Sobre el proyecto

Family Ledger (家庭账房) es una aplicación autohospedada de gestión de activos orientada a la familia que adopta un enfoque de instantáneas mensuales en lugar del registro transacción por transacción, y ayuda al usuario a resumir en unos 10 minutos al mes los activos dispersos en bancos, Alipay, brókers, inmuebles, hipotecas y otros canales. El proyecto hace hincapié en la privacidad de los datos: todos los datos se conservan únicamente en el servidor del propio usuario, y ofrece dos formas de despliegue, Docker Compose con un solo comando y una instalación directa con systemd, con compatibilidad para entornos Linux, macOS y NAS. Las funciones principales incluyen: gestión unificada de 9 tipos de cuentas, una vista del patrimonio neto familiar agregado por miembro, cálculo de la rentabilidad ponderada por dinero XIRR y de la rentabilidad de los activos TWR tanto a nivel de cuenta como de familia, para distinguir entre "lo que se gana trabajando" y "lo que gana el dinero"; la tendencia del patrimonio neto se superpone con la línea de poder adquisitivo del IPC y la línea de riqueza social M2, lo que ayuda al usuario a comprender los cambios reales de su patrimonio desde la perspectiva de la inflación y de su posición en la riqueza social. El análisis de activos permite desgloses multidimensionales por riesgo, clase principal, sector, plataforma, uso, región, divisa, etc., y permite la transparencia de posiciones de fondos públicos, descomponiéndolas en acciones, bonos, efectivo y distribución por sectores de Shenwan. En cuanto a las capacidades de IA, el proyecto permite importar mediante capturas de pantalla múltiples posiciones de cuentas de fondos, gestión financiera o brókers, donde un modelo visual de gran tamaño reconoce los nombres y el valor de mercado y los etiqueta automáticamente, y tras una comparación de tres estados con las posiciones existentes se confirma su incorporación; el diagnóstico de activos con IA ofrece un análisis en cuatro dimensiones (asignación, riesgo, liquidez y rentabilidad) y proporciona pasos concretos de reajuste, pero todos los números se calculan mediante ingeniería y el LLM solo se encarga de interpretarlos, sin recomendar productos ni predecir subidas o bajadas. El usuario puede conectarse a Tongyi Qianwen o DeepSeek, y las claves API correspondientes se configuran en la página de administración. Otras funciones incluyen soporte multidivisa con tipos de cambio automáticos, valoración automática de posiciones (con fuentes de cotización de múltiples mercados para acciones, criptomonedas y metales preciosos), planificación de objetivos financieros (FIRE, educación de los hijos, reserva de emergencia), análisis opcional de gastos (con importación de CSV de facturas de Alipay/WeChat), un decisor de amortización anticipada de préstamos, recordatorios por SMS antes de fechas límite, etc. El proyecto ofrece un entorno de demostración en línea con datos sintéticos, que permite probarlo sin necesidad de despliegue. La pila tecnológica es Spring Boot 3.3 + Java 21 + MyBatis, con frontend basado en Thymeleaf + HTMX + Chart.js + ECharts, sin canal de compilación SPA; la persistencia utiliza MySQL 8 y cuenta con migraciones SQL versionadas. El proyecto incluye numerosas pruebas unitarias, pruebas de extremo a extremo y barreras de regresión de caja negra, y dispone de una documentación completa que abarca el manual de uso, la guía de despliegue, la integración de configuración y el PRD y diseño técnico de cada versión.