Công cụ mã nguồn mở mô phỏng tài chính theo ngày: Làm bao lâu với mức lương cao để có thể nghỉ hưu?

Một lập trình viên vừa giới thiệu trên Hacker News công cụ fire — một trình mô phỏng tài chính cá nhân viết bằng Python, có khả năng mô phỏng dòng tiền theo từng ngày cho đến tuổi 112. Điểm đặc biệt của dự án này không nằm ở thuật toán phức tạp, mà ở cách nó được tạo ra: toàn bộ mã nguồn, kiểm thử và tài liệu thiết kế đều được viết thông qua một cuộc trò chuyện với Claude, mô hình AI của Anthropic.

Câu hỏi trung tâm mà công cụ này giải quyết rất đơn giản: "Tôi cần làm việc bao lâu với mức lương cao để có thể dừng lại, làm việc nhẹ nhàng, hoặc nghỉ hưu hoàn toàn?"

Cách hoạt động của mô phỏng

Công cụ fire mô phỏng tài chính của người dùng theo từng ngày, tính bằng đô la thực (tức là đã điều chỉnh theo lạm phát, sử dụng giá trị tiền tệ ngày nay). Mỗi ngày, tiền lương được cộng vào sau khi trừ thuế thu nhập, chi phí sinh hoạt được trừ ra, và phần thặng dư sẽ được đem đi đầu tư. Khi thiếu hụt, hệ thống sẽ bán tài sản trong danh mục đầu tư và trả thuế cho khoản bán đó.

Một điểm đáng chú ý: mọi khoản chi phí đều được nhân thêm hệ số an toàn 1,1 lần để bù đắp cho các phát sinh ngoài dự kiến. Sau đó, một bộ giải bisection sẽ tìm ra khoảng thời gian ngắn nhất mà người dùng cần duy trì mức lương cao (biến X trong kế hoạch thu nhập) để số dư tài khoản luôn lớn hơn hoặc bằng 0 vào mọi ngày.

Mỗi kế hoạch được giải cho ba mục tiêu khác nhau:

• Nghỉ hưu về 0: tiền đủ dùng cho đến tuổi 112
• Coast đến 60: làm một công việc chỉ đủ trang trải chi phí cốt lõi cho đến tuổi 60
• Không hao hụt từ tuổi 100: danh mục đầu tư không bao giờ giảm sau tuổi 100

"Mô hình mô phỏng tài chính FIRE với các kịch bản nghỉ hưu khác nhau"

Kết quả đầu ra và các bảng phân tích

Với mỗi mục tiêu, công cụ trả về độ tuổi dừng làm việc chính xác đến từng ngày và giá trị danh mục đầu tư tại thời điểm đó. Người dùng cũng nhận được bảng kế hoạch thu nhập (từng giai đoạn lương, gộp và sau thuế) cùng các biểu đồ trực quan về giá trị tài sản ròng, chi phí theo danh mục và dòng tiền.

Điểm mạnh đáng chú ý là các bảng giả định (what-if): chẳng hạn, nếu bạn tiết kiệm thêm A đô la ở độ tuổi Y, bạn có thể dừng làm việc sớm hơn bao nhiêu tuần. Công cụ cũng hỗ trợ mô phỏng việc chuyển thành phố: sống theo kế hoạch của một thành phố cho đến một độ tuổi nhất định, sau đó chuyển sang thành phố khác với mức chi phí và thuế khác.

"Biểu đồ giá trị tài sản ròng theo thời gian trong mô phỏng FIRE"

So sánh thuế giữa các bang của Mỹ

Một phần thú vị của dự án là bảng so sánh thuế suất biên giữa California (CA) và Texas (TX) — hai bang có chính sách thuế thu nhập hoàn toàn khác nhau. Với mức lương 200.000 USD, người độc thân ở California chỉ mang về khoảng 131.800 USD, trong khi ở Texas con số này là 148.900 USD. Sự chênh lệch càng lớn khi thu nhập tăng: ở mức 400.000 USD, California lấy đi khoảng 40,2% tổng thu nhập, còn Texas chỉ khoảng 30,5%.

Điều này khiến cho việc chỉ thay đổi cấu hình thuế (giữ nguyên mức chi phí sinh hoạt ở San Francisco) có thể rút ngắn thời gian làm việc đáng kể. Ví dụ với kế hoạch sf_family, nếu chuyển từ CA (độc thân) sang TX (kết hôn), độ tuổi nghỉ hưu có thể giảm từ 49,6 xuống còn 42,7 tuổi.

Cách sử dụng và tùy biến

Công cụ yêu cầu uv — một trình quản lý gói Python hiện đại — và chỉ phụ thuộc vào hai thư viện là rich và plotext. Người dùng có thể chạy các lệnh đơn giản như:

uv run fire.py --plan sf_family
uv run fire.py --plan sf_to_austin
uv run grid.py grid_cities

Các kế hoạch được viết bằng Python thuần, nghĩa là người dùng có thể mô tả cuộc đời mình bằng tiếng Anh tự nhiên và để Claude Code viết kế hoạch tương ứng vào thư mục custom_plans/. Đây là một ví dụ điển hình của xu hướng "vibe-coding" — lập trình thông qua đối thoại với AI thay vì viết từng dòng code thủ công.

Công cụ hỗ trợ các tài khoản hưu trí phổ biến ở Mỹ như 401(k), Roth IRA và 529 (tài khoản tiết kiệm giáo dục), được bật mặc định. Người dùng cũng có thể mô phỏng thu nhập của vợ/chồng, các bậc thang thu nhập khác nhau, và thậm chí cả việc chuyển đổi giữa các thành phố như từ San Francisco sang Austin ở tuổi 35.

"Phân tích chi phí theo danh mục trong kế hoạch tài chính FIRE"

Những hạn chế cần lưu ý

Tác giả thẳng thắn thừa nhận đây là một công cụ được tạo bởi AI và không có chuyên gia tài chính nào kiểm duyệt. Nó không phải là lời khuyên đầu tư. Các con số chi phí chỉ là ước lượng thô cho năm 2026 tại San Francisco và Austin, không phải báo giá thực tế.

Về mặt kỹ thuật, mô hình có một số giả định quan trọng:

• Không sử dụng Monte Carlo: lợi nhuận đầu tư được giả định là xác định (5% mỗi năm đến tuổi 60, sau đó 4%), không mô phỏng rủi ro chuỗi lợi nhuận
• Không tính Social Security (an sinh xã hội Mỹ) — một lựa chọn thiên về bảo thủ
• Đơn giản hóa tài khoản: không có RMD (phân phối tối thiểu bắt buộc), không có khoản đóng góp của chủ lao động, không có HSA
• Không có tín dụng thuế trẻ em hay các khoản khấu trừ chi tiết

Dù vậy, với khoảng 190 bài kiểm thử chạy trong vài giây, công cụ này vẫn là một ví dụ thú vị về cách AI có thể hỗ trợ xây dựng các công cụ tài chính phức tạp một cách nhanh chóng. Đối với độc giả Việt Nam quan tâm đến khái niệm FIRE (Financial Independence, Retire Early — độc lập tài chính, nghỉ hưu sớm), đây có thể là nguồn cảm hứng để tự xây dựng công cụ mô phỏng riêng, dù cần điều chỉnh đáng kể cho bối cảnh thuế và chi phí sinh hoạt tại Việt Nam.