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import os
os.environ['FONTCONFIG_PATH'] = '/tmp/fontconfig'
os.makedirs('/tmp/fontconfig', exist_ok=True)
from flask import Flask, render_template, request, send_file
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import io
import base64
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from xhtml2pdf import pisa
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
def formatar_brl(valor):
"""Formata número para moeda brasileira: R$ 1.234,56"""
return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")
def gerar_analise(investimentos_finais, capital):
melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
analise = f"""
Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{melhor}</strong> apresenta o melhor desempenho,
com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_melhor)}</strong>, equivalente a um retorno de <strong>{retorno_pct:.1f}%</strong>.
"""
return analise
@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def index():
if request.method == "POST":
capital = float(request.form["capital"])
studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
inflacao = float(request.form["inflacao"])
anos = list(range(1, 6))
# Cálculo dos valores projetados
studio = [capital * ((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) for ano in anos]
franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]
ajustado_inflacao = [valor / ((1 + inflacao / 100) ** ano) for valor, ano in zip(studio, anos)]
dados = {
"Ano": anos,
"Studio": studio,
"Franquia": franquia,
"Ações": acoes,
"Renda Fixa": renda_fixa_valores,
"Studio c/ Inflação": ajustado_inflacao,
}
df = pd.DataFrame(dados)
investimentos_finais = {
"Studio": studio[-1],
"Franquia": franquia[-1],
"Ações": acoes[-1],
"Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
}
investimento_mais_valorizado = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
valor_mais_alto = investimentos_finais[investimento_mais_valorizado]
# Gráfico com todas as linhas (incluindo Studio c/ Inflação)
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(anos, studio, label="Studio", marker="o")
plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
plt.plot(anos, ajustado_inflacao, label="Studio c/ Inflação", linestyle="--", marker="o")
plt.title("Projeção de Investimentos")
plt.xlabel("Ano")
plt.ylabel("Valor (R$)")
plt.legend()
plt.grid(True)
def formatar_moeda(x, _):
return f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(formatar_moeda))
plt.tight_layout()
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format="png")
buf.seek(0)
grafico_base64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8")
buf.close()
plt.close()
# Formatação da tabela com moeda brasileira
df_formatado = df.copy()
for col in ["Studio", "Franquia", "Ações", "Renda Fixa", "Studio c/ Inflação"]:
df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="table table-striped table-sm", border=0)
analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital)
resumo = []
for nome, valor_final in investimentos_finais.items():
retorno_abs = valor_final - capital
retorno_pct = (retorno_abs / capital) * 100
resumo.append({
"Investimento": nome,
"Valor Final": formatar_brl(valor_final),
"Retorno Absoluto": formatar_brl(retorno_abs),
"Retorno (%)": f"{retorno_pct:.1f}%"
})
resumo = sorted(resumo, key=lambda x: float(x["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", ".")), reverse=True)
diferenca_pct = float(resumo[0]["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", ".")) - float(resumo[1]["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", "."))
comentario_extra = ""
if diferenca_pct < 5:
comentario_extra = f"""
Apesar do <strong>{resumo[0]['Investimento']}</strong> ter se destacado, a diferença em relação ao segundo colocado
(<strong>{resumo[1]['Investimento']}</strong>) foi de apenas {diferenca_pct:.1f} pontos percentuais.
Isso indica que ambas as estratégias podem ser consideradas, dependendo do perfil de risco e objetivos do investidor.
"""
return render_template(
"index.html",
capital=capital,
studio_ret=studio_ret,
valorizacao=valorizacao,
franquia_ret=franquia_ret,
acoes_ret=acoes_ret,
renda_fixa=renda_fixa,
inflacao=inflacao,
anos=anos,
tabela=tabela,
grafico=grafico_base64,
investimento_mais_valorizado=investimento_mais_valorizado,
valor_mais_alto=valor_mais_alto,
analise_final=analise_final,
comentario_extra=comentario_extra,
resumo=resumo
)
return render_template("index.html")
@app.route("/download_pdf", methods=["POST"])
def download_pdf():
capital_inicial = float(request.form["capital"])
retorno_mensal_studio = float(request.form["studio_ret"])
valorizacao_anual = float(request.form["valorizacao"])
lucro_anual_franquia = float(request.form["franquia_ret"])
retorno_anual_acoes = float(request.form["acoes_ret"])
retorno_anual_renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
inflacao_anual = float(request.form["inflacao"])
anos = list(range(1, 6))
valores_studio = [capital_inicial * ((1 + retorno_mensal_studio / 100) ** (12 * ano)) for ano in anos]
valores_franquia = [capital_inicial + (lucro_anual_franquia * ano) for ano in anos]
valores_acoes = [capital_inicial * ((1 + retorno_anual_acoes / 100) ** ano) for ano in anos]
valores_renda_fixa = [capital_inicial * ((1 + retorno_anual_renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]
valores_studio_ajustado_inflacao = [v / ((1 + inflacao_anual / 100) ** ano) for v, ano in zip(valores_studio, anos)]
df = pd.DataFrame({
"Ano": anos,
"Studio": valores_studio,
"Franquia": valores_franquia,
"Ações": valores_acoes,
"Renda Fixa": valores_renda_fixa,
# Não inclui "Studio c/ Inflação" para remover do PDF
})
investimentos_finais = {
"Studio": valores_studio[-1],
"Franquia": valores_franquia[-1],
"Ações": valores_acoes[-1],
"Renda Fixa": valores_renda_fixa[-1],
}
investimento_mais_valorizado = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
valor_mais_alto = investimentos_finais[investimento_mais_valorizado]
# Gráfico SEM o "Studio c/ Inflação"
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(anos, valores_studio, label="Studio", marker="o")
plt.plot(anos, valores_franquia, label="Franquia", marker="o")
plt.plot(anos, valores_acoes, label="Ações", marker="o")
plt.plot(anos, valores_renda_fixa, label="Renda Fixa", marker="o")
plt.title("Comparação dos Investimentos")
plt.xlabel("Ano")
plt.ylabel("Valor (R$)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
img_buffer = io.BytesIO()
plt.savefig(img_buffer, format='png')
img_buffer.seek(0)
grafico_base64 = base64.b64encode(img_buffer.getvalue()).decode('utf-8')
plt.close()
# Formatação para tabela do PDF (sem a coluna Studio c/ Inflação)
df_formatado = df.copy()
for col in ["Studio", "Franquia", "Ações", "Renda Fixa"]:
df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="table table-sm table-bordered", border=1)
analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital_inicial)
resumo = []
for nome, valor_final in investimentos_finais.items():
retorno_abs = valor_final - capital_inicial
retorno_pct = (retorno_abs / capital_inicial) * 100
resumo.append({
"Investimento": nome,
"Valor Final": formatar_brl(valor_final),
"Retorno Absoluto": formatar_brl(retorno_abs),
"Retorno (%)": f"{retorno_pct:.1f}%"
})
resumo = sorted(resumo, key=lambda x: float(x["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", ".")), reverse=True)
diferenca_pct = float(resumo[0]["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", ".")) - float(resumo[1]["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", "."))
comentario_extra = ""
if diferenca_pct < 5:
comentario_extra = f"""
Apesar do <strong>{resumo[0]['Investimento']}</strong> ter se destacado, a diferença em relação ao segundo colocado
(<strong>{resumo[1]['Investimento']}</strong>) foi de apenas {diferenca_pct:.1f} pontos percentuais.
Isso indica que ambas as estratégias podem ser consideradas, dependendo do perfil de risco e objetivos do investidor.
"""
html = render_template(
"relatorio_pdf.html",
capital=capital_inicial,
studio_ret=retorno_mensal_studio,
valorizacao=valorizacao_anual,
franquia_ret=lucro_anual_franquia,
acoes_ret=retorno_anual_acoes,
renda_fixa=retorno_anual_renda_fixa,
inflacao=inflacao_anual,
anos=anos,
tabela=tabela,
grafico=grafico_base64,
investimento_mais_valorizado=investimento_mais_valorizado,
valor_mais_alto=valor_mais_alto,
analise_final=analise_final,
comentario_extra=comentario_extra,
resumo=resumo,
now=datetime.now()
)
pdf = io.BytesIO()
pisa_status = pisa.CreatePDF(html, dest=pdf)
if pisa_status.err:
return "Erro ao gerar PDF", 500
pdf.seek(0)
return send_file(pdf, mimetype="application/pdf", as_attachment=True, download_name="relatorio_simulacao.pdf")
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=7860, debug=True)
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