Когда Excel уже не устраивает, а до программиста ещё далеко
Я никогда не был программистом. Не писал с нуля ни одной полноценной программы. Но всегда умел хорошо разбираться в логике процессов: как работает механизм, как должны взаимодействовать блоки данных, как оптимизировать учёт. Так я и пришёл к идее — создать собственную программу для контроля инвестиционного портфеля. И знаете, что мне помогает? Нейросети.
Почему Finindie стал отправной точкой
Если вы знакомы с проектом Александра Елисеева (Finindie), то наверняка видели его легендарные таблицы в Google Sheets. Он построил на них целую философию — контроль над личными финансами, FIRE, дивиденды, структура капитала. Его таблица — это целая экосистема: от распределения активов до контроля за расходами..
Но у этого подхода есть пределы:
- Таблицы хороши в начальной фазе, но становятся громоздкими, когда у тебя обрабатывается большой объем данных;
- Сложно автоматизировать обновление данных — приходится вручную подтягивать котировки;
- Формулы сложно проверять — чем сложнее система, тем труднее понять, где ошибка.
А самое главное — ты всё ещё зависим от интерфейса Google или Excel. Именно тогда у меня появилась мысль: а что, если попробовать создать собственную программу?
Что я решил сделать
Задача: создать программу, которая работает как гибрид таблицы и аналитического сервиса.
- Она загружает и анализирует мои сделки и данные с биржи.
- Автоматически считает доходность, дивиденды, распределение по секторам и валютам.
- Помогает оценить качество активов.
- Учитывает комиссии брокера и пополнения счёта.
- И главное — делает это не через Excel, а в виде программы, с понятным интерфейсом.
Почему я не стал писать код сам
Потому что я не умею.
Зато я умею формулировать технические задания:
- Какие поля мне нужны?
- Какие файлы будут на входе (например, отчёты брокера или CSV из Тинькофф)?
- Что и когда надо пересчитывать?
- Где будет храниться история изменений?
Я стал использовать нейросеть для генерации кода по шагам. Буквально в диалоговом режиме:
- «Сделай вкладку с таблицей, чтобы там отображались акции».
- «Теперь добавь кнопку, чтобы вручную ввести новую покупку».
- «А как мне рассчитать среднюю цену позиции с учётом комиссии?»
С каждой итерацией программа становилась ближе к тому, что я себе представлял.
А при чём тут БДСМ?
Нет, это не то, о чём вы могли подумать вначале.
БД.С-М: «Биржевой Дневник. Смарт-Мониторинг».
Такой себе ироничный каламбур, который запоминается и в то же время отражает суть.
Почему именно так?
Потому что:
- Биржевой дневник — это основа. Я действительно фиксирую все сделки, дивиденды, структуру активов, прямо как в журнале.
- Смарт-Мониторинг — потому что система не просто хранит данные, она их анализирует, подсказывает, где просадка, а где рост, автоматом обновляет котировки и оценивает портфель.
Это не игрушка, а реальный инструмент для дисциплины и контроля.
Своего рода цифровой надзиратель, который вовремя подскажет.
По сути, моя система — это личный БД.С-М, который следит за твоим портфелем жёстко, но по делу.
Так что ирония в названии не просто шутка, а намёк:
Финансовая свобода требует не вседозволенности, а дисциплины.
И если уж «контроль» — так пусть он будет умным.
Что уже работает:
Моя программа уже умеет решать несколько ключевых задач, которые раньше приходилось делать вручную — особенно в таблицах. Вот функционал, который я реализовал с помощью нейросети и логического описания:
Автоматическая загрузка стоимости актива
Достаточно указать тикер — и программа сама запрашивает актуальную цену акции через API Московской биржи. Никакой ручной подстановки или обновления через макрос.
Учёт количества акций в одном лоте
Каждый инструмент на бирже торгуется кратно определённому количеству бумаг. Программа автоматически определяет этот параметр (лот) и отображает его в таблице. Это особенно важно при расчётах объёмов покупки и текущей стоимости позиции.
Расчёт дивидендов по реестру
Реализована логика учёта количества акций на дату закрытия реестра. Если указать дату и сумму дивидендной выплаты, программа сама находит все покупки, совершённые до этой даты, суммирует количество бумаг и рассчитывает выплату на одну акцию. Это избавляет от ошибок в расчётах.
А в чём минусы?
Да интерфейс пока не такой изящный, как хотелось бы. Это честно: программа выглядит строго функционально — без анимаций и модных кнопок. Я сосредоточился на логике и расчётах, а не на внешнем виде.
Как автор, я в роли тестировщика: ловлю ошибки, уточняю расчёты, адаптирую интерфейс под разные сценарии. Это не продукт «из коробки», а растущий инструмент, который со временем становится всё удобнее.
Почему это важно
Создание такой программы — это способ подумать над логикой своих инвестиций. Когда сам описываешь механику: как считать дивдоход, как учитывать даты, как агрегировать покупки — ты начинаешь лучше понимать, что именно происходит с твоими деньгами.
Это уже не просто слежение за цифрами — это процесс осознания.
Ты буквально «прокачиваешь мозг» вместе с программой.
Каждое новое улучшение — это не просто функция, а шаг к более зрелому финансовому мышлению.
Что дальше?
Сейчас я тестирую программу на реальных данных. Постепенно вычищаю ошибки, улучшаю расчёты.
Планирую собрать версию, которой смогут пользоваться друзья, как персональным инструментом для учёта и анализа. Возможно, в будущем появится и публичная версия, но пока это скорее исследовательский проект — способ проверить, как далеко можно продвинуться, опираясь на здравый смысл, логику и помощь нейросетей.
Что из этого получится?
Я не ставлю себе цель «конкурировать» с кем-либо. Таблицы Александра — это отличная основа. Мой путь — это скорее личный спин-офф, где идея разрослась в сторону программы, кода и интерфейса.
Но кто знает, может быть, через год я и правда буду запускать мини-приложение для тех, кто, как и я, хочет считать деньги без Excel.
А вдруг получится?