用 Obsidian 制作个人资产趋势分析看板

Sat, 12 Sep 2026 15:31:49 +0800

不知道有没有人想持续观察自己的资产增长趋势，本文介绍一种基于 Obsidian 适合个人长期使用的方案：

用 Markdown 保存资产数据，用 DataviewJS 读取和汇总，用 Charts 绘制可交互图表。

这套方案运行在 Obsidian Vault 中，不依赖外部数据库，也不需要把资产数据上传到第三方服务。新增一条资产记录后，看板中的总资产趋势、分类资产趋势、资产分布图和账户余额表都会自动更新。而且，不止电脑上，手机上也支持。

最终效果

完成后，你会得到一个资产分析看板，用来展示：

最新总资产
相比上一次盘点的资产变化额
总资产增长曲线
银行卡、支付账户、股票、基金、理财等分类趋势
最新资产分类及占比
每个账户的最新余额或市值

这个看板不追求复杂的财务模型，而是解决一个最常见的需求：用尽可能低的维护成本，长期跟踪自己的资产变化。

实现思路

本文方案依赖两个 Obsidian 社区插件：

Dataview：读取 Markdown 数据，并通过 DataviewJS 完成聚合计算。
Charts：把 DataviewJS 计算出来的数据渲染成折线图、环形图等 Chart.js 图表。

二者的分工很清晰：

Markdown 表格负责保存原始资产记录。
DataviewJS 负责读取表格、补齐账户余额、计算总资产和分类资产。
Charts 负责把计算结果渲染成图表。

在 Obsidian 的 设置 → 社区插件 中分别安装并启用 Dataview 和 Charts。启用后，还需要确认 Dataview 的 JavaScript 查询能力可用，否则 dataviewjs 代码块无法执行。

文件结构

建议在 Vault 中新建一个 property 目录，结构如下：

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property/
├── README.md # 录入规则和字段说明，可选
├── 资产趋势.md # DataviewJS + Charts 自动看板
└── data/
 └── asset_snapshots.md # 资产数据源

其中：

asset_snapshots.md 只负责保存资产数据。
资产趋势.md 负责读取数据、计算结果并展示图表。

这样做的好处是数据和展示逻辑分离：以后想调整图表样式时，不需要修改原始数据；想新增资产记录时，也不需要碰看板代码。

资产数据格式

data/asset_snapshots.md 使用 Markdown 表格保存数据：

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| date | category | account | amount | note |
| --- | --- | --- | ---: | --- |
| 2026-09-01 | 银行卡 | 工商银行储蓄卡 | 50000 | 初始值 |
| 2026-09-01 | 股票 | 某券商账户 | 120000 | 市值+现金 |
| 2026-09-01 | 基金 | 某基金账户 | 80000 | 市值 |

字段含义如下：

字段	含义
`date`	记录日期，建议使用 `YYYY-MM-DD`
`category`	资产类别，例如银行卡、支付账户、股票、基金、债券/理财、其他
`account`	稳定的账户名称，例如“工商银行储蓄卡”“某券商账户”
`amount`	该账户当前总余额或总净值，单位为人民币元
`note`	可选备注，例如“初始值”“市值变化”“消费后余额”

这里有一个关键设计：amount 记录的是账户当时的总额，不是当天变化额。

例如股票账户建议记录“持仓市值 + 账户现金”，基金账户记录当前总市值，银行卡记录当前余额。这样每个账户在任意日期都有一个明确的资产值，后续计算会更简单。

为什么采用“变动记录制”

如果每次盘点都把所有账户重新填写一遍，时间久了会非常繁琐，也容易因为重复录入导致错误。更推荐使用“变动记录制”：

第一次使用时，为每个账户录入初始金额。
后续只有某个账户的余额或市值发生变化时，才新增一行。
没有变化的账户不需要重复填写。
看板会自动沿用该账户最近一次已知余额。

例如：

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| date | category | account | amount | note |
| --- | --- | --- | ---: | --- |
| 2026-09-01 | 银行卡 | 工商银行 | 50000 | 初始值 |
| 2026-09-01 | 股票 | 某券商账户 | 120000 | 初始值 |
| 2026-09-03 | 股票 | 某券商账户 | 122000 | 市值变化 |
| 2026-09-05 | 银行卡 | 工商银行 | 48000 | 消费后余额 |

在这个例子中：

9 月 3 日只更新股票账户，不需要重新填写银行卡。
9 月 5 日只更新银行卡，不需要重新填写股票账户。
计算 9 月 5 日总资产时，看板会使用银行卡的 48000 和股票账户最近一次记录的 122000。

这种方式牺牲了一点点计算逻辑的复杂度，但大幅降低了日常维护成本。

自动看板代码

下面是 资产趋势.md 的核心实现。把以下代码放到一个 dataviewjs 代码块中即可：

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const raw = await dv.io.load("data/asset_snapshots.md");
if (!raw) {
 dv.paragraph("cant find data/asset_snapshots.md");
 return;
}
const lines = raw.trim().split(/\r?\n/).filter(x => x.trim().startsWith("|"));
const parse = x => x.trim().replace(/^\||\|$/g, "").split("|").map(v => v.trim());
const h = parse(lines.shift());
lines.shift();
const data = lines.map(l => {
 const c = parse(l),
 o = {};
 h.forEach((k, i) => o[k] = c[i] ?? "");
 o.amount = Number(o.amount) || 0;
 return o;
});
if (!data.length) {
 dv.paragraph("暂无数据");
 return;
}
const dates = [...new Set(data.map(x => x.date))].sort();
const accounts = [...new Set(data.map(x => x.account))];
const cats = [...new Set(data.map(x => x.category))];
const latestAt = (a, d) => data
 .filter(x => x.account === a && x.date <= d)
 .sort((x, y) => x.date.localeCompare(y.date)).at(-1);
const balancesAt = d => accounts.map(a => latestAt(a, d)).filter(Boolean);
const total = d => balancesAt(d).reduce((s, x) => s + x.amount, 0);
const latest = dates.at(-1),
 previous = dates.at(-2),
 now = total(latest);
const money = n => "¥" + Math.round(n).toLocaleString("zh-CN");
dv.table(["指标", "数值"], [
 ["最新日期", latest],
 ["总资产", money(now)],
 ["较上次", previous ? money(now - total(previous)) : "—"],
 ["账户数", accounts.length]
]);

const render = async (title, config) => {
 dv.header(3, title);
 if (window.renderChart) {
 const host = dv.el("div", "", {
 cls: "asset-chart-host"
 });
 window.renderChart(config, host);
 } else dv.paragraph("⚠️ Charts 插件未启用");
};
const colors = [
 '#5B7FFF',
 '#FF9F7B',
 '#7BC8A4',
 '#F4A7B9',
 '#B8A9D4',
 '#79C9D1',
 '#E8B87C'
];
const lineOptions = {
 responsive: true,
 plugins: {
 legend: {
 position: "bottom"
 }
 },
 scales: {
 y: {
 beginAtZero: true
 }
 }
};

// ---- 总资产趋势 ----
render("总资产趋势", {
 type: "line",
 data: {
 labels: dates,
 datasets: [{
 label: "总资产",
 data: dates.map(total),
 borderColor: colors[0],
 borderWidth: 3,
 tension: 0.25,
 fill: false
 }]
 },
 options: lineOptions
});

// ---- 分类资产趋势 ----
const catDatasets = cats.map((c, i) => ({
 label: c,
 data: dates.map(d => balancesAt(d).filter(x => x.category === c).reduce((s, x) => s + x.amount, 0)),
 borderColor: colors[i % colors.length],
 borderWidth: 2,
 tension: 0.25,
 fill: false
}));
render("分类资产趋势", {
 type: "line",
 data: {
 labels: dates,
 datasets: catDatasets
 },
 options: lineOptions
});

// ---- 资产分布圆环图 ----
const latestData = cats.map(c =>
 balancesAt(latest).filter(x => x.category === c).reduce((s, x) => s + x.amount, 0)
);
render("资产分布", {
 type: "doughnut",
 data: {
 labels: cats,
 datasets: [{
 label: latest,
 data: latestData,
 backgroundColor: colors
 }]
 },
 options: {
 responsive: true,
 plugins: {
 legend: {
 position: "bottom"
 }
 }
 }
});

dv.header(3, "各账户余额");
dv.table(
 ["类别", "账户", "最新日期", "金额"],
 balancesAt(latest).sort((a, b) => b.amount - a.amount).map(x => [
 x.category,
 x.account,
 x.date,
 money(x.amount)
 ]));

这段代码主要做了几件事：

读取 data/asset_snapshots.md 中的 Markdown 表格。
把每一行记录转换成 JavaScript 对象。
找出所有日期、账户和资产类别。
对每个日期计算“当时每个账户的最近一次余额”。
汇总总资产、分类资产和账户余额。
调用 Charts 插件渲染折线图和环形图。

最核心的是 latestAt 和 balancesAt：

latestAt(account, date)：找到某个账户在某个日期之前的最近一次记录。
balancesAt(date)：计算某个日期所有账户的有效余额。

有了这两个函数，就可以自然地支持“只记录发生变化的账户”。

日常使用流程

日常维护时，只需要操作数据文件：

打开 data/asset_snapshots.md。
复制一行已有记录。
修改日期、分类、账户和金额。
可在备注中写明“消费”“转入”“市值变化”等原因。
打开 资产趋势.md 查看最新图表结果。

例如股票账户市值从 120000 变为 122000，只需新增：

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| 2026-09-03 | 股票 | 某券商账户 | 122000 | 市值变化 |

不需要重新填写其他没有变化的账户。

使用建议

为了让数据长期可用，建议遵守几条简单规则：

账户名称保持稳定：不要今天写“招行”，明天写“招商银行”，否则会被识别成两个账户。
日期格式保持统一：统一使用 YYYY-MM-DD，便于按时间排序。
金额只填数字：不要在 amount 里写 ¥、逗号或中文单位。
投资账户记录总资产：股票、基金、理财账户建议记录“市值 + 现金”。
定期备份 Vault：资产数据虽然只保存在本地，但仍然需要备份，避免误删或设备损坏。

如果数据比较敏感，也可以单独给这个目录配置同步规则，或者只在本地设备中维护，不参与云同步。

可扩展方向

这个基础看板还可以继续扩展，例如：

增加负债数据，计算净资产。
增加月度收益率和年度收益率。
为账户增加多币种账户分析。
增加柱状图，对比不同月份的资产规模。
增加目标资产线，观察距离阶段目标还有多远。
增加现金、权益、固收等大类资产占比。

如果后续数据量变大，也可以把不同年份的数据拆成多个 Markdown 文件，再由 DataviewJS 统一读取。

总结

这套方案的核心价值不是“做一个复杂的财务系统”，而是用 Obsidian 把个人资产数据沉淀下来，并自动生成可持续观察的趋势看板。

Markdown 负责可读和可备份，DataviewJS 负责计算，Charts 负责展示。只要定期维护少量资产记录，就能长期看到自己的总资产变化、分类结构和账户分布，对个人财务状况形成更直观的判断。

Obsidian on 李慕然的一天