yennanliu · JairViana-Libertank · Apr 11, 2026 · Apr 11, 2026
diff --git a/.env.example b/.env.example
@@ -0,0 +1,27 @@
+# ============================================================
+# InvestSkill — Configuración de variables de entorno
+# Copia este archivo como ".env" y rellena tus valores
+# NUNCA subas el archivo .env a git
+# ============================================================
+
+# --- IA (Claude API) --- requerido para narrativas en español
+ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
+
+# --- Bot de Telegram --- obtén tu token con @BotFather en Telegram
+TELEGRAM_BOT_TOKEN=xxxxxxxxxxxx:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
+
+# --- Bot de WhatsApp (Twilio) --- https://console.twilio.com
+TWILIO_ACCOUNT_SID=ACxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
+TWILIO_AUTH_TOKEN=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
+TWILIO_WHATSAPP_NUMBER=whatsapp:+14155238886   # Número sandbox de Twilio
+
+# --- Configuración de la app ---
+APP_ENV=development         # development | production
+APP_PORT=8501               # Puerto de Streamlit
+WEBHOOK_PORT=5000           # Puerto del webhook de WhatsApp
+DEBUG=true
+
+# --- Caché de datos (segundos) ---
+CACHE_TTL=300               # 5 minutos (datos de mercado)
+CACHE_TTL_FINANCIALS=3600   # 1 hora (estados financieros)
+CACHE_TTL_NEWS=900          # 15 minutos (noticias)
diff --git a/app/main.py b/app/main.py
diff --git a/app/pages/1_📊_Fundamental.py b/app/pages/1_📊_Fundamental.py
@@ -0,0 +1,203 @@
+"""InvestSkill — Página: Análisis Fundamental completo"""
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))
+
+import streamlit as st
+import plotly.graph_objects as go
+import plotly.express as px
+import pandas as pd
+
+from core.data.fetcher import FetcherMercado, formatear_numero
+from core.analysis.fundamental import calcular_piotroski, calcular_roic_wacc, calidad_ganancias
+
+st.set_page_config(page_title="Análisis Fundamental — InvestSkill", page_icon="📊", layout="wide")
+st.title("📊 Análisis Fundamental")
+
+# ── Input ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
+col_t, col_b = st.columns([4, 1])
+with col_t:
+    ticker = st.text_input("Ticker", value=st.session_state.get("ticker_actual", "AAPL"),
+                            placeholder="AAPL, MSFT, VALE3.SA...").strip().upper()
+with col_b:
+    st.write("")
+    analizar = st.button("Analizar", type="primary", use_container_width=True)
+
+
+@st.cache_data(ttl=3600, show_spinner=False)
+def cargar(ticker):
+    f = FetcherMercado(ticker)
+    return {
+        "precio":    f.precio_actual(),
+        "fund":      f.fundamentales(),
+        "estados":   f.estados_financieros(),
+        "piot_raw":  f.datos_piotroski(),
+    }
+
+
+with st.spinner(f"Cargando datos fundamentales de {ticker}..."):
+    datos = cargar(ticker)
+
+fund     = datos["fund"]
+estados  = datos["estados"]
+piot_raw = datos["piot_raw"]
+precio_d = datos["precio"]
+
+# ── Piotroski F-Score ─────────────────────────────────────────────────────────
+st.subheader("Piotroski F-Score")
+piot = calcular_piotroski(piot_raw)
+
+if piot.get("error"):
+    st.warning(f"No se pudo calcular Piotroski: {piot['error']}")
+else:
+    col_score, col_detalle = st.columns([1, 3])
+    with col_score:
+        score = piot["score"]
+        color = piot["color"]
+        st.markdown(
+            f"<div style='text-align:center; background:{color}22; border:3px solid {color}; "
+            f"border-radius:16px; padding:24px'>"
+            f"<div style='font-size:56px; font-weight:900; color:{color}'>{score}</div>"
+            f"<div style='color:#8892a4; font-size:14px'>de 9 puntos</div>"
+            f"<div style='color:{color}; font-size:13px; margin-top:8px'>{piot['interpretacion']}</div>"
+            f"</div>",
+            unsafe_allow_html=True,
+        )
+
+    with col_detalle:
+        criterios = piot["criterios"]
+        filas = []
+        for clave, c in criterios.items():
+            filas.append({
+                "Criterio":    c["descripcion"],
+                "Valor":       f"{c['valor']} {c.get('unidad','')}" if c["valor"] is not None else "N/D",
+                "Resultado":   "✅ PASA" if c["pasa"] else "❌ FALLA",
+                "Puntos":      c["puntos"],
+            })
+        df_piot = pd.DataFrame(filas)
+        st.dataframe(df_piot, hide_index=True, use_container_width=True,
+                     column_config={"Puntos": st.column_config.NumberColumn(format="%d")})
+
+# ── ROIC / WACC / EVA ─────────────────────────────────────────────────────────
+st.divider()
+st.subheader("ROIC / WACC / EVA")
+rw = calcular_roic_wacc(fund, piot_raw)
+
+r1, r2, r3, r4 = st.columns(4)
+r1.metric("ROIC", f"{rw.get('roic_pct', 'N/D')}%" if rw.get("roic_pct") else "N/D")
+r2.metric("WACC", f"{rw.get('wacc_pct', 'N/D')}%")
+r3.metric("Spread ROIC-WACC",
+          f"{rw.get('spread_roic_wacc', 'N/D')}pp" if rw.get("spread_roic_wacc") is not None else "N/D",
+          delta=rw.get("spread_roic_wacc"))
+r4.metric("EVA", formatear_numero(rw.get("eva_mm"), prefijo="$") + "M" if rw.get("eva_mm") else "N/D")
+
+st.markdown(
+    f"<div style='background:{rw.get('color','#333')}22; border-left:4px solid {rw.get('color','#333')}; "
+    f"padding:10px 16px; border-radius:4px; margin-top:8px'>{rw.get('señal','')}</div>",
+    unsafe_allow_html=True,
+)
+
+# WACC desglose
+with st.expander("Desglose WACC"):
+    wd1, wd2, wd3 = st.columns(3)
+    wd1.metric("Costo Equity (Ke)", f"{rw.get('ke_pct')}%")
+    wd2.metric("Costo Deuda (Kd)", f"{rw.get('kd_pct')}%")
+    wd3.metric("Peso Equity / Deuda", f"{rw.get('peso_equity')}% / {rw.get('peso_deuda')}%")
+    st.caption(f"Beta: {rw.get('beta')} | Rf: {rw.get('tasa_libre_riesgo_pct')}% | Prima riesgo: {rw.get('prima_riesgo_pct')}%")
+
+# ── Estados Financieros ───────────────────────────────────────────────────────
+st.divider()
+st.subheader("Estados Financieros (últimos 4 años)")
+
+tabs_est = st.tabs(["Cuenta de Resultados", "Balance General", "Flujo de Caja"])
+
+with tabs_est[0]:
+    ingresos = estados.get("ingresos", {})
+    años = ingresos.get("años", [])
+    if años:
+        metricas_p = {
+            "Ingresos Totales":  ingresos.get("ingresos_totales", {}),
+            "Beneficio Bruto":   ingresos.get("beneficio_bruto", {}),
+            "EBITDA":            ingresos.get("ebitda", {}),
+            "EBIT":              ingresos.get("ebit", {}),
+            "Beneficio Neto":    ingresos.get("beneficio_neto", {}),
+            "EPS Básico":        ingresos.get("eps_basico", {}),
+            "EPS Diluido":       ingresos.get("eps_diluido", {}),
+        }
+        filas_p = []
+        for nombre, serie in metricas_p.items():
+            fila = {"Métrica": nombre}
+            fila.update(serie)
+            filas_p.append(fila)
+        df_p = pd.DataFrame(filas_p).set_index("Métrica")
+        st.dataframe(df_p, use_container_width=True)
+
+        # Gráfico de evolución
+        ig = ingresos.get("ingresos_totales", {})
+        ng = ingresos.get("beneficio_neto", {})
+        if any(v is not None for v in ig.values()):
+            fig = go.Figure()
+            fig.add_trace(go.Bar(x=list(ig.keys()), y=[v or 0 for v in ig.values()],
+                                  name="Ingresos", marker_color="#1a73e8"))
+            fig.add_trace(go.Bar(x=list(ng.keys()), y=[v or 0 for v in ng.values()],
+                                  name="Beneficio Neto", marker_color="#00c851"))
+            fig.update_layout(template="plotly_dark", height=300, barmode="group",
+                               margin=dict(l=0, r=0, t=10, b=0), yaxis_title="MM USD")
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    else:
+        st.info("Estados de resultados no disponibles para este activo.")
+
+with tabs_est[1]:
+    balance = estados.get("balance", {})
+    años_b = balance.get("años", [])
+    if años_b:
+        metricas_b = {
+            "Activos Totales":      balance.get("activos_totales", {}),
+            "Activos Corrientes":   balance.get("activos_corrientes", {}),
+            "Caja y Equivalentes":  balance.get("caja", {}),
+            "Inventario":           balance.get("inventario", {}),
+            "Pasivos Totales":      balance.get("pasivos_totales", {}),
+            "Pasivos Corrientes":   balance.get("pasivos_corrientes", {}),
+            "Deuda Largo Plazo":    balance.get("deuda_largo_plazo", {}),
+            "Patrimonio":           balance.get("patrimonio", {}),
+        }
+        filas_b = [{"Métrica": n, **s} for n, s in metricas_b.items()]
+        st.dataframe(pd.DataFrame(filas_b).set_index("Métrica"), use_container_width=True)
+    else:
+        st.info("Balance general no disponible.")
+
+with tabs_est[2]:
+    cf = estados.get("flujo_caja", {})
+    años_c = cf.get("años", [])
+    if años_c:
+        metricas_c = {
+            "Flujo Operativo":      cf.get("flujo_operativo", {}),
+            "CapEx":                cf.get("capex", {}),
+            "Flujo Libre (FCF)":    cf.get("flujo_libre", {}),
+            "Dividendos Pagados":   cf.get("dividendos_pagados", {}),
+            "Recompra Acciones":    cf.get("recompra_acciones", {}),
+        }
+        filas_c = [{"Métrica": n, **s} for n, s in metricas_c.items()]
+        st.dataframe(pd.DataFrame(filas_c).set_index("Métrica"), use_container_width=True)
+
+        # Gráfico FCF
+        fcf_serie = cf.get("flujo_libre", {})
+        if any(v is not None for v in fcf_serie.values()):
+            fig_cf = px.bar(x=list(fcf_serie.keys()), y=[v or 0 for v in fcf_serie.values()],
+                            title="Flujo Libre de Caja (FCF) — MM USD",
+                            color_discrete_sequence=["#00c851"], template="plotly_dark")
+            fig_cf.update_layout(height=250, margin=dict(l=0,r=0,t=30,b=0), showlegend=False)
+            st.plotly_chart(fig_cf, use_container_width=True)
+    else:
+        st.info("Flujo de caja no disponible.")
+
+# ── Calidad de ganancias ───────────────────────────────────────────────────────
+st.divider()
+st.subheader("Calidad de Ganancias")
+cg = calidad_ganancias(fund, piot_raw)
+cg1, cg2 = st.columns(2)
+with cg1:
+    st.metric("Tasa de Conversión a Caja (CCR)", f"{cg.get('tasa_conversion_caja', 'N/D')}x")
+    st.caption(cg.get("ccr_señal", ""))
+with cg2:
+    st.metric("Ratio de Accruals", f"{cg.get('ratio_accruals_pct', 'N/D')}%")
+    st.caption(cg.get("accruals_señal", ""))