Update app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import scipy.optimize as sco
 
 def get_stock_data(tickers, start, end):
+    """Mengambil data harga saham dari Yahoo Finance."""
     data = yf.download(tickers, start=start, end=end)
     
     if data.empty:
@@ -22,10 +23,12 @@ def get_stock_data(tickers, start, end):
         return None
 
 def calculate_returns(data):
+    """Menghitung return logaritmik dan matriks kovarians saham."""
     log_returns = np.log(data / data.shift(1))  
     return log_returns.mean() * 252, log_returns.cov() * 252
 
 def optimize_portfolio(returns, cov_matrix):
+    """Mengoptimalkan portofolio dengan memaksimalkan rasio Sharpe."""
     num_assets = len(returns)
     
     def sharpe_ratio(weights):
@@ -41,6 +44,7 @@ def optimize_portfolio(returns, cov_matrix):
     return result.x if result.success else None
 
 def generate_efficient_frontier(returns, cov_matrix, num_portfolios=5000):
+    """Membuat simulasi Efficient Frontier untuk berbagai kombinasi portofolio."""
     num_assets = len(returns)
     results = np.zeros((3, num_portfolios))
     
@@ -58,6 +62,11 @@ def generate_efficient_frontier(returns, cov_matrix, num_portfolios=5000):
 
 st.title("Analisis Portofolio Saham Optimal (Model Markowitz)")
 
+st.write("""
+Portofolio optimal adalah strategi investasi yang bertujuan untuk mencapai return maksimum dengan risiko minimal.
+Model Markowitz digunakan untuk menentukan kombinasi saham terbaik dalam suatu portofolio.
+""")
+
 def get_recommended_stocks():
     return "KLBF.JK, SIDO.JK, KAEF.JK, TLKM.JK, UNVR.JK"
 
@@ -68,7 +77,7 @@ def validate_tickers(tickers):
         return False
     return True
 
-st.write("Rekomendasi Saham yang Bertahan Saat COVID-19:")
+st.subheader("Rekomendasi Saham Bertahan Saat COVID-19")
 st.write(get_recommended_stocks())
 
 tickers_list = st.text_input("Masukkan ticker saham", "KLBF.JK, SIDO.JK, KAEF.JK").split(", ")
@@ -95,6 +104,12 @@ if st.button("Analisis Portofolio"):
                 ax.axis('equal')
                 st.pyplot(fig)
                 
+                st.write("""
+                **Interpretasi:**
+                - Bobot dalam portofolio menunjukkan proporsi investasi pada masing-masing saham.
+                - Semakin besar bobot, semakin besar porsi dana yang dialokasikan ke saham tersebut.
+                """)
+                
                 results = generate_efficient_frontier(mean_returns, cov_matrix)
                 
                 st.subheader("Efficient Frontier")
@@ -105,6 +120,11 @@ if st.button("Analisis Portofolio"):
                 ax.set_title("Efficient Frontier")
                 fig.colorbar(scatter, label="Sharpe Ratio")
                 st.pyplot(fig)
+                
+                st.write("""
+                **Penjelasan Efficient Frontier:**
+                - Grafik ini menunjukkan hubungan antara risiko dan return dari berbagai kombinasi portofolio.
+                - Portofolio yang berada di frontier efisien memberikan return terbaik untuk tingkat risiko tertentu.
+                """)
             else:
                 st.error("Optimasi portofolio gagal. Coba dengan saham yang berbeda.")
-