Update app.py

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@@ -58,15 +58,21 @@ confidence_percent = st.slider(
 )
 confidence_level = confidence_percent / 100
 
+# Botón para detectar tickers
 if st.button("Identificar Tickers") and empresa_input:
     tickers_detectados = obtener_tickers_desde_nombres(empresa_input)
     if len(tickers_detectados) >= 2:
         st.session_state["tickers"] = tickers_detectados
-        for ticker in tickers_detectados:
-            st.session_state[f"weight_{ticker}"] = round(100 / len(tickers_detectados), 0)
+        # Distribución inicial corregida para sumar 100%
+        base = int(100 / len(tickers_detectados))
+        pesos = [base] * (len(tickers_detectados) - 1)
+        pesos.append(100 - sum(pesos))  # Último ajustado
+        for i, ticker in enumerate(tickers_detectados):
+            st.session_state[f"weight_{ticker}"] = pesos[i]
     else:
         st.warning("Se requieren al menos dos tickers válidos.")
 
+# Si ya hay tickers, continuamos
 if "tickers" in st.session_state:
     tickers = st.session_state["tickers"]
     st.success(f"Tickers detectados: {', '.join(tickers)}")
@@ -100,13 +106,13 @@ if "tickers" in st.session_state:
         st.warning("⚠️ La suma de los pesos debe ser exactamente 100% para continuar.")
     else:
         if st.button("Calcular VaR y CVaR"):
-            weights = np.array([st.session_state[f"weight_{t}"] for t in tickers]) / 100
+            weights = np.array(weight_inputs) / 100
             start_date = fecha_inicio.strftime("%Y-%m-%d")
             end_date = datetime.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
             data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)["Close"]
 
             if data.empty or data.isnull().all().all():
-                st.error("No se encontraron datos históricos para la fecha seleccionada. Intenta con otra fecha.")
+                st.error("No se encontraron datos históricos para la fecha seleccionada.")
             else:
                 data = data.dropna()
                 returns = data.pct_change().dropna()
@@ -138,24 +144,37 @@ if "tickers" in st.session_state:
                         x=portfolio_returns,
                         nbinsx=50,
                         marker_color='rgba(200,200,200,0.6)',
-                        name="Retornos del portafolio"
+                        name="Retornos del portafolio",
+                        hovertemplate="%{x:.2%}<extra>Retorno</extra>"
                     ))
 
-                    # Líneas de VaR
-                    fig.add_vline(x=historical_VaR, line=dict(color="red", width=2, dash="dash"), name="Historical VaR")
-                    fig.add_vline(x=parametric_VaR, line=dict(color="blue", width=2, dash="dash"), name="Parametric VaR")
-                    fig.add_vline(x=mc_VaR, line=dict(color="green", width=2, dash="dash"), name="Monte Carlo VaR")
-
-                    # Diseño minimalista y fondo transparente
+                    # Líneas con leyenda usando go.Scatter
+                    for val, color, label in zip(
+                        [historical_VaR, parametric_VaR, mc_VaR],
+                        ["red", "blue", "green"],
+                        ["Historical VaR", "Parametric VaR", "Monte Carlo VaR"]
+                    ):
+                        fig.add_trace(go.Scatter(
+                            x=[val, val],
+                            y=[0, 1],
+                            mode="lines",
+                            line=dict(color=color, dash="dash", width=2),
+                            name=label,
+                            hoverinfo="skip",
+                            showlegend=True
+                        ))
+
+                    # Layout
                     fig.update_layout(
                         title="Distribución de Retornos del Portafolio con líneas VaR",
                         xaxis_title="Retorno diario",
                         yaxis_title="Frecuencia",
-                        legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=1.02, xanchor="right", x=1),
+                        legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=1.05, xanchor="right", x=1),
                         plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                         paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                         font=dict(color='white', size=14),
-                        margin=dict(t=60, l=40, r=40, b=40)
+                        margin=dict(t=60, l=40, r=40, b=40),
+                        height=500
                     )
 
                     st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)