File size: 9,131 Bytes
bc9518e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
233040a
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
bc9518e
 
 
72240dc
 
 
 
 
bc9518e
72240dc
bc9518e
 
72240dc
 
bc9518e
 
 
 
 
 
 
 
488d3ee
bc9518e
 
 
 
e5944e3
 
 
 
 
bc9518e
 
 
 
72240dc
 
 
 
 
 
 
bc9518e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
233040a
bc9518e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e5944e3
bc9518e
233040a
bc9518e
e5944e3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
bc9518e
 
 
 
 
72240dc
 
 
 
 
 
 
bc9518e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
233040a
bc9518e
 
 
 
 
233040a
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
72240dc
 
233040a
 
 
 
 
bc9518e
 
 
 
 
233040a
bc9518e
 
 
e5944e3
 
 
 
 
 
 
 
233040a
bc9518e
72240dc
233040a
bc9518e
 
e5944e3
bc9518e
 
 
 
 
 
 
233040a
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
import os
import io
import base64
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from flask import Flask, render_template, request, send_file
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from xhtml2pdf import pisa
from datetime import datetime
import openai

app = Flask(__name__)

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def formatar_brl(valor):
    return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")

def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
    melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
    valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
    retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
    texto = 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>.
    <br><br>
    O valor patrimonial do Studio, conforme normas contábeis e profissionais de investimento, representa o valor acumulado do imóvel sem considerar a renda gerada,
    ou seja, é o aumento do patrimônio bruto estimado. Neste cenário, o valor patrimonial final do Studio é <strong>{formatar_brl(patrimonio_studio_final)}</strong>.
    """
    return texto

def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
    prompt = f"""
    Faça uma análise profissional e detalhada em linguagem clara e acessível sobre os seguintes dados financeiros:
    - Capital inicial: R$ {capital:,.2f}
    - Valor patrimonial final do Studio: R$ {patrimonio_studio_final:,.2f}
    - Investimentos finais após 5 anos:
    """
    for nome, valor in investimentos_finais.items():
        prompt += f"    - {nome}: R$ {valor:,.2f}\n"

    prompt += """
    Destaque qual foi o melhor investimento, o retorno percentual sobre o capital, e comente sobre possíveis estratégias e perfis de risco. Seja objetivo, claro e com tom consultivo.
    """

    resposta = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    return resposta.choices[0].message.content

def render_pdf(template_src, context_dict):
    html = render_template(template_src, **context_dict)
    result = io.BytesIO()
    pisa_status = pisa.CreatePDF(io.StringIO(html), dest=result)
    if not pisa_status.err:
        result.seek(0)
        return result
    return None

@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))

        patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
        renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
        studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]

        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]

        dados = {
            "Ano": anos,
            "Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
            "Franquia": franquia,
            "Ações": acoes,
            "Renda Fixa": renda_fixa_valores
        }
        df = pd.DataFrame(dados)

        investimentos_finais = {
            "Studio": studio_total[-1],
            "Franquia": franquia[-1],
            "Ações": acoes[-1],
            "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
        }

        plt.figure(figsize=(8, 5))
        plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", 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.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
        plt.xlabel("Ano")
        plt.ylabel("Valor (R$)")
        plt.legend()
        plt.grid(True)
        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")))
        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()

        df_formatado = df.copy()
        for col in df.columns:
            if col != "Ano":
                df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
        tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="tabela", border=0)

        analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])

        # Formata valores para exibir no template
        contexto = {
            "capital": formatar_brl(capital),
            "studio_ret": f"{studio_ret:.2f}%",
            "valorizacao": f"{valorizacao:.2f}%",
            "franquia_ret": formatar_brl(franquia_ret),
            "acoes_ret": f"{acoes_ret:.2f}%",
            "renda_fixa": f"{renda_fixa:.2f}%",
            "inflacao": f"{inflacao:.2f}%",
            "grafico": grafico_base64,
            "tabela": tabela,
            "analise_final": analise_final,
            "data_hoje": datetime.now().strftime("São Paulo, %d de %B de %Y")
        }

        return render_template("index.html", **contexto)

    return render_template("index.html")

@app.route("/gerar-pdf", methods=["POST"])
def gerar_pdf():
    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))

    patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
    renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
    studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]
    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]

    dados = {
        "Ano": anos,
        "Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
        "Franquia": franquia,
        "Ações": acoes,
        "Renda Fixa": renda_fixa_valores
    }
    df = pd.DataFrame(dados)

    investimentos_finais = {
        "Studio": studio_total[-1],
        "Franquia": franquia[-1],
        "Ações": acoes[-1],
        "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
    }

    plt.figure(figsize=(8, 5))
    plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", 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.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
    plt.xlabel("Ano")
    plt.ylabel("Valor (R$)")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.tight_layout()

    buf = io.BytesIO()
    plt.savefig(buf, format="png")
    buf.seek(0)
    grafico_base64 = base64.b64encode(buf.read()).decode("utf-8")
    buf.close()
    plt.close()

    df_formatado = df.copy()
    for col in df.columns:
        if col != "Ano":
            df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
    tabela_html = df_formatado.to_html(index=False, classes="tabela", border=0)

    analise_final_ia = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])

    contexto = {
        "capital": formatar_brl(capital),
        "studio_ret": f"{studio_ret:.2f}%",
        "valorizacao": f"{valorizacao:.2f}%",
        "franquia_ret": formatar_brl(franquia_ret),
        "acoes_ret": f"{acoes_ret:.2f}%",
        "renda_fixa": f"{renda_fixa:.2f}%",
        "inflacao": f"{inflacao:.2f}%",
        "grafico": grafico_base64,
        "tabela": tabela_html,
        "analise_final": analise_final_ia,
        "data_hoje": datetime.now().strftime("São Paulo, %d de %B de %Y")
    }

    pdf = render_pdf("relatorio.html", contexto)
    if pdf:
        return send_file(pdf, mimetype="application/pdf", as_attachment=True, download_name="relatorio_investimento.pdf")
    else:
        return "Erro ao gerar PDF", 500

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))