налогообложение на рынке ценных бумаг

Какова цена просроченного дедлайна?

ИИС зарегистрирован на родственника. Помогаю вести портфель. Затянул с уплатой налогов. Оказалось, личного кабинета в налоговой нет, пробуем войти через госуслуги. Учётная запись оказалась упрощённой, попытался подтвердить через Сбер. Подтвердил, но в госуслугах ничего не произошло. Короче номер телефона, привязанный к паспорту уже самоуничтожился из-за того, что не пользовались. В итоге зайти в кабинет налогоплательщика не получилось. В налоговую идти уже не вариант. Сегодня последний день. Дивидендов получили рублей на 80. Обидно как-то. Надеюсь налоговая по голове не настучит

Возможно вы знаете выход из этой ситуации? Прошу поделиться мнением и опытом и советом в комментарях. 

Про гениальную идею Байдена повысить налог на богатство уже слышали все. Хочу высказаться по этому поводу. Так ли это страшно?

Под категорию людей, кого коснется это повышение налога попадает лишь 0.4% американцев (с годовым доходом выше 1 млн долларов). Так что на самом деле рост налогов с 20% до 43.4% касается далеко не каждого. Да, народ с ужасом воспринимает любые новости и слухи относительно роста налогов, но так ли это страшно на самом деле?

Реальность такова, что ТОП 1% всех самых богатых американцев владеет 35% акциями, а ТОП 0.1% владеет 17%. Если они действительно начнут скидывать акции, то это и правда приведет к резкому и сильному снижению. Но даже если это и правда произойдет и инвесторы начнут скидывать акции, то тогда и посмотрим что нам делать, а пока бить тревогу рано.

Всем добрый день!

Есть не засвеченный счет в Interective Brokers. Переводил туда сумму меньше миллиона в 2018 году, сейчас чуть больше чем было вывел на счёт. 
Собственно вопрос вот в чём: чем грозит не декларировать доходы? Есть ли у кого такой опыт? Чем это максимально грозит? Каков шанс, что навесят кучу штрафов? В общем, делитесь опытом!

Сумма налога не очень большая, меньше 100 тысяч. Торговать ближайшее время там не планирую. 


Буду рад любым историям и мнениям по этому поводу. Почему СТОИТ заплатить и почему НЕ СТОИТ заплатить. 

Всем хорошего торгового дня. 

Всем привет!

Вся инфа и формы по сабжу расположены по ссылке.

Коротенько:

Возможность получения вычетов в новом порядке предусмотрена Федеральным законом от 20.04.2021 N 100-ФЗ. Изменения вступают в силу с 21 мая 2021 года. В упрощенном порядке можно получить следующие налоговые вычеты по НДФЛ:

— инвестиционные налоговые вычеты (пп. 2 и 3 п. 1 ст. 219.1 НК РФ);

— имущественные налоговые вычеты в сумме фактически произведенных расходов на приобретение объектов недвижимого имущества и по уплате процентов по ипотеке (пп. 3 и 4 п. 1 ст. 220 НК РФ).

Налоговые вычеты будут представляться посредством взаимодействия через «Личный кабинет налогоплательщика для физических лиц».

Необходимую информацию налоговые органы будут получать от участников информационного взаимодействия — налоговых агентов (банков).

В случае наличия права на получение налогового вычета, налоговым органом налогоплательщику будет направлено в «Личный кабинет налогоплательщика для физических лиц» предзаполненное заявление для его утверждения. Такое заявление налоговый орган будет формировать не позднее 20 марта (по сведениям представленным до 1 марта) и не позднее 20 дней в случае представления сведений после 1 марта.

# -*- coding: utf-16 -*-
import os
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as et
import lxml.html as lh
import numpy as np
#%%
path_curencies_rates = os.path.join('..//', 'Market_Data')# folder where data is kept

# RUB against USD and EUR
rub_USD_2020 = 'USD_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx'
rub_EUR_2020 = 'EUR_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx'
# dataframe where indicies are dates of 2020 and columns are rates RUB_USD and RUB_EUR
# all dates of 2020
dates = pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2020')
rub_currencies_rates = pd.DataFrame(index=dates, columns=['EUR', 'USD'])
# USD
df_rub_USD_CBRF = pd.read_excel(os.path.join(path_curencies_rates, rub_USD_2020), index_col=1)
df_rub_USD_CBRF = df_rub_USD_CBRF[['curs']]
# EUR
df_rub_EUR_CBRF = pd.read_excel(os.path.join(path_curencies_rates, rub_EUR_2020), index_col=1)
df_rub_EUR_CBRF = df_rub_EUR_CBRF[['curs']]

rub_currencies_rates.USD = df_rub_USD_CBRF.curs
rub_currencies_rates.EUR = df_rub_EUR_CBRF.curs

# fill empty dates
rub_currencies_rates.EUR = pd.DataFrame.ffill(rub_currencies_rates.EUR)
rub_currencies_rates.USD = pd.DataFrame.ffill(rub_currencies_rates.USD)
<br /><br />#%%
annual_activity_statement = 'Activity-Annual_2020_2020.htm' 
table_name = 'Dividends' # table that contains dividends only
report_full = lh.parse(annual_activity_statement)
parent = report_full.xpath(".//div[contains(text(), '{}')]".format(table_name))[0].getnext()
element = parent.getchildren()[0].getchildren()[0]
html = et.tostring(element)
div_df = pd.read_html(html)[0]
div_df.Amount = pd.to_numeric(div_df.Amount, errors='coerce')
div_df.Date = pd.to_datetime(div_df.Date, errors='coerce').dt.date
div_df = div_df.dropna(subset=['Date'])
div_df = div_df[div_df.Amount.notnull()]

# If nominated in EUR, taxation was NOT applyed 
div_df['Currency'] = np.where(div_df.Description.str.contains('EUR'), 'EUR', 'USD')

div_df['Taxes_paid'] = np.where(div_df.Description.str.contains('EUR'), 0, (div_df.Amount*0.1).round(decimals=2))

eur_rub_dict = rub_currencies_rates.EUR.to_dict()
usd_rub_dict = rub_currencies_rates.USD.to_dict()
# eur_rub_dict
div_EUR = div_df[div_df.Currency=='EUR']
div_EUR['rate_RUB'] = div_EUR['Date'].map(eur_rub_dict)

div_USD = div_df[div_df.Currency=='USD']
div_USD['rate_RUB'] = 0
div_USD['rate_RUB'] = div_USD['Date'].map(usd_rub_dict)#rub_currencies_rates.USD

div_total = pd.concat([div_EUR, div_USD], axis=0)

div_total['RUS_tax'] = div_total.Amount * 0.13
div_total['Taxes_TO_pay'] = ((div_total.RUS_tax - div_total.Taxes_paid) * div_total.rate_RUB).round(decimals=2)

div_total.Taxes_TO_pay.sum().round(decimals=1)

div_total.Description = div_total.Description.str.split(' Cash').str[0]

for i, d in div_total.Date.iteritems():
    ds = d.strftime('%d.%m.%Y')
    div_total.at[i, 'Date'] = ds

#%%
# To fill in field `'ОКСМ'` of Rus Tax Form ISIN will be used, 
# it consists of two alphabetic characters, which are the ISO 3166-1 alpha-2 code for the issuing country. 
# DataBase is `'country_ISO_codes.csv'`
country_codes = pd.read_csv('country_ISO_codes.csv')
country_codes = dict(zip(country_codes['alpha-2'], country_codes['country-code']))

def assign_country_code(name, country_codes):
    '''
    Returns a country numeric ICO code.
    Two first symbols of ISIN represent Country ISO-3166 Alpha Code.
    Parameters:
        name : string, field Description from IBKR report;
        country_codes : dictionary, keys are ISO Alpha Codes, values are corresponding ISO Num Codes.
        
    '''
    if '(' and ')' in name:
        start = name.find('(') + 1
        end = name.find(')')
        isin = name[start : end]
        country_Alpha_code = isin[0:2]
        try:
            country_Num_code = country_codes[country_Alpha_code]
        except Exception as e:
            country_Num_code = name
        
        return country_Num_code
    
    return name

div_total['Country_Num_Code'] = div_total['Description'].apply(assign_country_code, country_codes=country_codes)

#%%
# get all attributes of Rus Tax Form as a list
path_to_form = 'Tax_form_2020_draft_20210419.xml'
tree = et.parse(path_to_form)
root = tree.getroot()
for el in root.iter('ДоходИстИно'):
    for child in el[0:1]:
        attributes_Rus_Tax_Form = list(child.attrib.keys())

# DataFrame Rus Tax Form with indices from div_total
df_rus_tax_form = pd.DataFrame(index=div_total.index, columns=attributes_Rus_Tax_Form)
# fill all fields in with data from corresponing columns
# do some calculations as well
df_rus_tax_form['ОКСМ'] = div_total.Country_Num_Code
df_rus_tax_form['НаимИстДох'] = div_total.Description
df_rus_tax_form['КодВалют'] = np.where(div_total.Currency=='EUR', '978', '840')
df_rus_tax_form['КодВидДох'] = '22' # check it out
df_rus_tax_form['КурсВалютДох'] = div_total.rate_RUB
df_rus_tax_form['ДатаДох'] = div_total.Date
df_rus_tax_form['ДатаУплНал'] = div_total.Date
df_rus_tax_form['ДоходИноВал'] = div_total.Amount
df_rus_tax_form['ДоходИноРуб'] = (df_rus_tax_form['ДоходИноВал'] * df_rus_tax_form['КурсВалютДох']).round(decimals=2)
df_rus_tax_form['КурсВалютНал'] = div_total.rate_RUB
df_rus_tax_form['НалУплИноВал'] = div_total.Taxes_paid
df_rus_tax_form['НалУплИноРуб'] = (df_rus_tax_form['НалУплИноВал'] * df_rus_tax_form['КурсВалютДох']).round(decimals=2)
df_rus_tax_form['НалЗачРФОбщ'] = (df_rus_tax_form['ДоходИноРуб'] * 0.13).astype(int)
df_rus_tax_form['НалогЗачРФОбщ'] = df_rus_tax_form['НалУплИноРуб'].astype(int)

# all data in a xml-object should be str
form_to_export = df_rus_tax_form.applymap(str)

# create a root
income_abroad = et.Element('ДоходИстИно')
tree = et.ElementTree(income_abroad)

# add children with a relevant tag 
# each child has attributes that is a dict representing a row from DataFrame
for i, r in form_to_export.iterrows():
    d = r.to_dict()
    et.SubElement(income_abroad, tag='РасчДохНалИно', attrib=d)    

tree.write('rus_tax_form_experiment.xml', encoding='WINDOWS-1251')

USD_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx
EUR_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx