Pythonで金融資産取り崩しシミュレーション

import pandas as pd
import random

class config :
    # 投資資産の部
    investment_assets = 4000_0000 # 円
    rate = 0.04 # 金利
    risk = 0.15 # リスク

    # 現金資産
    max_money = 1000_0000 # 現金資産（円）
    trans_rate = 300_0000 # これ以下になったら投資資産を現金化してmax_moneyまでお金を増やす
    cur_money = 1000_0000 # 現金資産（円）

    # 年間支出
    expand = 15_0000 * 12 # 月の支出x12ヶ月

    # 65歳からの年金額
    pension = 100_0000 # 年金額

    years = 40 # 期間
    start_age = 50 # 開始年齢

def do_sim(config, output = True, use_risk = False) :
    df = pd.DataFrame(columns=["年数", "年齢", "現金", "投資資産", "増分"])

    cur_money = config.cur_money
    investment_assets = config.investment_assets

    for i in range(config.years) :
        # 年の初めに切り崩す
        cur_money -= config.expand
        if config.start_age+i >= 65 :
            cur_money += config.pension

        if cur_money < config.trans_rate :
            diff = min(config.max_money - cur_money, investment_assets)
            cur_money += diff
            investment_assets -= diff
        # 年の終わりに金利をつける
        rate = config.rate
        if use_risk :
            rate = random.gauss(config.rate, config.risk)
        increase = int(investment_assets * rate)
        investment_assets = investment_assets + increase
        if output :
            print(f"{i+1}年目 {config.start_age+i}歳 {cur_money/10000} {investment_assets/10000} {increase/10000}万円")
        df.loc[len(df)] = [i+1, config.start_age+i, cur_money, investment_assets, increase]

    return df

df = do_sim(config, use_risk=False, output=True)
print(f"年間支出: {config.expand/10000}万円 年金不足額: {(config.expand - config.pension)/10000}万円")
print("✅result.csvとして結果を書き出しました")
df.to_csv("result.csv", index=False)

df = do_sim(config, use_risk=True, output=True)
print(f"年間支出: {config.expand/10000}万円 年金不足額: {(config.expand - config.pension)/10000}万円")
print("✅result.csvとして結果を書き出しました")
df.to_csv("result.csv", index=False)

# 資産取り崩しシミュレーション
import pandas as pd
import random

class config :
    # 投資資産の部
    investment_assets = 4000_0000 # 円
    rate = 0.04 # 金利
    risk = 0.15 # リスク

    # 現金資産
    max_money = 1000_0000 # 現金資産（円）
    trans_rate = 300_0000 # これ以下になったら投資資産を現金化してmax_moneyまでお金を増やす
    cur_money = 1000_0000 # 現金資産（円）

    # 年間支出
    expand = 15_0000 * 12 # 月の支出x12ヶ月

    # 65歳からの年金額
    pension = 100_0000 # 年金額

    years = 40 # 期間
    start_age = 50 # 開始年齢

# 
#　ルール：
#  - 資産は毎年rateで増える
#  - 現金は初期でmax_money持っている
#  - 現金がtrans_rateより少なくなったら投資資産を売却して現金をmax_moneyだけ用意する
#  - 毎年、expandだけ支出する
#  - years期間の間運用して切り崩した場合をシミュレーション
#
def do_sim(config, output = True, use_risk = False) :
    df = pd.DataFrame(columns=["年数", "年齢", "現金", "投資資産", "増分"])

    cur_money = config.cur_money
    investment_assets = config.investment_assets

    for i in range(config.years) :
        # 年の初めに切り崩す
        cur_money -= config.expand
        if config.start_age+i >= 65 :
            cur_money += config.pension

        if cur_money < config.trans_rate :
            diff = min(config.max_money - cur_money, investment_assets)
            cur_money += diff
            investment_assets -= diff
        # 年の終わりに金利をつける
        rate = config.rate
        if use_risk :
            rate = random.gauss(config.rate, config.risk)
        increase = int(investment_assets * rate)
        investment_assets = investment_assets + increase
        if output :
            print(f"{i+1}年目 {config.start_age+i}歳 {cur_money/10000} {investment_assets/10000} {increase/10000}万円")
        df.loc[len(df)] = [i+1, config.start_age+i, cur_money, investment_assets, increase]

    return df



df = do_sim(config, use_risk=True, output=True)
print(f"年間支出: {config.expand/10000}万円 年金不足額: {(config.expand - config.pension)/10000}万円")
print("✅result.csvとして結果を書き出しました")
df.to_csv("result.csv", index=False)