Dmitry ff4d63e829 feat(ledger): связь перевода ZenMoney с брокерским пополнением
Случай C из плана §1.6: без него одни и те же деньги считаются дважды, а перевод на
брокерский счёт выглядит расходом.

match_flows — чистая функция над двумя последовательностями кандидатов, как apply() в
lots.py; rebuild_flow_links её обвязка с сессией. Скоринг: та же валюта, тот же счёт,
|Δ| ≤ max(1 ₽, 0,5 %), разрыв ≤ 3 РАБОЧИХ дня. Рабочих, а не календарных: деньги на
брокерский счёт в субботу не приходят, и календарное окно систематически теряло бы
пятничные переводы. Праздники не моделируются — лишний праздник делает матчер строже,
а не наглее.

Направление выбрано по данным, а не по тексту плана. План говорит «outcome на
зеркальный счёт = пополнение», но зеркальный ZM-счёт это отражение брокерского кэша:
деньги идут «карта → зеркало» (income на зеркале), а на брокере в тот же день deposit.
На живых данных income-соглашение даёт 525 пар, обратное — 4. Для маршрута через
правило broker_target, где брокера в ZenMoney нет вовсе, направление остаётся как в
плане: outcome ↔ deposit.

Жадность 1:1 по (дельта суммы, разрыв в днях): пара берётся, только если свободны обе
стороны. Ручные линки не пересобираются — обе их стороны исключаются из пулов, иначе
автоматика молча переписывала бы решение человека.

Связанная транзакция получает flow_type = internal_transfer здесь, а не в classify:
классификатор не может знать о линках, которых на момент его работы ещё нет.
2026-09-18 15:05:53 +03:00

fin-tracker

Личная аналитика финансов и инвестиций: ZenMoney (повседневные деньги) + брокеры (T-Invest API, отчёты Сбера и ВТБ) в одной базе, с XIRR/TWR, календарём дивидендов и купонов, аллокацией и net worth. Замена Snowball Income.

  • backend/ — Python 3.12, FastAPI, PostgreSQL, worker с расписанием синков.
  • app/ — Flutter-клиент (web, Linux, Windows, Android) поверх REST/OpenAPI.
  • deploy/ — Caddy и сертификаты; docker-compose.yml — прод на VPS.

Для агентов: AGENTS.md. Команды: just --list.

S
Description
No description provided
Readme
2.1 MiB
Languages
Python 46.4%
Dart 40.9%
JavaScript 11%
C++ 0.7%
CMake 0.6%
Other 0.2%