買房 vs 買幣,誰比較賺?一文看懂五年漲幅比較
買房 vs 買幣,誰比較賺?一文看懂五年漲幅比較
##### 買房不如買幣?買房 vs 買幣大比較 買房是許多人一生中規模最大的一筆財務支出,有時也不只是投資考量,還包含自住需求,整體而言買房置產是現今最主流的投資方式之一,或者說買房有點像是出場策略,投資賺錢的目標常常是為了買房置產。

而加密貨幣作為這幾年才冒出頭的新興資產,在投資上,買房與買幣怎麼比較?

這篇文章會從歷史漲跌幅、工具特性、風險等角度切入,對決買房 & 買幣,比較各自的特點與優劣勢,如果你剛好對這兩種投資方式都有點好奇,或正在抉擇手上資金要投入哪個市場的話,這篇文章就是寫給你看的。

買房 vs 買幣,誰比較賺?五年漲幅比較

比較買房 vs 買幣,不針對特定地區或特定幣種,不比較太久遠以前,區間是近五年。

房價數據為內政部住宅價格指數,範圍為全台灣,因最新數據只到 2023 Q4,五年區間抓 2018 Q4 - 2023 Q4。

加密貨幣數據為加密貨幣總市值,用市值跟價格比較不太精確,但現階段沒有加密貨幣指數可使用,若只比較比特幣價格又太個別,整體市值有一定參考性,但有稍微放大的效果,閱讀數據時要稍微打一點折。

兩者波動幅度差距極大,放在一般圖表上會被壓縮看不出差異,使用對數刻度,主要呈現波動趨勢。

乍看買幣績效遠超過買房,但實際上有很多細節差異,例如買房通常有槓桿 (房貸),以及這是整體數據,個別差異極大,買房的地區或物件、買幣的幣種與資產安全問題等等。

撇開個別差異,直接比較兩個最重要數字:

  • 期間最大漲幅:買房 +35.52% / 買幣 +1796.27%
  • 期間最大跌幅:買房,無,每季指數都上漲 / 買幣 -64.4%

但再次提醒,加密貨幣這裡使用的不是價格而是市值,相對於價格,市值受到發行流通量的影響,會稍微放大一些漲幅,減少一些跌幅,可參考比特幣同期最大漲幅為 +1775%,最大跌幅為 -76%。以上加密貨幣的數據要打一點折。

買房投資|相對更穩健、可開槓桿

雖然只看最大漲幅,買房似乎差買幣很多,但房價的波動遠小於加密貨幣;過去五年間加密貨幣市值最大崩跌超過六成,比特幣價格下跌超過七成,而內政部房價指數在全台灣範圍,一季都沒跌過,且六都都是上漲趨勢,下跌次數很少幅度也小。

以穩健而言,買房 > 買幣。

買房通常是準備部分自備頭期款,其餘貸款,視物件地段、屋況、申請人信用狀況等決定貸款成數,一般情況下自備款成數為 2 成 - 3 成之間,也就是說買房通常是開 3.3 - 5 倍槓桿的財務操作,而房貸可說是所有資金中最便宜的一種,房貸利率最低,也就是說房貸是一種最低成本的槓桿工具。

上一段提到的房價漲幅,如果是評估投資績效的話,還等再乘上 3.3 - 5 倍,因為通常不是全額自備買房,而是貸款買房 = 開槓桿。

房貸是最低成本的槓桿工具,也有些人會使用房貸來做投資,例如只還房貸利息不還本金降低還款金額,其餘部分拿來投資;或房價上漲後使用轉增貸將上漲部分再貸出來投資。

以槓桿成本而言,買房 > 買幣。

所謂的槓桿成本指的是資金利率,因槓桿等於借錢投資,借錢要支付利息,最主要的槓桿成本就是資金成本,借這筆錢的利率是多少?

目前房貸利率約 2-2.5%,一般信貸利率 3-15%, 股票券商融資利率 6-7%。

買幣投資|門檻更低、潛在報酬更高、流動性更佳

通常買房是以一間為單位,一間房子數百到上千萬,一次買賣單位為一間,除非是特殊情況下的合資買房,一次買房就是數百到上千萬,以自備 2 成計算,也是百萬規模,至少得準備兩三百萬以上。

買幣就不是這麼一回事,雖然目前一顆比特幣台幣價格在兩百萬上下,但加密貨幣的基本交易單位並不是一顆。比特幣的最小單位是一聰,一聰 = 一億分之一,大多加密貨幣也跟比特幣一樣可分割成一億分之一甚至更小。

一顆比特幣 200 萬台幣,不一定買得起,一聰比特幣只要 0.02 = 2 分台幣,不過一般交易所會有最小交易額的限制,無法一次只買一聰,最小交易額度大約在 5-10 U 之間,換算台幣約 150 - 300 塊,我們必須有兩三百萬才能買房,但只要有兩三百塊就能開始買幣。

以資金門檻而言,買幣 > 買房。

加密貨幣作為新興資產,價格上漲爆發力極高,比特幣是最知名的加密貨幣,許多尚未接觸加密貨幣的人,會覺得比特幣的波動太大,但跟其他加密貨幣相比較,比特幣已經算是相對穩健的資產。

這是 TradingView 2018 / 12 / 31 - 2023 / 12 / 31 前五大加密貨幣價格走勢圖,可以看出比特幣在其中已經算走勢相對溫和。這不是不知名的高風險小幣,而是市值前五大加密貨幣 (排除不會上漲的穩定幣),五年漲幅數百到數千%,最大漲幅超過一萬%。

以潛在報酬率、價格爆發力而言,買幣 > 買房。

但也能從圖中看出,同時期台灣房價就是穩定上漲,下跌次數既少幅度也小,加密貨幣則是另外一個世界,雖然爆發力驚人但波動也驚人,漲漲跌跌且跌幅並不小。

這部分就是前段提過的,買房相對買幣更穩健,買幣相對買房波動性更高。

流動性 (Liquidity) 是個金融術語,是一種變現能力的評估,資產能以多快的速度、多不影響價格的變現?如果能快速且不影響價格的賣出變現,則我們說是有著良好的流動性。

買賣房屋時,因為買房可能是當事人一生最大規模的財務支出,通常來說不太會衝動,得經歷許多流程和評估。

房屋交易通常會經歷以下幾個步驟:

  • 刊登賣屋資訊
  • 買方看屋
  • 買方出價議價
  • 等待銀行貸款評估成數
  • 簽約成交、跑核貸與交屋流程

整個流程至少數周到數月,若不想降價求售可能得花更長時間,想更快變現就得有一定程度的降價。

雖然人們常說房地產保值,但房地產並不算是流動性很好的資產,有變現需求時必須花一段時間 or 犧牲一點價格降價加速。

加密貨幣市場全年無休 365 天 24 H 交易,且交易極為活絡,除非是極大額交易,一次變現數千萬以上,如果是幾十幾百萬內的規模,在主流的交易所中,幾乎都能在幾秒到幾分鐘內賣出且不會承受太多折價。

賣出拿到的是幣,將幣再兌換成台幣匯款到台幣帳戶,除非帳戶有異常,或短期太大額,不然以台灣出金管道而言通常 1-3 天內可完成,若走國外交易所直接賣成美金電匯至銀行外幣帳戶的方式,外幣匯款稍微久一點,約 3-5 天可完成。

以流動性而言,買幣 > 買房。

買房 vs 買幣|抗通膨比較

通膨 = 通貨膨脹,指的通常是物價上漲,物價上漲會讓手上的錢購買力降低,所謂的抗通膨指的是將錢投入漲幅 ≧ 物價漲幅的資產上,這樣就不會降低購買力,達到抗通膨的效果。

也就是說如果你大部分資產只單單存在銀行,在物價上漲的趨勢下,長期來看是貶值的。

這是台灣同時期 (2018 Q4 - 2023 Q4) 的消費者物價走勢,五年物價合計上漲了 9.55%。無論買房或買幣,都有人說是抗通膨的投資,看前面列出的買房買幣這五年績效,漲幅也確實都遠超物價上漲,都有抗通膨效果。

但看一下這張網路上流傳的圖片:

當然這不是台灣,但台灣情況也差不多,單純從這圖可以得出的簡單結論:

  • 相較於物價上漲,房價會上漲,房子確實有抗法幣通膨效果
  • 相較於房價上漲,比特幣漲更多,不只能抗法幣通膨,甚至能抗房價通膨

買房 vs 買幣|風險比較

主要只針對投資部分的風險比較,主要風險有這幾類:

損失資產的風險

以房子而言例如被詐騙將房子過戶給詐騙集團,或是天災人禍導致房子損壞;加密貨幣則是被釣魚被詐騙,或資安問題導致錢包私鑰外洩等。

房子要被詐騙到過戶的程度,必須連續被騙很多步,但幣只需要被騙一兩步就能被騙光,天災人禍導致損失房子的機率,也遠低於自身資安風險,以損失資產的風險而言,買幣風險較高。

價格下跌的風險

從前面歷史趨勢已經得知,幣的價格波動遠大於房子,不只更常跌也跌更多,價格下跌的風險依然是買幣較高。

流動性風險

幣的流動性遠比房子好,變現時幣能以更快的速度得到現金,流動性風險以買房較高。

槓桿延伸的風險

槓桿是借錢操作,以買房來說若有一天繳不出房貸,房子會被銀行拍賣,但如果被拍賣後的所得還是不足以償還債務呢?銀行會延伸查扣其他資產,也就是說風險會擴散,雖然房貸以房子為擔保品,但若擔保品不足風險會擴散到其他資產上。

幣則不一樣,撇開在現實世界借錢買幣這種情況,使用加密貨幣裡的機制開槓桿,也需要擔保品,出問題時被清算,無論擔保品足不足基本上清算完就結束了,風險不會擴散,最多就是賠掉擔保品,風險不會外溢影響到其他資產。

以槓桿延伸到其他資產上的風險,買房的風險較高。

買房 vs 買幣|被動投資與收益比較

近年很流行的一種投資方式稱為被動投資,主動投資常受到個人主觀影響,績效還不如被動投資穩定。

但買房很難被動投資,一來沒有可投資的房價大盤指數,二來也很難組房地產投資組合,一間房要價數百數千萬,房地產投資組合要多少資本才玩得起?多數人能負擔的起的大約就 1-3 間房,這數量遠遠不足以達到分散風險的被動投資,買房基本上就是主動投資。

加密貨幣也還沒有加密貨幣大盤指數,但已有相關工具提供類似功能,或也可以自組投資組合,將前幾大主流幣 & 主要賽道納入,自己組出接近大盤的被動投資組合。

以被動投資可行性而言,買幣 > 買房。

也有些人追求的不是被動投資,而是被動收入。買房和買幣都是能得到被動收入的投資方式,買房通常是出租收租金,買幣則有質押等操作,都能得到被動收入。

這部分就各有優劣,買房的被動收入需管理,得尋找與管理租客,維護房屋等等,有一定管理成本,優點是一旦出租就會得到每月穩定的被動收入。

幣的被動收入最簡單是質押 (staking),通常只需要跟合約互動一兩次即可完成,不須額外管理,沒有管理成本,缺點是質押收益也是幣,但幣價會波動,相對而言被動收入並不是那麼穩定。

##### 買房 vs 買幣|優缺點比較列表
買房 買幣
過去五年績效漲幅 35.52% 近 1800%
穩健度與保值性 較穩定較佳 較差,波動很大
波動性與下跌風險 較少下跌幅度也較低 較差,跌起來很兇猛
槓桿成本 較佳,房貸利率最低 較差
槓桿倍數 通常 3.3 - 5 倍,特殊情況能更高,但不太可能超過 20 倍 最高可達 125 倍
槓桿延伸其他資產的風險 較差,風險會擴散 較佳,爆倉清算就結束
流動性 較差,賣房變現至少要數周到數月 較佳,幾秒內就能賣出,換台幣視管道在幾天內完成
參與資金門檻 較高,至少要兩三百萬以上 較低,兩三百塊就能開始
交易方便性 較差,要等賣方、等仲介、等銀行、等過戶 較佳,幾分鐘內就能開完戶,使用手機就能交易,市場 365 天 24 H 開放,
交易成本 較高,買賣一次房屋的費用、稅都較多,約佔交易額數% 較低,交易所手續費率多在 0.1% 以下
資產安全性 不考慮天災人禍的話較佳 較差,資安與詐騙風險更高
被動投資可行性 除非超大戶不然幾乎不可行 就算小資也可行,使用 DCA 工具可持續被動投資
被動收入穩定性 較佳,但管理成本較高 幾乎沒有管理成本,但因幣價波動收入較不穩定
踏實感 較佳,房子看的到摸的到 較差,加密貨幣是虛擬貨幣,看不到摸不到
學習資源 已是成熟市場,免費付費資源都很多 學習資源也很多,但因市場還較早期,需要更多篩選能力,可直接多看每日幣研,先加入我的最愛

買房 vs 買幣投資對決簡單統整

買房

相對穩健、流動性較差、交易成本較高、資金門檻較高,整體市場較成熟,較適合資金較高,更追求穩健保守的投資人

買幣

波動極為劇烈、流動性極佳、交易成本極低、資金門檻也極低,整體市場較為初期,較適合資金較低,更願意承受風險追求爆發性的投資人

小結 – 買房 or 買幣?這不只是財務抉擇

文章列出許多買房買幣的比較,但這其實不只是財務抉擇,也是一種人生選擇。買房不只是投資考量,也常有自住需求,以及跟銀行打交道需要維持的信用紀錄等等。

投資的資產某種程度上也影響了他人如何看待和理解你。當身邊的人知道你投資房地產,或投資加密貨幣,人們看待你的方式會有一些改變。

以及生活方式和節奏的選擇,以加密貨幣的波動程度,要遠離市場讓它完全不影響生活,難度較高,需要更多心性上的鍛鍊,但也許你就是喜歡這種快節奏。

還有對未來與風險的評估,房子作為實體資產,承受許多虛擬資產沒有的風險,例如天災、戰爭,面對這些特殊風險,加密貨幣是更便於攜帶更靈活的資產選擇。

實務上買房買幣也不是非此即彼、只能擇一,大可以都買,只要做好資產配置,就能同時享受兩者優勢並避開劣勢。

買房買幣怎麼選?其實不需要做選擇,我們可以都要。

本文合作轉載自:每日幣研

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從商務卡到虛擬財務長,Mastercard如何把支付變成企業決策力
從商務卡到虛擬財務長,Mastercard如何把支付變成企業決策力

員工自行墊付差旅、採購、雲端訂閱或廣告費,月底再拿著單據報帳;不同部門各自綁定信用卡,企業難以即時掌握支出;員工離職後,若原有付款設定沒有同步移轉,也可能影響後續業務運作。這些看似零碎的支付問題,背後都涉及一個關鍵議題:中小企業能否更有效率的管控資金。

對資源有限的中小企業而言,支付管理不只是財務部門的行政工作,當支出分散、現金流難以預測,甚至連跨境匯款都存在時間與到帳金額的不確定性,企業的營運效率與成長速度都可能受到影響。

為協助中小企業解決上述挑戰,萬事達卡(Mastercard)提供端到端商務解決方案–虛擬卡、車隊卡、跨境匯款服務到Virtual C-Suite,讓支付從單純的交易工具,轉化為企業管理資金與做決策的基礎。

以商務卡結合虛擬卡,讓每一筆支出更可控

Mastercard台灣區董事總經理陳懿文指出,中小企業目前常見的支付方式主要是信用卡與轉帳,若大量依賴員工代墊,不僅增加報帳與核銷成本,也讓企業難以即時掌握整體支出。「導入商務卡後,企業可以將原先分散在員工身上的支出收回企業管理,同時,進一步設定使用規則,例如限定交易商家、金額、消費類別、使用期間或國家,讓企業對資金使用建立更細緻的控管機制。」

除了支付管理,商務卡也能進一步降低企業日常營運成本。陳懿文表示,商務卡持卡人可透過商務優惠計畫Easy Saving Specials,取得Google Workspace、Shopify、LinkedIn、Notion、Sixt、 Agoda等品牌優惠,涵蓋雲端服務、電商營運與數位行銷等企業常見支出。

虛擬卡的In Control平台則讓支付管理變得更精準。例如,企業可以針對特定通路建立虛擬卡號,讓員工綁定手機支付差旅費;也可以針對單筆訂單產生一次性虛擬卡號,直接將付款與訂單串聯,後續再透過虛擬卡號進行核銷與對帳,降低人工處理成本。

透過Commercial Connect API,企業可以把虛擬卡功能整合進既有的企業資源規劃(ERP)系統、採購或費用管理系統,從發卡、付款到後續管理,都能在原本熟悉的平台上完成。目前相關方案已整合SAP Concur、SAP Taulia、Pay4You、Grasp Technologies與Kresus等平台,也支援企業自行建置的客製化ERP系統。

#2 萬事達卡
Mastercard台灣區董事總經理陳懿文:「我們以每年1,750億筆交易的資料為基礎,將中小企業每一個進出與支付節點問題,逐步設計出不同的解方,一步步實踐『支付至簡,商業致遠』的願景。」
圖/ 數位時代

從車隊卡到跨境匯款,助中小企業降低營運不確定性

對物流、運輸等擁有大量車輛的企業來說,加油、維修是每天都會發生的固定支出,過去,不同加油站可能需要不同儲值卡,管理不易,也可能因支付問題影響車輛調度與運輸,導入Mastercard的車隊卡後,問題不復存在。

企業可以限定卡片只能用於加油、維修、停車等特定商用項目,並進一步將卡片與車號或駕駛人建立關聯,例如一張卡對應一台車或一位駕駛,或讓駕駛人以虛擬卡支付車輛所需費用。對企業來說,這不只是換一張卡,而是把原本分散的車隊支出納入同一套管理架構,在維持車輛正常運作的同時,也提高資金使用的透明度。

同樣的邏輯,也延伸到日益增加的跨境匯款需求。隨著中小企業將業務版圖擴展到海外市場,對跨境匯款的需求將隨之攀升,若仍以傳統的方式進行跨境匯款,不僅得等候長達1到3天的匯款時間、也常因為中轉銀行收取費用導致到帳金額有落差,更不用說即時追蹤匯款進度,一旦款項延遲或金額出現落差,就可能進一步影響對帳與供應鏈運作。

為解決上述挑戰,Mastercard推出Mastercard Move,讓中小企業可以輕鬆掌握每一筆匯款的狀態,以更有效率的方式完成跨境匯款,全球60%的市場可於1小時內到帳、95%的市場1天內可到帳,同時,以全額到帳降低到帳金額不確定帶來的營運風險。

從掌握現在到預見未來,Mastercard用Virtual C-Suite把數據變成經營洞察

協助中小企業以商務支付方案優化支付與資金管理後,Mastercard接下來思考的是,知道錢花在哪裡後,若能進一步知道未來會發生什麼,創造的商業價值更高。如果支付數據不只是用來對帳,而能進一步回答「未來現金流會怎麼變化」、「現在適不適合擴張」、「企業的成長速度是否落後同業」,支付的價值就會從管理工具進一步提升為決策工具。

而這也是Mastercard會推出Virtual C-Suite的原因,目標是讓資源相對有限的中小企業也可以透過數據分析洞悉未來局勢。

萬事達卡
面對中小企業痛點,Mastercard提供全方位的解決方案。
圖/ 數位時代

陳懿文表示:「我們以每年1,750億筆交易的資料為基礎,再結合企業自身的財務數據推出Virtual C-Suite服務,其中預計Virtual CFO功能將在今年底於特定市場試點營運。中小企業只要將銀行與交易等數據上傳到平台、或者是透過API串聯財務系統或發卡行的網路銀行,即可協助企業掌握財務健康、預測現金流,以及進行同業比較。」

Virtual CFO就像中小企業虛擬財務長,透過對話式問答,不僅能從支付數據中找出企業忽略的議題,還會提供可執行的專業建議,讓企業看見下一步,進而提升營運韌性與績效。

舉例來說,一家餐廳營收持續成長,卻可能因為平台款項較晚入帳、食材需要即時付款,造成現金流壓力;對餐廳營運者來說,問題倒不是「有沒有賺錢」,而是「錢什麼時候進來」的現金流管理,Virtual CFO在協助其挖掘出這個議題後,將進一步從收付款週期找出落差,再協助企業評估付款條件、付款時間等調整方式。

同樣的情況也可能發生在企業擴張時。接到新客戶或大訂單,看起來是成長機會,但如果資金準備不足,反而可能增加營運壓力,透過Virtual CFO,企業可以預測未來現金流,再決定是否擴張據點,以及確切的時間。同業比較則提供另一個分析角度,舉例一家自行車店的年營收成長15%,單看數字會覺得營收數據亮眼;但若Virtual CFO進一步比較同業數據後發現平均成長率是30%,將重新思考成長速度,建議主推商品、調整客單價,以及進行相應的行銷投入。

從商務卡到虛擬財務長,Mastercard提供的不是單一產品,而是一套隨企業成長逐步疊加的支付管理層次——先把分散的支出收回可控範圍,再透過數據預見現金流與擴張時機。對於還在用員工代墊、多張信用卡管理支出的中小企業來說,第一步不必等到導入Virtual CFO,從申請一張商務卡、設定使用規則開始,就能踏出第一步。從商務支付方案到Virtual CFO服務,Mastercard致力實踐「支付至簡,商業致遠」的願景:當支付流程更簡單、資金流向更透明,數據便能成為企業決策的依據,協助中小企業從掌握當下,進一步預見未來。

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