业财务顾问。

代码示例

JavaScript FIRE 金额：年支出 ÷ 取现率

// 4% 法则：年支出的 25 倍，即 ÷ 4%
const fireNow = 120000 / 0.04;   // 300 万

// 通胀不能忽略：目标金额按年通胀上调
const target = fireNow * Math.pow(1.03, 10);   // ≈ 403 万（10 年后）

JavaScript 逐年推进：余额复利、目标上调

balance = balance * (1 + rate) + annualSaving;   // 名义收益率复利 + 每年追加
const targetN = fireNow * Math.pow(1 + infl, n); // 第 n 年的目标（随通胀上调）

// 首次 balance ≥ target 的年份就是可退休年份
// 展示时还给出「折算今天的购买力」：balance ÷ (1+infl)^n

常见问题

FIRE 计算里的年支出该填多少？

填你退休后想要的生活水平的年支出，而不是现在硬省出来的数。有房贷的把还清后的口径算进去，有娃的考虑教育支出阶段——目标生活水平定低了，测算出的退休年龄会骗你。

4% 法则在中国适用吗？

4% 来自美股历史回测，A 股波动更大、无风险利率更低，直接照搬偏激进。稳健做法是把取现率降到 3%~3.5%，或按「4% 取现 + 保留两年现金池」组合执行，本工具支持自定义取现率。

为什么我的测算到上限年龄都没达标？

大概率是年支出相对储蓄太高，或回报假设偏低。FIRE 本金与年支出成正比——支出砍 20%，本金门槛直接降 20%；先看轨迹表缺口收窄的速度，再决定是延后退休年龄还是提高储蓄率。

轨迹表为什么只有里程碑年份？

逐年全列会拉出几十行长表，前几年数字变化也不大。表格保留每 5 年一行、达标年和最后一年，足够看清复利曲线的形状；想逐年看的，把上限年龄调小即可加密采样。

初始储蓄已经够 FIRE 本金了会怎样？

结果显示「现在已达标」——这提示按当前年支出你随时可以停。注意此时退休年龄等于当前年龄，意味着要支撑的年数最长，取现率建议往保守调一档再复核。

测算需要联网吗？数据会上传吗？

不需要联网，输入只在浏览器本地参与计算，不落库不上传。换台设备重新填一遍即可，没有账户和同步。

半途失业断缴几年怎么算？

当前版本按「每年储蓄均匀投入」简化，不支持中断。粗略修正法：把中断年数的储蓄记零后补上对应缺口，或把年储蓄摊薄到全程再测算，结果会略保守。

延伸阅读

多少钱才能退休：FIRE 数字怎么算

来自本站原创文章，讲清这个工具背后的算法与口径。

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