Почему я, айтишник из Екатеринбурга, вкладываюсь в квартиры — и вы тоже можете
Знаете ли вы, что квартира в Екатеринбурге иногда приносит больше спокойствия, чем запасной powerbank в сумке? Шутка — но есть зерно правды: недвижимость в моём городе умеет держать заряд, даже когда всё остальное садится.
Меня зовут Максим. Я пишу бэкенд-сервисы в одной из локальных IT-команд и люблю оптимизировать процессы — будь то код или личные финансы. Два года назад я решил, что пора не только платить за аренду, но и сделать так, чтобы деньги работали на меня. Выбор пал на квартиры в Екатеринбурге — странно? Возможно. Логично? Да, и вот почему.
В мире инвестиций я веду себя как программист: сначала моделирую, тестирую гипотезы, строю автоматизированные таблицы, потом делаю минимально жизнеспособный продукт — покупаю одну квартиру, учусь на ошибках и масштабирую. Мой взгляд необычен, потому что я рассматриваю рынок недвижимости как распределённую систему: квартиры — это ноды в сети активов, арендаторы — клиенты, а управляющая компания — слой оркестрации.
Ниже — мой рассказ о том, почему инвестиции в квартиры в Екатеринбурге работают, как их считать, какие есть подводные рифы и как айтишнику мыслить иначе.
Екатеринбург — не только большой транспортный узел у подножия Урала. Это:
— более миллиона жителей (города-миллионеры — это спрос на жильё и услуги);
— крупные вузы: УрФУ и другие — приток студентов и молодых специалистов;
— развитая промышленность и растущий сектор услуг и IT — корпоративное жильё и спрос на съём;
— логистика: железная дорога, аэропорт, выгодное расположение между Западом и Сибирью.
Переводя на язык айтишника: Екатеринбург — это дата-центр с хорошим подключением и множеством клиентов.
Потому что квартиры — это не только калькулятор доходности, это чувство безопасности и контроля. Это актив, который можно потрогать, переместить, отремонтировать, сдать и при необходимости продать. В цифровую эпоху материальность — редкое преимущество.
Как программист, я не люблю «интуитивные» решения. Вот мой подход:
1. Сбор данных (аналитика): цены на квадратный метр, арендные ставки по районам, средняя заполняемость, сезонность, уровень выселений.
2. Моделирование сценариев: пессимистичный, базовый, оптимистичный.
3. Оценка рисков: правовые, рыночные,