pyfifovap: Tool zur Steuerberechnung mit Portfolio Performance-Exporten (inkl. FIFO, TFS, VAP)

[boolvector8]

Hallo zusammen,

 

hiermit möchte ich kurz ein Software-Werkzeug vorstellen, das zur Steuerplanung eingesetzt werden kann: pyfifovap. Es berechnet auf Basis von Portfolio Performance-Exporten den steuerpflichtigen Gewinn von Wertpapieren nach dem FIFO-Prinzip - inklusive Teilfreistellung (TFS) und bereits angefallener Vorabpauschalen (VAP) im Fall von Fonds wie ETFs.

 

Konkret kann es helfen bei Fragen wie bspw.

• Welche Chargen werden bei einem Verkauf nach FIFO zuerst herangezogen, und welcher steuerliche Anschaffungspreis gilt dafür (inkl. bereits versteuerter VAP)?
• Wie viel steuerpflichtigen Kapitalertrag realisiere ich, wenn ich aus einem von mehreren Depots eine bestimmte Menge entnehme - z. B. zur Ausnutzung des Sparer-Pauschbetrags oder Grundfreibetrags?
• Welche Steuer (KESt + Soli + ggf. Kirchensteuer) fiele dafür konkret an?

 

Als Ergebnis entsteht eine XLSX-Datei mit einer Übersicht sowie einem Detail-Tab für jedes Wertpapier in jedem Depot (Screenshot siehe Github).

 

Weiteres:

• Es ist ein Planungswerkzeug, kein Ersatz für Steuerberatung und nicht für die Steuererklärung gedacht.
• Das Programm ist noch jung und kann Fehler enthalten.
• VAP und TFS müssen pro Wertpapier als vereinfachte Eingangswerte gepflegt werden
  • Beispiel: IE00BK5BQT80 (Vanguard FTSE All-World Acc ETF) hat 30% Teilfreistellung und im Jahr 2023 1,637814250 EUR Vorabpauschale vor TFS je Anteil gehabt
• Es deckt nur KESt-pflichtige Wertpapiere ab (keine Kryptowährungen etc.)
• Voraussetzung sind sauber gepflegte Buchungen in PP mit Basiswährung EUR
  • Wertpapiere notiert in Fremdwährungen werden derzeit für USD und GBP unterstützt, weitere Währungen wären aber trivial hinzuzufügen.
• Man muss ein Python-Skript starten können.

 

Der Code ist offen einsehbar, es wird kein kommerzielles Interesse verfolgt: https://github.com/nspo/pyfifovap 

 

Über Rückmeldungen, konstruktive Kritik und Fehlerberichte freue ich mich.

Viele Grüße

[SlowHand7]

Was ist da nun der Benefit gegenüber PP?

[Bast]

vor 7 Stunden von SlowHand7:

Was ist da nun der Benefit gegenüber PP?

Berechnung der folgenden Fragen, insbesondere der ersten Frage:

vor 7 Stunden von boolvector8:

• Welche Chargen werden bei einem Verkauf nach FIFO zuerst herangezogen, und welcher steuerliche Anschaffungspreis gilt dafür (inkl. bereits versteuerter VAP)?
• Wie viel steuerpflichtigen Kapitalertrag realisiere ich, wenn ich aus einem von mehreren Depots eine bestimmte Menge entnehme - z. B. zur Ausnutzung des Sparer-Pauschbetrags oder Grundfreibetrags?
• Welche Steuer (KESt + Soli + ggf. Kirchensteuer) fiele dafür konkret an?

Oder kannst Du das in PP?

 

@boolvector8: Eine Noob-Frage: Ist das für Linux oder läuft das auch auf MacOS?

[boolvector8]

5 hours ago, Bast said:

 

@boolvector8: Eine Noob-Frage: Ist das für Linux oder läuft das auch auf MacOS?

Das ist prinzipiell unabhängig vom Betriebssystem lauffähig, eigentlich muss nur Python installiert sein. Aber da es aktuell ein Kommandozeilenprogramm ist, sind Linux-Nutzer wahrscheinlich am ehesten mit so etwas vertraut 

 

Wenn es Nachfrage gibt, kann ich die Anleitung bei Gelegenheit mal so überarbeiten, dass es für Normalo-Windows-User und Normalo-MacOS-User etwas leichter wird.

 

Falls du es mit einer KI-generierten Anleitung - also ohne Garantien! - versuchen möchtest (kann ich leider nicht selbst ausführen mangels MacOS-Rechner, sieht aber soweit nachvollziehbar aus):

 

Quote

Unter macOS geht es am einfachsten so:

1. Python 3 installieren – entweder mit dem offiziellen Installer von python.org
   (am einfachsten ohne Vorkenntnisse):
   https://www.python.org/downloads/macos/
   ... oder per Homebrew (https://brew.sh) mit:
   brew install python

2. pyfifovap herunterladen – auf GitHub oben über "Code -> Download ZIP" und entpacken
   (oder per "git clone"):
   https://github.com/nspo/pyfifovap

3. Terminal im entpackten Ordner öffnen (Tipp: im Terminal "cd " eintippen und dann den
   Ordner aus dem Finder ins Terminal ziehen) und einmalig eine virtuelle Umgebung mit den
   Abhängigkeiten anlegen:

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

4. Ausführen (mit den eigenen Exporten aus Portfolio Performance):

   python main.py -b Alle_Buchungen.csv -w "Wertpapiere_(Standard).csv"

Die virtuelle Umgebung (Schritt 3) empfehle ich, weil aktuelle Python-Versionen unter macOS
ein globales "pip install" sonst häufig mit der Meldung "externally-managed-environment"
blockieren. Beim nächsten Start reichen dann "source .venv/bin/activate" und der
"python main.py ..."-Aufruf.

 

[Mojo-cutter]

Danke für das Bereitstellen der Software. 
Für Interessierte, ich habe Claude.ai (opus 4.8) drauf schauen lassen:
 

Zitat

Sicherheit: sauber, mit einer dokumentierten Ausnahme. Reines Python (1.400 Zeilen über 3 Dateien), kein eval/exec/subprocess/Sockets. Einziger Internet-Kontakt ist yfinance — im Code verifiziert: ausschließlich in der ForexHelper-Klasse für Fremdwährungskurse, mit --offline-Flag zum kompletten Abschalten. Die README-Aussage „keine Depotdaten gehen ins Netz” deckt sich mit dem Code. GPL-3.0, Tests + CI vorhanden. Einschränkungen wie gehabt: junges Projekt (18 Sterne, 1 Entwickler, keine Releases), der Autor selbst schreibt „kann Fehler beinhalten, keine Steuerberatung” — Ergebnisse also gegen Broker-Abrechnungen bzw. mit Steuerberater plausibilisieren.

Interessant fand ich auch, habe es aber noch nicht geprüft ob es tatsächlich funktioniert:

Zitat

Ich (claude.ai) kann es voraussichtlich direkt hier in meiner Umgebung ausführen. PyPI und GitHub sind in meiner Sandbox erreichbar; mit --offline entfällt der Yahoo-Zugriff (dein Depot ist ohnehin überwiegend EUR-notiert). Du müsstest also nichts lokal installieren: CSVs hochladen, ich lasse pyfifovap laufen, prüfe das Ergebnis-XLSX und verdrahte die relevanten Zahlen (Chargen-Reihenfolge, EM-Bond-Verlust, VAP-Bestand) mit dem Modell. Ob es fehlerfrei durchläuft, sehe ich erst mit echten Daten — das ist eine Erwartung, kein Versprechen.