Durante años he intentado varias veces usar software para controlar las finanzas del hogar y, tras un arranque con mucha emoción, siempre terminaba abandonándolo. Hace más de una década incluso hice un script que extraía datos del banco para mostrar un total mensual y el efectivo discrecional estimado al cerrar el mes directamente en la pantalla de bloqueo de un iPhone liberado. Fue útil un tiempo, hasta que la fragilidad del scrapping y dejar de hacer jailbreak lo mataron.
Después probé un agregador financiero con categorización automática de movimientos. Aunque funcionaba bien, me incomodaba ceder mis datos financieros, tanto por privacidad como por la sensación de no tener el control ni la propiedad. Qué pasa si el servicio cierra de un día para otro.
Más tarde desarrollé una aplicación web casera en 2020. Raspaba varias entidades, guardaba en SQLite y ofrecía un libro mayor con filtros, algunas gráficas básicas y un motor de reglas para limpiar datos. Mirándolo con perspectiva, estaba condenado por no usar contabilidad de doble entrada. Aun así perseguía el mismo objetivo de siempre: combinar gasto corriente y cargos recurrentes futuros para estimar el excedente al fin de mes y cerrar el ciclo de decisiones de gasto.
En 2024 retomé el proyecto con una visión más macro. Quería reemplazar hojas de cálculo dispersas por un panel que respondiera preguntas de alto nivel como si la hipoteca fue una buena decisión o cómo evoluciona un ETF concreto. A nivel macro hay muchas menos transacciones, de modo que llevarlas a mano con actualizaciones trimestrales es factible.
Empecé por GnuCash pensando que la veteranía garantizaba continuidad. Aprendí los fundamentos de la contabilidad de doble entrada y la ecuación contable. La doble entrada obliga a registrar cada movimiento con al menos dos cuentas, una con cargo y otra con abono, lo que convierte cada transacción en un flujo de A a B y asegura que todo cuadre. Al gestionar compras de acciones descubrí los lotes, es decir, agrupar unidades por fecha y precio de compra para calcular plusvalías cuando vendes una parte. Es útil para impuestos, aunque el bróker suele hacer ese cálculo.
A pesar del encanto retro de la interfaz, hacer informes personalizados en GnuCash me resultó costoso. La complejidad del scripting me dio poco a cambio de muchas horas.
Así llegué a Beancount, una herramienta que encaja muy bien con desarrolladores. Su clave es que el libro mayor es un archivo de texto legible. Esta idea aporta dos ventajas enormes: propiedad total de los datos durante años y compatibilidad con las herramientas habituales de desarrollo, desde editores hasta control de versiones. Las cuentas se declaran de forma explícita, se registran opciones como la moneda operativa y cada asiento refleja el flujo entre cuentas, lo que facilita auditar y automatizar.
Para interactuar de forma cómoda uso Fava, una interfaz web que permite explorar saldos, transacciones, presupuestos e informes de manera ágil. La puesta en marcha con Python y su gestor de paquetes es directa, y en minutos se puede navegar por el libro, filtrar, anotar y revisar tendencias.
Tras más de un año con Beancount y Fava, por fin siento que esta combinación puede perdurar. Me permite mantener una vista macro con muy poca fricción, y cuando necesito granularidad, el modelo de doble entrada conserva trazabilidad perfecta.
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