Update app.py

app.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import matplotlib
 matplotlib.use("Agg")
 
 # -------------------------------
-# Función para obtener tickers desde Gemini
+# Función para obtener tickers desde Gemini 1.5 Flash
 # -------------------------------
 def obtener_tickers_desde_nombres(empresas):
     api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
@@ -20,11 +20,11 @@ def obtener_tickers_desde_nombres(empresas):
         st.error("La variable de entorno 'GEMINI_API_KEY' no está definida.")
         return []
 
-    url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key={api_key}"
+    url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key={api_key}"
 
     prompt = (
         "Devuélveme únicamente una lista separada por comas con los tickers bursátiles reales de las siguientes empresas: "
-        f"{empresas}. No expliques nada más, solo dame los tickers exactos, sin nombres."
+        f"{empresas}. No expliques nada más, solo dame los tickers exactos, sin nombres ni texto adicional."
     )
 
     headers = {
@@ -51,7 +51,7 @@ def obtener_tickers_desde_nombres(empresas):
         return []
 
 # -------------------------------
-# Interfaz Streamlit
+# Interfaz de la App en Streamlit
 # -------------------------------
 
 st.title("Calculadora de VaR y CVaR con Gemini y Yahoo Finance")
@@ -93,7 +93,7 @@ if st.button("Calcular VaR y CVaR") and empresa_input:
         st.markdown(f"**Historical VaR:** {historical_VaR:.4%}")
         st.markdown(f"**Parametric VaR:** {parametric_VaR:.4%}")
         st.markdown(f"**Monte Carlo VaR:** {mc_VaR:.4%}")
-        st.markdown(f"**Historical CVaR:** {historical_CVaR:.4%}")
+        st.markdown(f"**Historical CVaR (Expected Shortfall):** {historical_CVaR:.4%}")
 
         # Gráfico 1: Histograma
         fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))