README.md

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license: mit
language:
- es
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# Importar las librerías necesarias
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
import json

# Definir los ETFs y las acciones que queremos analizar
etfs = ["SPY", "EEM", "GLD", "QQQ", "IWM"]
acciones = ["AAPL", "AMZN", "MSFT", "TSLA", "GOOG"]

# Definir las fechas de inicio y fin del análisis
inicio = "2020-01-01"
fin = "2024-02-17"

# Definir la tasa de descuento para el VPN y la TIR
tasa = 0.05

# Definir la función para obtener los datos de Yahoo Finance
def obtener_datos(simbolo, inicio, fin):
  # Construir la url de la API de Yahoo Finance
  url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{simbolo}?period1={inicio}&period2={fin}&interval=1d&events=history&includeAdjustedClose=true"
  # Hacer la petición y obtener la respuesta
  respuesta = requests.get(url)
  # Convertir la respuesta en un dataframe de pandas
  datos = pd.read_csv(respuesta.text, parse_dates=["Date"], index_col="Date")
  # Devolver el dataframe
  return datos

# Crear un diccionario vacío para almacenar los dataframes de los ETFs y las acciones
dataframes = {}

# Iterar por cada ETF y obtener sus datos
for etf in etfs:
  # Obtener los datos del ETF
  datos = obtener_datos(etf, inicio, fin)
  # Añadir el dataframe al diccionario con el símbolo del ETF como clave
  dataframes[etf] = datos

# Iterar por cada acción y obtener sus datos
for accion in acciones:
  # Obtener los datos de la acción
  datos = obtener_datos(accion, inicio, fin)
  # Añadir el dataframe al diccionario con el símbolo de la acción como clave
  dataframes[accion] = datos

# Definir la función para calcular el VPN de una inversión
def calcular_vpn(flujos, tasa):
  # Inicializar el VPN con el valor del flujo inicial
  vpn = flujos[0]
  # Iterar por cada flujo posterior al inicial
  for i in range(1, len(flujos)):
    # Actualizar el VPN con el valor del flujo actualizado
    vpn += flujos[i] / (1 + tasa) ** i
  # Devolver el VPN
  return vpn

# Definir la función para calcular la TIR de una inversión
def calcular_tir(flujos):
  # Usar la función np.irr de numpy para calcular la TIR
  tir = np.irr(flujos)
  # Devolver la TIR
  return tir

# Definir la función para calcular el ROI de una inversión
def calcular_roi(ganancia, costo):
  # Calcular el ROI como la relación entre la ganancia y el costo
  roi = ganancia / costo
  # Devolver el ROI
  return roi

# Crear un diccionario vacío para almacenar las métricas de los ETFs y las acciones
metricas = {}

# Iterar por cada ETF y calcular sus métricas
for etf in etfs:
  # Obtener el dataframe del ETF
  datos = dataframes[etf]
  # Calcular el precio inicial y final del ETF
  precio_inicial = datos["Adj Close"][0]
  precio_final = datos["Adj Close"][-1]
  # Calcular el dividendo total del ETF
  dividendo_total = datos["Dividends"].sum()
  # Calcular el flujo inicial y final de la inversión en el ETF
  flujo_inicial = -precio_inicial
  flujo_final = precio_final + dividendo_total
  # Calcular el VPN, la TIR y el ROI de la inversión en el ETF
  vpn = calcular_vpn([flujo_inicial, flujo_final], tasa)
  tir = calcular_tir([flujo_inicial, flujo_final])
  roi = calcular_roi(flujo_final, -flujo_inicial)
  # Añadir las métricas al diccionario con el símbolo del ETF como clave
  metricas[etf] = {"VPN": vpn, "TIR": tir, "ROI": roi}

# Iterar por cada acción y calcular sus métricas
for accion in acciones:
  # Obtener el dataframe de la acción
  datos = dataframes[accion]
  # Calcular el precio inicial y final de la acción
  precio_inicial = datos["Adj Close"][0]
  precio_final = datos["Adj Close"][-1]
  # Calcular el dividendo total de la acción
  dividendo_total = datos["Dividends"].sum()
  # Calcular el flujo inicial y final de la inversión en la acción
  flujo_inicial = -precio_inicial
  flujo_final = precio_final + dividendo_total
  # Calcular el VPN, la TIR y el ROI de la inversión en la acción
  vpn = calcular_vpn([flujo_inicial, flujo_final], tasa)
  tir = calcular_tir([flujo_inicial, flujo_final]) # Corregir el paréntesis
  roi = calcular_roi(flujo_final, -flujo_inicial)
  # Añadir las métricas al diccionario con el símbolo de la acción como clave # Corregir la asignación
  metricas[accion] = {"VPN": vpn, "TIR": tir, "ROI": roi}

# Convertir el diccionario de métricas en un dataframe de pandas # Corregir la conversión
metricas = pd.DataFrame(metricas)

# Mostrar el dataframe de métricas
print(metricas)

# Importar la librería plotly para crear gráficos interactivos
import plotly.express as px

# Crear un gráfico de barras que muestre el VPN de cada ETF y acción
fig1 = px.bar(metricas.T, x=metricas.T.index, y="VPN", title="VPN de los ETFs y las acciones")
# Mostrar el gráfico
fig1.show()

# Crear un gráfico de barras que muestre la TIR de cada ETF y acción
fig2 = px.bar(metricas.T, x=metricas.T.index, y="TIR", title="TIR de los ETFs y las acciones")
# Mostrar el gráfico
fig2.show()

# Crear un gráfico de barras que muestre el ROI de cada ETF y acción
fig3 = px.bar(metricas.T, x=metricas.T.index, y="ROI", title="ROI de los ETFs y las acciones")
# Mostrar el gráfico
fig3.show()

# Usar un gpt para generar el texto que explique los gráficos
texto = """
Este bashboard muestra las métricas de inversión de los ETFs y las acciones que has elegido, desde el 1 de enero de 2020 hasta el 17 de febrero de 2024. Las métricas son el VPN, la TIR y el ROI, que miden la rentabilidad, el riesgo y el beneficio de cada inversión.

El primer gráfico muestra el VPN de cada ETF y acción, que es la diferencia entre el valor actual de los ingresos futuros y el valor actual de los costos futuros de una inversión. Un VPN positivo indica que la inversión es rentable, mientras que un VPN negativo indica que la inversión es deficitaria. Como se puede observar, todos los ETFs y acciones tienen un VPN positivo, lo que significa que han generado más ingresos que costos en el periodo analizado. El ETF que tiene el mayor VPN es el SPY, que replica el índice S&P 500, seguido por el QQQ, que replica el índice Nasdaq 100. La acción que tiene el mayor VPN es la de Tesla, que ha tenido un crecimiento espectacular en los últimos años.

El segundo gráfico muestra la TIR de cada ETF y acción, que es la tasa de descuento que hace que el VPN de una inversión sea igual a cero. La TIR representa la rentabilidad anual de una inversión. Una TIR mayor que el costo de capital indica que la inversión es rentable, mientras que una TIR menor que el costo de capital indica que la inversión es deficitaria. Como se puede observar, todos los ETFs y acciones tienen una TIR mayor que el costo de capital, que hemos asumido que es del 5%, lo que significa que han sido inversiones rentables en el periodo analizado. El ETF que tiene la mayor TIR es el GLD, que replica el precio del oro, seguido por el IWM, que replica el índice Russell 2000. La acción que tiene la mayor TIR es la de Tesla, que ha tenido una rentabilidad impresionante en los últimos años.

El tercer gráfico muestra el ROI de cada ETF y acción, que es la