MietKaufRechner: Ein Deep Dive in die Entwicklung eines modernen Finanztools
Die Herausforderung: Mieten oder Kaufen?
Eine der größten finanziellen Entscheidungen im Leben ist die Frage: Soll ich weiter zur Miete wohnen oder eine Immobilie kaufen? Diese Entscheidung wird oft emotional getroffen, obwohl sie eigentlich auf harten Zahlen basieren sollte. Genau hier setzt der MietKaufRechner an.
Projektübersicht
Der MietKaufRechner ist eine moderne Web-Applikation, die Nutzern hilft, die finanzielle Seite der Miete-vs-Kauf-Entscheidung objektiv zu bewerten. Das Tool berücksichtigt dabei nicht nur die offensichtlichen Kosten, sondern auch Faktoren wie Wertsteigerung, Opportunitätskosten und steuerliche Aspekte.
Tech Stack
Frontend: React mit TypeScript
Framework: Next.js 12
Styling: Tailwind CSS
State Management: React Hooks
Testing: Jest mit React Testing Library
Backend: tRPC für typsichere API-Kommunikation
Kernfeatures im Detail
1. Intelligente Szenarien
Anstatt Nutzer mit einem leeren Formular zu überfordern, bietet der Rechner vordefinierte
Szenarien
Eigenheim kaufen: Für Familien, die ihr Traumhaus suchen
Kapitalanlage: Für Investoren mit Fokus auf
Rendite
WG-Vermietung: Speziell für Studentenstädte optimiert
Anschlussfinanzierung: Wenn der erste Kredit ausläuft
Modernisierung: Für energetische Sanierungen
const scenarios: Scenario[] = [
{
id: 'eigenheim',
title: 'Eigenheim kaufen',
defaults: {
loanAmount: '450000',
equityCapital: '100000',
interestRate: '3.8',
coldRent: '1500'
}
},
// ... weitere Szenarien
];
2. Dynamische Wertsteigerungsberechnung
Ein besonderes Feature ist die Berücksichtigung der Immobilienwertentwicklung. Das Tool bietet realistische Voreinstellungen für den deutschen
Markt
// Realistische Wertsteigerungsraten
const appreciationRates = {
conservative: 1, // 1% - konservativ
realistic: 2, // 2% - realistisch
optimistic: 3, // 3% - optimistisch
boom: 4 // 4% - Boom-Phase
};
3. Amortisationsberechnung
Das Tool berechnet iterativ, wann sich der Immobilienkauf amortisiert:
// Iterative Berechnung unter Berücksichtigung von:
// - Gesparter Miete
// - Wertsteigerung der Immobilie
// - Gesamtkosten (Zinsen, Tilgung, Eigenkapital)
while (years < 100 && (accumulatedRent +
propertyAppreciation) < totalCost) {
years++;
accumulatedRent = yearlyRent * years;
propertyAppreciation = totalPropertyValue *
Math.pow(1 + rate, years) - totalPropertyValue;
}
4. Mobile-First Design
Das Interface wurde speziell für mobile Geräte optimiert:
Swipe-Navigation für Szenarien
Akkordeon-UI für bessere Übersicht
Touch-optimierte Interaktionen
Responsive Tabellen mit Sticky-Headers
Technische Highlights
1. Typsicherheit mit TypeScript
Durch konsequente Nutzung von TypeScript werden viele Fehler bereits zur Compile-Zeit verhindert:
interface KPIs {
totalRepayment: number;
interestSum: number;
remainingLoanAmount: number;
payoffYear: number | null;
perMonth: {
repayment: number;
interest: number;
coldRent: number;
diff: number;
total: number;
};
}
2. Deutsche Zahlenformatierung
Ein oft übersehenes Detail: Die korrekte Formatierung von Zahlen für deutsche Nutzer:
const formatForUser = (numStr: any, digits?:
number) => {
return new Intl.NumberFormat("de-DE", {
style: "currency",
currency: "EUR",
maximumFractionDigits: digits || 0,
}).format(numStr);
};
3. Performance-Optimierungen
Lazy Loading von Komponenten
Memoization von teuren Berechnungen
Debouncing von Input-Updates
Optimierte Re-Renders durch gezielten State-Management
Learnings & Herausforderungen
1. Komplexe Finanzberechnungen
Die größte Herausforderung war es, die verschiedenen Finanzszenarien korrekt abzubilden. Besonders die Berechnung mit variablen Zinssätzen nach der Zinsbindung erforderte iterative Ansätze.
2. UX für komplexe Daten
Wie präsentiert man einen 30-Jahre-Tilgungsplan auf einem Smartphone? Die Lösung: Eine mobile-optimierte Tabelle mit Sticky-Spalten und Touch-Gesten.
3. Realistische Defaults
Die Voreinstellungen mussten den deutschen Immobilienmarkt realistisch abbilden. Nach Recherche und Feedback wurden die Wertsteigerungsraten von anfangs 3-5% auf realistischere 1-4% angepasst.
Fazit & Ausblick
Der MietKaufRechner zeigt, wie moderne Webtechnologien komplexe Finanzentscheidungen zugänglich machen können. Das Projekt verbindet technische Exzellenz mit echter Nutzerorientierung.
Mögliche Erweiterungen
Integration aktueller Marktdaten
Berücksichtigung von Förderungen (KfW)
Export-Funktionen für Berater
Mehrsprachigkeit
Mehr dazu
GitHub: Kreditrechner
Live Demo: www.mietkaufrechner.de
Technologien: React, TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, Jest
