Ogni cella = dividendi netti del mese in CHF. Le celle stimate (tratteggiate, ambra) sono proiezioni dai dividendi accantonati con data di pagamento futura.

La colonna "% del costo" indica quanta parte del costo d'acquisto è già stata restituita dai dividendi (es. >100% = costo recuperato). Il reinvestimento DRIP è stimato dai buy frazionari entro pochi giorni dal dividendo; il resto è considerato incassato.

Su alcune blockchain (es. Solana Proof-of-Stake) i rewards di staking maturano periodicamente (per Solana ~ogni 2 giorni, una per epoca) e vengono automaticamente ricomposti nello stake — quindi già reinvestiti.

Quanto del guadagno/perdita non realizzato viene dal titolo (prezzo) e quanto dal cambio (FX) verso la valuta base. I titoli già in valuta base non hanno impatto cambio; le crypto senza acquisti tracciati ricadono sul cambio corrente (impatto FX stimato a 0).

Ipotesi: applica il drawdown storico dell'indice di ciascuna classe d'asset all'allocazione attuale (i tuoi titoli sono quasi tutti recenti e non hanno uno storico proprio per il 2008/2000). È uno scenario ipotetico, non una previsione né consulenza d'investimento. Modifica gli shock % per costruire il tuo scenario.

Simula migliaia di percorsi mensili correlati del NAV partendo dall'allocazione attuale, usando volatilità e correlazioni storiche (~10 anni) dei proxy di ciascuna classe d'asset e drift nullo (μ=0): mostra quanto il patrimonio può oscillare attorno al valore odierno, senza scommettere sulla direzione. La banda è l'intervallo dei percentili (p5–p95 chiaro, p25–p75 scuro), la linea è la mediana. Con μ=0 la mediana di ogni classe resta il valore odierno; quella del totale può discostarsi lievemente verso l'alto per il solo effetto della volatilità (asimmetria log-normale, spinta soprattutto dalla crypto), non per un rendimento atteso. Ipotesi forti (rendimenti log-normali, storico dell'indice di classe): è uno scenario di volatilità, non una previsione né consulenza d'investimento.