Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để tải xuống dự án Máy tính khoản vay bằng Python miễn phí[Cuộn xuống]
Máy tính khoản vay trong Python là một dự án đơn giản được phát triển bằng Python. Dự án thuận tiện cho người dùng, giúp họ tìm hiểu về các khoản thanh toán hàng tháng cho một khoản vay cụ thể. Dự án này là để tính toán tài chính để tìm ra khoản thanh toán định kỳ hàng tháng của khoản vay, với tổng số tiền thanh toán và tổng số tiền lãi. Và người dùng phải thanh toán các khoản thanh toán đó trong suốt thời gian cho vay
Tệp dự án chứa tập lệnh python [ Loan_Calculator. py]. Đây là một dự án dựa trên GUI đơn giản, rất dễ hiểu và dễ sử dụng. Ngoài ra, dự án này tạo ra một cách thuận tiện để người dùng có được ý tưởng về cách thực hiện các tính toán khoản vay
Về hệ thống
Dự án đơn giản này bằng Python. Nói về các tính năng của hệ thống này, ứng dụng python này được thiết kế để tính toán các khoản thanh toán hàng tháng cho một khoản vay đơn giản. Vì vậy, bạn chỉ cần nhập số tiền vay, thời hạn [năm] và lãi suất vào các trường văn bản và nhấp vào nút 'tính toán khoản vay'. Nó không có khả năng xử lý tất cả các loại ngoại lệ
Ngoài ra, thiết kế của hệ thống này khá đơn giản nên người dùng sẽ không gặp bất kỳ khó khăn nào khi làm việc với nó
Làm thế nào để chạy dự án?
Để chạy dự án này, bạn phải cài đặt Python trên PC của mình. Sau khi tải xuống dự án, hãy làm theo các bước bên dưới
Bước 1. Giải nén/Giải nén tệp
Bước 2. Vào trong thư mục dự án, mở cmd rồi gõ Loan_Calculator. py và enter để khởi động hệ thống
HOẶC LÀ
Bước 2. Chỉ cần nhấp đúp chuột vào Loan_Calculator. py và bạn đã sẵn sàng để đi
Công cụ tính khoản vay bằng Python có mã nguồn được tải xuống miễn phí, Chỉ sử dụng cho mục đích giáo dục. Đối với bản trình diễn dự án, bạn có thể xem video bên dưới
https. //youtube. be/yN2ij4bYHwQ
dự án demoTẢI XUỐNG MÁY TÍNH CHO VAY TRONG PYTHON VỚI MÃ NGUỒN. BẤM VÀO NÚT BÊN DƯỚI
Tải xuống dự án
Nếu gặp khó khăn hoặc cần trợ giúp tùy chỉnh dự án này theo nhu cầu của bạn, chỉ cần bình luận xuống bên dưới và chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để trả lời câu hỏi của bạn càng sớm càng tốt.
Có liên quan
Thêm Dưới. con trăn
bài chuyển hướng
Bài tiếp theo
Cửa hàng sách trong JavaScript với mã nguồn
Bài báo trước
Quản lý sự kiện Báo cáo dự án IN PHP, CSS, Js VÀ MYSQL. TẢI XUỐNG MIỄN PHÍ
Bạn cũng có thể thích
Dự án Python
Máy tính mẹo trong Python với mã nguồn
- Ngày 22 tháng 1 năm 2023
Dự án. Mẹo tính toán trong Python với mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để…
Dự án Python
Trình giải Sudoku bằng Python với mã nguồn
- Ngày 22 tháng 1 năm 2023
Dự án. Bộ giải Sudoku bằng Python có mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để…
Dự án Python
Máy tính khoa học bằng Python với mã nguồn
- Ngày 19 tháng 1 năm 2023
Dự án. Máy tính khoa học bằng Python có mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để…
Dự án Python
Tốc độ gõ Trong Python với Mã nguồn
- Ngày 18 tháng 1 năm 2023
Dự án. Tốc độ đánh máy bằng Python với mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để…
Dự án Python
Bổ sung GUI đơn giản bằng Python với mã nguồn
- Ngày 16 tháng 1 năm 2023
Dự án. Bổ sung GUI đơn giản bằng Python với mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống…
Nếu chúng tôi muốn sở hữu hoàn toàn căn nhà của mình thì chúng tôi cần dự đoán mức độ tác động của các khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi
Đóng góp các khoản thanh toán bổ sung mỗi tháng nghe có vẻ đơn giản, nhưng có một số câu hỏi nổi bật…
- Làm thế nào để chúng tôi quyết định số tiền thanh toán bổ sung?
- Nếu chúng ta là một nhà đầu tư bất động sản thì sao?
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến cách tạo công cụ tính thế chấp cho cả khoản thanh toán bổ sung cố định và động bằng Python
Tổng quan·
∘
∘
∘
·
·
∘
∘
∘
∘
∘
∘
·
·
·
Khấu hao thế chấp là gì?
Ảnh của Chase
Khấu hao thế chấp là một thuật ngữ tài chính đề cập đến quá trình thanh toán khoản vay mua nhà của bạn. Khi bạn thế chấp, người cho vay tạo lịch thanh toán cho bạn. Lịch trình này rất đơn giản và, nếu bạn có khoản thế chấp có lãi suất cố định, bao gồm các khoản trả góp bằng nhau trong suốt thời hạn khoản vay của bạn. - Đuổi
Khoản thanh toán thế chấp hàng tháng bao gồm hai phần
- Tiền gốc — số dư chưa thanh toán cho khoản vay của bạn
- Lãi suất — chi phí tài trợ cho căn nhà của bạn
Những lý do để hoàn trả một khoản thế chấp sớm
Ảnh của Joanna Nix-Walkup trên Bapt
Ưu điểm cho chủ sở hữu nhà [Căn hộ chính]
- Tiết kiệm tiền lãi
- Không còn khoản thanh toán hàng tháng
- Sở hữu nhà ngay
- Yên tâm
Ưu điểm cho Nhà đầu tư / Chủ nhà
Có nhiều chiến lược cho các nhà đầu tư bất động sản dựa trên độ tuổi, mức độ chấp nhận rủi ro, vốn, v.v.
Nhiều nhà đầu tư bất động sản chọn KHÔNG thanh toán khoản thế chấp sớm và thay vào đó nâng cao chất lượng hoặc số lượng căn hộ thông qua Sàn giao dịch 1031
Tuy nhiên, đối với các nhà đầu tư muốn đạt được tự do tài chính với khoản nợ hạn chế, Chiến lược nợ quả cầu tuyết là một chiến lược tuyệt vời
Khi phương pháp quả cầu tuyết nợ được áp dụng đúng cách, cuối cùng bạn có thể sở hữu nhiều tòa nhà tạo thu nhập miễn phí và rõ ràng. — Vùng đất thông minh
Báo cáo vấn đề
Chúng tôi muốn dự đoán cách các khoản thanh toán bổ sung có thể giúp chúng tôi trả hết khoản thế chấp nhanh hơn
Chúng tôi sẽ phát triển một bảng và biểu đồ để hình dung thời gian chúng tôi có thể trả hết khoản thế chấp của mình và số tiền lãi chúng tôi tiết kiệm được dựa trên các khoản thanh toán bổ sung
Có hai kịch bản chúng tôi quan tâm
- Đã sửa lỗi thanh toán sớm — cùng một khoản thanh toán bổ sung mỗi tháng
- Hoàn trả sớm năng động — tăng khoản thanh toán bổ sung hàng năm dựa trên dòng tiền ngày càng tăng
Để biết thêm thông tin về dòng tiền, hãy xem bài viết của tôi về cách tính toán và trực quan hóa dòng tiền trong Python
Cách tính toán dòng tiền và trực quan hóa nó bằng Python
Hướng dẫn Python tính dòng tiền bất động sản
lên cấp. gitconnected. com
Điều kiện tiên quyết
Môi trường Python của riêng bạn hoặc tài khoản Google
video hỗ trợHãy xem video hướng dẫn của tôi để làm theo
Video được tạo bởi tác giả trên YouTubePython TutorialNếu bạn không có sẵn môi trường Python, thì tôi thực sự khuyên bạn nên sao chép sổ ghi chép trước tiên [ở cuối bài viết]
Điều này sẽ cho phép bạn chạy mã Python trong Google Colab [miễn phí. ]. Đó là một môi trường dựa trên đám mây cho phép bạn chạy mã mà không cần phải cài đặt Python cục bộ
I. Cài đặt gói
Bước đầu tiên là cài đặt các gói cần thiết
Đoạn mã để cài đặt gói [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Gói numpy-financial là tập hợp các hàm tài chính cơ bản
II. Gói nhập khẩu
Tiếp theo, nhập các gói cần thiết
Đoạn mã cho Nhập khẩu [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
III. Địa phương & hằng số
Đối với máy tính thế chấp của chúng tôi, chúng tôi sẽ yêu cầu một số tham số làm đầu vào để tính toán khoản hoàn trả khoản vay của chúng tôi
Thông số bắt buộc
- Lãi suất - lãi suất thế chấp là lãi suất được tính cho khoản vay được sử dụng để mua một phần tài sản
- Năm thanh toán — số lần thanh toán mỗi năm [thường là 12]
- Thế chấp — khoản vay được sử dụng để mua hoặc duy trì nhà, đất hoặc các loại bất động sản khác
- Ngày bắt đầu — thời gian bắt đầu thế chấp
Thông số thanh toán bổ sung
Kịch bản #1 — Thanh toán giống nhau mỗi tháng cho đến khi khoản vay được trả hết
- Số Tiền Thanh Toán Bổ Sung — khoản thanh toán gốc bổ sung cố định được áp dụng trực tiếp vào số tiền gốc của khoản vay thế chấp của bạn
Kịch bản #2 — Thanh toán động dựa trên % dòng tiền cho thuê
- Bắt đầu thuê - giá trị tiền thuê khi bắt đầu thế chấp
- Bắt đầu dòng tiền - sau thu nhập và chi phí, giá trị ròng bạn bỏ túi
- Mức tăng tiền thuê YoY — mức tăng tiền thuê dự kiến hàng năm [mức tăng tiêu chuẩn thường là 3–5%]
- Thanh toán thêm % — phần trăm dòng tiền đóng góp vào các khoản thanh toán thêm [i. e. 10% của dòng tiền 300 đô la = 30 đô la được áp dụng cho tiền gốc thế chấp mỗi tháng trong năm đó]
Hãy bắt đầu với Kịch bản #1 — thanh toán giống nhau mỗi tháng
Đoạn mã cho Địa phương & Hằng số [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
IV. Thiết lập cấu trúc khung dữ liệu
Trong phần này, chúng tôi sẽ tạo một bảng cho từng kỳ thanh toán trong suốt thời gian của khoản vay
Điều này sẽ cho phép chúng tôi theo dõi các khoản thanh toán gốc và lãi cũng như giá trị khoản vay sau khi thanh toán thêm
Đầu tiên, chúng ta cần tạo các giá trị ban đầu cho khoản thanh toán hàng tháng, lãi và gốc
Dưới đây là các giá trị bắt đầu của chúng tôi
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
Tiếp theo, tạo một DataFrame gấu trúc [bảng có hàng và cột]
Chúng tôi thiết lập các cột và ngày thanh toán dựa trên thời hạn của khoản vay
Đoạn mã cho Khung dữ liệu ban đầu [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Lưu ý rằng chúng tôi có hai cột cho Tổng số tiền thanh toán và Số dư cuối kỳ
Các trường ban đầu đại diện cho các giá trị mà không áp dụng các khoản thanh toán bổ sung
Điều này cho phép chúng tôi so sánh sự khác biệt về giá trị và thấy được lợi ích của việc áp dụng các khoản thanh toán bổ sung
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
Tiếp theo, chúng tôi thiết lập một tuyên bố điều kiện để xác định giá trị thanh toán bổ sung ban đầu. Có ba tùy chọn dựa trên các tham số đầu vào của chúng tôi
- Thanh toán bổ sung năng động
- Cố định thanh toán bổ sung
- Không thanh toán thêm
Đoạn mã cho Khoản thanh toán bổ sung ban đầu [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Tính toán các giá trị cho hàng đầu tiên của chúng tôi [dấu chấm = 1] trong Khung dữ liệu của chúng tôi
Đoạn mã cho Khung dữ liệu ban đầu [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Hàng đầu tiên của chúng tôi [dấu chấm = 1] hiện chứa tất cả các giá trị
Giá trị tiền thuê và dòng tiền không có giá trị vì chúng tôi đang triển khai khoản thanh toán bổ sung cố định cho Kịch bản #1
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
Gia tăng giá trị mỗi kỳ thanh toán
Trong phần này, chúng ta có một vòng lặp for được chia thành bốn phần để dễ đọc
Mục đích của vòng lặp for của chúng tôi là lặp qua từng kỳ thanh toán. Đối với mỗi kỳ thanh toán, chúng tôi tính toán các giá trị trên mỗi cột
Đầu tiên, chúng tôi thiết lập vòng lặp for của mình để lặp qua kỳ thanh toán thứ hai đến kỳ thanh toán cuối cùng. Chúng tôi truy xuất các giá trị từ khoảng thời gian trước [tháng trước]
Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán [Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Thứ hai, chúng tôi đặt các giá trị thanh toán bổ sung. Có ba tùy chọn dựa trên các tham số đầu vào của chúng tôi
- Thanh toán bổ sung năng động
- Cố định thanh toán bổ sung
- Không thanh toán thêm
Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán [Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Thứ ba, tính toán các giá trị còn lại để có được số dư cho vay cuối kỳ trong kỳ
Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán [Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Tiếp theo, tạo một biến chính tả hàng sẽ chứa tất cả các biến cho thời hạn thanh toán. Nối hàng dict vào DataFrame
Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán [Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Bây giờ, chúng ta đã có bảng lãi, gốc và số tiền thanh toán đầy đủ theo từng kỳ thanh toán
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
V. Hình dung
Hãy tạo một hình ảnh trực quan để xem khấu hao thế chấp của chúng tôi. hoàn trả thế chấp thông thường so với các khoản thanh toán bổ sung
Chúng tôi muốn so sánh các cột số dư cuối kỳ ban đầu với số dư cuối kỳ [có thanh toán bổ sung]
Ở đây chúng tôi chuyển đổi DataFrame của mình bằng gấu trúc. chức năng tan chảy
Đoạn mã để làm tan DataFrame [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Bây giờ chúng ta có tất cả các biến cho cả số dư cuối kỳ ban đầu và số dư cuối kỳ trong một cột
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
Trong biểu đồ của chúng tôi, chúng tôi muốn trực quan hóa các ngày quan trọng - ngày thanh toán sớm và ngày thanh toán tối đa
Hãy lấy các giá trị đó và tính tổng số tiền lãi mà chúng ta tiết kiệm được khi thanh toán bổ sung
Đoạn mã cho các biến trực quan [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi áp dụng 300 đô la thanh toán bổ sung cho mỗi kỳ thanh toán. Chúng tôi có thể trả hết khoản vay trước 5 năm. Tiết kiệm ~$8K tiền lãi
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
Bây giờ, chúng tôi tạo hình ảnh trực quan của mình bằng biểu đồ đường Plotly
Đoạn mã để trực quan hóa Plotly [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Biểu đồ khấu hao thế chấp của chúng tôi có một số thành phần
các tính năng chính
- Trục Y — số dư thế chấp
- Trục X — năm thanh toán
- Dòng - số dư cuối kỳ so sánh có và không có thanh toán bổ sung
- Khu vực bóng mờ — thời gian thanh toán sớm bao gồm cả số tiền lãi tiết kiệm
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình]
VI. Thanh toán bổ sung động [Nhà đầu tư]
Đối với Trường hợp #2, khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi sẽ thay đổi trong suốt thời gian vay của chúng tôi. Thanh toán năng động dựa trên tỷ lệ phần trăm của dòng tiền cho thuê
Ở đây chúng tôi thay đổi một số tham số đầu vào của mình -
- Lãi suất - tài sản đầu tư thường là 0. Cao hơn 5–1% so với tỷ lệ cư trú chính
- Năm — Thế chấp 40 năm là một sản phẩm mới hấp dẫn các nhà đầu tư để tối đa hóa dòng tiền
- Khoản thanh toán bổ sung — đặt giá trị thành không vì chúng tôi sẽ không có khoản thanh toán bổ sung cố định, thay vào đó khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi sẽ dựa trên dòng tiền tăng
Tôi đã thiết lập mã trước đó của chúng ta trong một hàm để dễ dàng chuyển các tham số của chúng ta — hãy kiểm tra mã đó trong sổ ghi chép [ở cuối bài viết]
Đoạn mã cho các tham số [Hình ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Hãy xem tiền thuê nhà, dòng tiền và các khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi tăng như thế nào so với cùng kỳ năm ngoái
Đoạn mã cho các khoản thanh toán bổ sung [Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i]
Từ giá trị đầu vào của chúng tôi, tiền thuê tăng 3% mỗi năm
Trong năm 1 đến năm 2, chúng tôi thấy tiền thuê nhà tăng thêm 60 đô la -> 60 đô la tiền mặt. Điều này làm tăng khoản thanh toán bổ sung cho khoản vay của chúng tôi thêm $15 [$140 — $125]
Đoạn mã cho các tham số [Hình ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Hãy gọi chức năng vẽ sơ đồ của chúng ta để trực quan hóa việc khấu hao thế chấp
Đoạn mã để trực quan hóa [Hình ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i]
Qua khoản vay 40 năm, chúng tôi có thể thấy rằng chúng tôi có thể tiết kiệm được 43 nghìn đô la tiền lãi bằng cách áp dụng 25% dòng tiền hàng tháng của mình cho các khoản thanh toán bổ sung
Đầu ra mã [Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình] Kết luận
Trả nợ thế chấp sớm là một cách tuyệt vời để đạt được tự do tài chính trước khi nghỉ hưu và không mắc nợ. Bằng cách sử dụng Python, chúng tôi có thể sửa đổi các khoản thanh toán bổ sung của mình và xác định số tiền chúng tôi có thể tiết kiệm theo thời gian
Hãy xem kênh YouTube của tôi — AnalyticsAriel để hiểu rõ hơn về các nguồn dữ liệu bất động sản và phân tích dữ liệu