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@@ -57,13 +57,6 @@ def combinar_puntuaciones(z_vector):
57
 
58
  # Funci贸n principal para procesar y predecir
59
  def procesar_y_predecir(fecha_fin_str):
60
- # Calcular fechas de inicio y fin
61
- fecha_inicio, fecha_fin_mas_uno = calcular_fechas(fecha_fin_str)
62
-
63
- # Descargar datos y calcular los retornos
64
- datos_acciones = yf.download(acciones, start=fecha_inicio, end=fecha_fin_mas_uno)['Adj Close']
65
- valores = datos_acciones.pct_change().dropna().values[0]
66
-
67
  # Valores fijos de desviaci贸n est谩ndar y media
68
  desviacion_retornos = pd.Series({
69
  'AA': 0.033874, 'AAPL': 0.018052, 'AEM': 0.024548, 'AMC': 0.088641, 'AMZN': 0.020669,
@@ -88,7 +81,16 @@ def procesar_y_predecir(fecha_fin_str):
88
  'ORCL': 0.000768, 'PEP': 0.000434, 'PFE': 0.000253, 'PG': 0.000441, 'RIO': 0.000662,
89
  'SCCO': 0.000949, 'SONY': 0.000867, 'SYY': 0.000538, 'TECK': 0.001210, 'TSN': 0.000411,
90
  'TTWO': 0.000924, 'V': 0.000747, 'VALE': 0.000822, 'WMT': 0.000593, 'XOM': 0.000433
91
- }) # Coloca aqu铆 las medias
 
 
 
 
 
 
 
 
 
92
 
93
  # Calcular puntuaciones z y generar la imagen
94
  puntuaciones_z = (valores - media_retornos) / desviacion_retornos
 
57
 
58
  # Funci贸n principal para procesar y predecir
59
  def procesar_y_predecir(fecha_fin_str):
 
 
 
 
 
 
 
60
  # Valores fijos de desviaci贸n est谩ndar y media
61
  desviacion_retornos = pd.Series({
62
  'AA': 0.033874, 'AAPL': 0.018052, 'AEM': 0.024548, 'AMC': 0.088641, 'AMZN': 0.020669,
 
81
  'ORCL': 0.000768, 'PEP': 0.000434, 'PFE': 0.000253, 'PG': 0.000441, 'RIO': 0.000662,
82
  'SCCO': 0.000949, 'SONY': 0.000867, 'SYY': 0.000538, 'TECK': 0.001210, 'TSN': 0.000411,
83
  'TTWO': 0.000924, 'V': 0.000747, 'VALE': 0.000822, 'WMT': 0.000593, 'XOM': 0.000433
84
+ }) # Coloca aqu铆 las medias
85
+ # Calcular fechas de inicio y fin
86
+ fecha_inicio, fecha_fin_mas_uno = calcular_fechas(fecha_fin_str)
87
+
88
+ # Descargar datos y calcular los retornos
89
+ datos_acciones = yf.download(acciones, start=fecha_inicio, end=fecha_fin_mas_uno)['Adj Close']
90
+ datos_acciones.fillna(media_retornos, inplace=True)
91
+ valores = datos_acciones.pct_change().dropna().values[0]
92
+
93
+
94
 
95
  # Calcular puntuaciones z y generar la imagen
96
  puntuaciones_z = (valores - media_retornos) / desviacion_retornos