Blockpit bietet standardisiert nur noch FIFO (First in - First out) und Depottrennung (Unterscheidung zwischen einzelnen Depots) gemäß aktueller gesetzlicher Auslegung als Berechnungsmethode der Steuerlast an.
Was ist FIFO?
Bei FIFO wird angenommen, dass die Assets, die zuerst zugeflossen sind, auch diejenigen sind, die im Rahmen des privaten Veräußerungsgeschäfts zuerst eingesetzt werden. Innerhalb eines Depots liegen sozusagen immer die ältesten Assets "oben auf" und werden demnach auch immer zuerst versendet (Auszahlung) oder verkauft (Tausch).
Durch die Möglichkeit Transaktionen (Aus- und Einzahlungen) zwischen einzelnen Depots zu verknüpfen werden FIFO-Verkettungen auch über mehrere Depots hinweg berücksichtigt.
Gilt dies für alle Länder?
Ja, Blockpit rechnet für alle Länder immer nach der FIFO-Methode.
Welche anderen Berechnungsmethoden gibt es?
Für die Berechnung der eigenen Steuerlast können, wenn dies im eigenen Land gesetzlich geregelt ist, unterschiedliche Berechnungsmethoden verwendet werden.
Grundsätzlich gilt: Wird in einem „virtual Wallet“ (Depot) eine Kryptowährung gehalten, welche zu unterschiedlichen Zeitpunkten, sowie zu unterschiedlichen Tageskursen angeschafft wurde, ist entscheidend welche dieser jeweiligen „Tranchen“ verkauft wird. Dabei kann der Steuerpflichtige theoretisch eine beliebige Zuordnung vornehmen, wenn der Bestand der jeweiligen angeschafften Kryptowährung hinsichtlich Anschaffungszeitpunkt und Anschaffungskosten lückenlos dokumentiert ist.
Problematisch wird es jedoch dann, wenn Assets auf Börsen gehandelt werden. Dann kann argumentiert werden, dass diese lückenlose Dokumentation verfällt, da Börsen alle Kunden-Assets gesammelt auf Hot- bzw. Cold-Wallets lagern. Zu diesem Zeitpunkt ist keine eindeutige Identifizierung der "physischen Coins/Tokens" mehr möglich. Daher verwendet Blockpit immer die FIFO-Methode.
Eine weitere Methode ist LIFO (Last in - First out), bei der angenommen wird, dass immer die zuletzt zugeflossenen Assets, zuerst veräußert werden. Hier gibt es jedoch nur geringe Erfahrungswerte.
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