531 Sharron Bay

Rossmere-A,温尼伯

65.0

良好

综合 65.0

建造年份早于周边多数房屋

1,014 sqft排名后 32%

建于 1959 年(比均值旧 5 年)

位于高收入水平区域

户均年收入约 ~9.3万

交通 80.0

步行 5 分钟到最近公交站,共 3 条路线

500m 内:3 处学校、4 处公园、1 处宗教场所

居住面积

低于平均

比社区平均更小 9%

建造年份

低于平均

比社区平均更旧 5年

母语

English · 72%French · 3%

过去10年Rossmere-A的成交数据(约80%的全部数据)

Sold Count

1,159

Median price

37万

$/sqft

$358/sqft

平均建造年份

1964

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房产评分

65.0 分由下方两个部分构成。

房产分数

55.0中等
居住面积1,014 sqft52中等
建造年份195943偏低
土地面积6,045 sqft81优秀
社区历史 成交活跃度61中等

社区分数

80.1优秀
经济收入82优秀
教育水平54中等
住房压力100优秀
住房充足性100优秀
就业健康83优秀

社区成交统计

Rossmere-A

解读:展示「rossmere-a」在 独立屋(非公寓住宅)、2024 年 的成交价位段占比(约每 5 万加元一档)。峰值区间可视为主流成交预算带;多年对比时可观察主力价位带是否随时间迁移。

市场动态 · Winnipeg卖方市场
买方均衡卖方

销售/新挂牌比

64.6%

1,196

sold

1,852

new listings

Manitoba Real Estate Association 3月公开的整个曼省的New Listings and Properties Sold数据

高于挂牌价成交

65%

逾半成交高于挂牌价

104套成交中有68套高于挂盘价 · 人工整理自MLS的May 4 – May 10, 2026温尼伯成交的数据

销售/新挂牌比达64.6%,且65%的房屋以高于挂盘价成交,需求明显超过供给。买家之间存在竞争,对价格形成上行压力。

周边普查概要

普查 dissemination area(DA)— 加拿大统计局 2021 人口普查 · 区域:#46110724

Community deep dive

$93K

Median household income

$105K

Average household income

5%

Low income (LIM-AT)

0.2

Income inequality (Gini)

2.7

P90 / P10 ratio

26%

Single-person households

31%

Families with children

人口、劳动力与年龄

2021 年人口528
劳动力参与率72%
年龄中位数36.0
平均家庭规模2.6
失业率3%
人口密度2640 / km²

家庭与收入

低收入占比(LIM-AT,税后)5%
单人住户占比26%
有子女的夫妇/同居家庭占比31%
家庭总收入中位数(2020)$93K

住房

租房住户占比0%
共管公寓类住宅占比0%
房屋价值中位数(业主)$300K

多样性、教育与母语

移民占比(人口)17%
可见少数族裔占比7%
本科及以上(25–64 岁)25%
母语(第 1 名)English · 72%
母语(第 2 名)French · 2%

指标对应包含本房源坐标所在的普查 DA;具体口径与抽样误差以加拿大统计局为准。

排名

居住面积

普通
1,014 sqft
0255075100
同一街道后16%同一区域后32%整个全市后28%
同一街道 · Sharron Bay
第 42 / 50
后16% · 平均 1,127 sqft
同一区域 · Rossmere-A
第 2,138 / 3,143
后32% · 平均 1,116 sqft
整个全市 · 温尼伯
第 140,680 / 194,458
后28% · 平均 1,342 sqft

评估总价(地税)

普通
33.6万
0255075100
同一街道后30%同一区域前42%整个全市后41%
同一街道 · Sharron Bay
第 35 / 50
后30% · 平均 34.2万
同一区域 · Rossmere-A
第 1,328 / 3,143
前42% · 平均 33万
整个全市 · 温尼伯
第 114,442 / 194,458
后41% · 平均 39万

建造年份

普通
1959
0255075100
同一街道后36%同一区域后30%整个全市后40%

土地面积

优秀
6,045 sqft
0255075100
同一街道后20%同一区域前40%整个全市前30%

若要在地图上与周边独立住宅逐项对比(建造年份、居住面积、评估总价、土地面积等),可打开周边分析页面查看更直观的对比。

交通与步行

附近公交站、线路及交通评分

周边设施

餐饮、教育、医疗、购物等生活配套

531 Sharron Bay 500 m 范围内共发现 8 处生活配套,覆盖 3 个类别,含3 所教育机构(最近 149 m)、4 处公园(最近 224 m)。

搜索范围
🏫教育3
🌳公园4
宗教1

治安 & 安全

Rossmere-A · WPS 公开数据 · 2026

年度案件数

81

2026

与全市均值

+175%

相对均值

同比变化

-90%

较上一年

主要类型

Property

67%

成交记录

2022年6月 成交35–40万
成交价

同一街道排名

前29%

同一区域排名

前18%

整个全市排名

前40%
2017年7月 成交25–30万
成交价

同一街道排名

后4%

同一区域排名

后26%

整个全市排名

后28%

相关房源

温尼伯531 Sharron Bay的特点和相关问题

一、房屋特点、吸引力与适合人群

特点与吸引力

  1. 高性价比入门之选:房屋评估总价(33.6万)显著低于温尼伯全市同类房源平均水平(39万),在街道和社区内也处于平均或略低水平,意味着地税负担相对较轻。对于首购族或预算有限的买家,这是一个明显的价格优势。
  2. 土地面积具备稀缺性:尽管房屋居住面积(1,014 sqft)低于各级平均水平,但其土地面积(6,045 sqft)却超过了社区平均水平,并在全市范围内排名前30%。这为未来可能的加建、扩建或打造花园庭院提供了宝贵空间,是老旧社区中不易得的资产。
  3. 稳定的社区与明确的估值:房屋位于Rossmere-A社区,该区域房源建造年份集中(1959-1964年左右),房屋属性和评估价非常接近。这表明社区发展成熟,房价波动相对较小,房屋的评估价与市场价可能更为贴近,降低了购买的不确定性。
  4. 历史增值轨迹清晰:从2017年成交价(前72%)到2022年成交价(前40%)的排名跃升可以看出,该房产的价值增长幅度超越了同街道、同社区乃至全市的平均水平。这种“逆袭”趋势值得关注,可能预示着地段价值被重新发现或社区处于改善上升期。

适合人群

  • 首次购房者:总价和地税成本可控,是踏入温尼伯房地产市场的务实起点。
  • 看重土地价值的长期投资者:房屋本身老旧,但土地面积优于社区平均水平,长期持有等待土地价值释放或未来再开发潜力。
  • 对空间布局有自定义需求的买家:居住面积虽小,但较大的地块为日后翻新、加建阳光房或车库提供了可能性。
  • 追求社区稳定性的家庭:社区内房屋年份、档次相似,邻里环境相对均质稳定,适合寻求安定感的家庭。

二、五个关键FAQ

  1. 这房子看起来各方面都“接近平均”,是不是很平庸?
    恰恰相反。在一个成熟社区里,各项指标都“接近平均”意味着它没有明显短板,风险较低。更重要的是,其“土地面积”在全市排名前30%,这是一个巨大的隐性优势,在平均地块较小的老旧社区中尤为突出,它提供了未来改造的稀缺空间资源。

  2. 1959年的老房子,会不会有很多维修问题?
    这是必然需要考虑的。然而,数据也显示,整个街道和社区的房子大多建于1960年前后。这意味着:第一,该地区的建筑风格和潜在问题(如布线、管道)具有共性,容易找到有经验的维修工人;第二,左邻右舍很可能都进行过类似的维护更新,便于获取参考和建议。

  3. 2022年成交价排名(前40%)比2017年(前72%)大幅提升,这说明了什么?
    这表明该房产的价值增长速度快于其周边及全市背景。可能的原因包括:该地段或社区正受到更多关注;房屋在上次交易后进行了有价值的升级;或者类似地块面积的房源稀缺性价值开始显现。这是一个积极的信号,但需要结合实地考察确认原因。

  4. 评估价(33.6万)低于全市均价(39万),是捡漏还是有什么问题?
    这更可能反映了房屋自身条件和地段综合定价的结果,而非单纯的“捡漏”。其居住面积小于全市平均,且社区并非新兴豪华区。但对于买家而言,这直接意味着更低的地税基数,是实实在在的持有成本优势。购买决策应基于个人对空间的需求与对土地价值的判断。

  5. 页面建议“邮件索取准确成交价”,这数据可信吗?为什么不能直接看?
    这种做法恰恰反映了加拿大房地产交易数据的特殊性。为保护隐私和遵守行业规范,精确的历史成交价(MLS数据)不公开。页面提供区间估算,而通过邮件人工查询很可能是链接到了合规的内部数据源。这虽不方便,但说明平台在试图提供更准确信息的同时规避法律风险,数据的可信度反而可能更高。

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