feat: Saldo-Abgleich beim CSV-Import gegen die Kontostand-Spalte

Bisher merkte man einen Importfehler erst am falschen Endsaldo, ohne Hinweis auf
die Ursache. Enthält der Auszug eine laufende Kontostand-Spalte, gleicht der
Import jetzt jede Zeile dagegen ab: Die Spalte sagt, wie sich der Saldo
tatsächlich verändert hat, unsere Erkennung muss dazu passen.

- neue Spaltenzuordnung "Kontostand (laufend)"; Presets Raiffeisen/Revolut ergänzt
- Prüfansicht zeigt: stimmt überein ODER Differenz + erste abweichende Zeile
  (Datum, Empfänger, Betrag laut Bank vs. erkannt)
- meldet zusätzlich den Anfangssaldo laut Datei – häufigste Fehlerquelle
- rechnet mit dem tatsächlich gebuchten Betrag, damit auch nicht gebuchte Zeilen
  auffallen (z. B. nicht zugeordnete Gebührenspalte); Fremdwährungs-Zeilen
  gehören zu einem anderen Saldo-Verlauf und bleiben außen vor
- erkennt absteigend sortierte Auszüge
- Tests: stimmiger Auszug (ok) und fehlende Gebührenspalte (zeigt genau die
  Zeile). 83 grün.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/app/routers/imports.py

@@ -123,7 +123,12 @@ async def preview(
         amount_mode=AmountMode(amount_mode), column_map=column_map,
     )
     rows = csv_import.build_preview(db, user, account, tpl, data)
-    return {"rows": rows, "filename": file.filename or ""}
+    return {
+        "rows": rows,
+        "filename": file.filename or "",
+        # Abgleich gegen die Saldo-Spalte der Datei (falls zugeordnet).
+        "reconciliation": csv_import.reconcile(rows),
+    }
 
 
 # --- Verbuchen / Undo ------------------------------------------------------

backend/app/services/csv_import.py

@@ -47,7 +47,7 @@ PRESETS: list[dict] = [
         "skip_rows": 0,
         "amount_mode": "signed",
         # Spalten: 0=eigene IBAN, 1=Datum, 2=Text, 3=Betrag, 4=Saldo, 5=Valuta.
-        "column_map": {"date": 1, "amount": 3, "payee": 2,
+        "column_map": {"date": 1, "amount": 3, "payee": 2, "balance": 4,
                        "purpose": None, "counterparty_iban": None},
     },
     {
@@ -62,7 +62,7 @@ PRESETS: list[dict] = [
         # Spalten: 0=Typ, 1=Produkt, 2=Start, 3=Abgeschlossen, 4=Beschreibung,
         # 5=Betrag, 6=Gebühr, 7=Währung, 8=Status, 9=Saldo.
         "column_map": {"date": 3, "amount": 5, "payee": 4, "fee": 6,
-                       "currency": 7, "state": 8,
+                       "currency": 7, "state": 8, "balance": 9,
                        "purpose": None, "counterparty_iban": None},
     },
 ]
@@ -286,6 +286,8 @@ def parse_file_to_candidates(data: bytes, template: ImportTemplate) -> list[dict
             "counterparty_iban": normalize_iban(cell("counterparty_iban")) or None,
             "state": (cell("state").strip().upper() or None),
             "row_currency": (cell("currency").strip().upper() or None),
+            # Laufender Kontostand aus der Datei – Grundlage für den Saldo-Abgleich.
+            "balance_cents": parse_amount(cell("balance"), template.decimal_sep),
         })
     return out
 
@@ -411,6 +413,7 @@ def detect_rows(db: Session, user: User, account: Account, candidates: list[dict
             ),
             "state": state or None,
             "row_currency": row_cur or None,
+            "balance_cents": cand.get("balance_cents"),
             "type": ttype,
             "category_id": category_id,
             "matched_rule_id": matched_rule_id,
@@ -423,6 +426,67 @@ def detect_rows(db: Session, user: User, account: Account, candidates: list[dict
     return out
 
 
+def reconcile(rows: list[dict]) -> dict:
+    """Gleicht die erkannten Beträge gegen die Saldo-Spalte der Datei ab.
+
+    Die Saldo-Spalte ist der Schiedsrichter: Sie sagt für jede Zeile, wie sich der
+    Kontostand tatsächlich verändert hat. Weicht unser Betrag ab, stimmt die
+    Spaltenzuordnung oder die Gebühren-/Vorzeichen-Behandlung nicht."""
+    # Zeilen anderer Währung gehören zu einem anderen Saldo-Verlauf (Revolut legt
+    # alle Pockets in eine Datei) – die würden die Kette zerreißen.
+    seq = [
+        r for r in rows
+        if r.get("balance_cents") is not None and r.get("skip_reason") != "currency"
+    ]
+    if len(seq) < 2:
+        return {"available": False}
+
+    def gebucht(r: dict) -> int:
+        """Betrag, der tatsächlich ins Konto fließt – 0 für nicht gebuchte Zeilen
+        (storniert, ungültig). Nur so fällt auf, wenn die Bank etwas verbucht hat,
+        wir aber nichts (z. B. nicht zugeordnete Gebührenspalte)."""
+        return (r.get("amount_cents") or 0) if r.get("valid") else 0
+
+    # Manche Banken exportieren neueste Buchung zuerst – für den Abgleich drehen.
+    dated = [r["date"] for r in seq if r.get("date")]
+    if len(dated) >= 2 and dated[0] > dated[-1]:
+        seq = list(reversed(seq))
+
+    opening = seq[0]["balance_cents"] - gebucht(seq[0])
+    final = seq[-1]["balance_cents"]
+    computed = opening + sum(gebucht(r) for r in seq)
+
+    first_mismatch = None
+    mismatches = 0
+    prev = seq[0]["balance_cents"]
+    for r in seq[1:]:
+        expected = r["balance_cents"] - prev   # was die Bank verbucht hat
+        actual = gebucht(r)                    # was wir tatsächlich buchen
+        if expected != actual:
+            mismatches += 1
+            if first_mismatch is None:
+                first_mismatch = {
+                    "index": r.get("index"),
+                    "date": r.get("date"),
+                    "payee": r.get("payee") or r.get("purpose"),
+                    "expected_cents": expected,
+                    "actual_cents": actual,
+                }
+        prev = r["balance_cents"]
+
+    return {
+        "available": True,
+        "opening_balance_cents": opening,
+        "final_balance_cents": final,
+        "computed_final_cents": computed,
+        "difference_cents": final - computed,
+        "checked": len(seq) - 1,
+        "mismatches": mismatches,
+        "ok": final == computed and mismatches == 0,
+        "first_mismatch": first_mismatch,
+    }
+
+
 def build_preview(db: Session, user: User, account: Account, template: ImportTemplate, data: bytes) -> list[dict]:
     return detect_rows(db, user, account, parse_file_to_candidates(data, template))