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import os |
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import io |
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import base64 |
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import pandas as pd |
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import matplotlib.pyplot as plt |
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from flask import Flask, render_template, request, send_file |
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from matplotlib.ticker import FuncFormatter |
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from xhtml2pdf import pisa |
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from datetime import datetime |
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import openai |
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app = Flask(__name__) |
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openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") |
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def formatar_brl(valor): |
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return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".") |
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def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final): |
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melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get) |
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valor_melhor = investimentos_finais[melhor] |
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retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100 |
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texto = f""" |
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Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{melhor}</strong> apresenta o melhor desempenho, |
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com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_melhor)}</strong>, equivalente a um retorno de <strong>{retorno_pct:.1f}%</strong>. |
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<br><br> |
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O valor patrimonial do Studio, conforme normas contábeis e profissionais de investimento, representa o valor acumulado do imóvel sem considerar a renda gerada, |
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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>. |
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""" |
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return texto |
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def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final): |
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prompt = f""" |
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Faça uma análise profissional e detalhada em linguagem clara e acessível sobre os seguintes dados financeiros: |
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- Capital inicial: R$ {capital:,.2f} |
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- Valor patrimonial final do Studio: R$ {patrimonio_studio_final:,.2f} |
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- Investimentos finais após 5 anos: |
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""" |
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for nome, valor in investimentos_finais.items(): |
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prompt += f" - {nome}: R$ {valor:,.2f}\n" |
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|
prompt += """ |
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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. |
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""" |
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resposta = openai.ChatCompletion.create( |
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model="gpt-4o", |
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messages=[ |
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{"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."}, |
|
|
{"role": "user", "content": prompt} |
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|
] |
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) |
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|
return resposta.choices[0].message.content |
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def render_pdf(template_src, context_dict): |
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html = render_template(template_src, **context_dict) |
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result = io.BytesIO() |
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pisa_status = pisa.CreatePDF(io.StringIO(html), dest=result) |
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|
if not pisa_status.err: |
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result.seek(0) |
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return result |
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return None |
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@app.route("/", methods=["GET", "POST"]) |
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|
def index(): |
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if request.method == "POST": |
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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] |
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|
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] |
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|
|
|
dados = { |
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|
"Ano": anos, |
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|
"Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total, |
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|
"Franquia": franquia, |
|
|
"Ações": acoes, |
|
|
"Renda Fixa": renda_fixa_valores |
|
|
} |
|
|
df = pd.DataFrame(dados) |
|
|
|
|
|
investimentos_finais = { |
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|
"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)") |
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|
plt.xlabel("Ano") |
|
|
plt.ylabel("Valor (R$)") |
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|
plt.legend() |
|
|
plt.grid(True) |
|
|
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: f"R${x:,.0f}".replace(",", "."))) |
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|
plt.tight_layout() |
|
|
|
|
|
buf = io.BytesIO() |
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|
plt.savefig(buf, format="png") |
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|
buf.seek(0) |
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|
grafico_base64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8") |
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|
buf.close() |
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|
plt.close() |
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|
|
df_formatado = df.copy() |
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|
for col in df.columns: |
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|
if col != "Ano": |
|
|
df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl) |
|
|
tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="table table-striped table-sm text-end", border=0) |
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|
|
|
|
analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1]) |
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|
return render_template( |
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|
"index.html", |
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|
capital=capital, |
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|
tabela=tabela, |
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|
grafico=grafico_base64, |
|
|
analise_final=analise_final |
|
|
) |
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|
|
|
|
return render_template("index.html") |
|
|
|
|
|
@app.route("/gerar-pdf", methods=["POST"]) |
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|
def gerar_pdf(): |
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|
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] |
|
|
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|
|
dados = { |
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|
"Ano": anos, |
|
|
"Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total, |
|
|
"Franquia": franquia, |
|
|
"Ações": acoes, |
|
|
"Renda Fixa": renda_fixa_valores |
|
|
} |
|
|
df = pd.DataFrame(dados) |
|
|
|
|
|
investimentos_finais = { |
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|
"Studio": studio_total[-1], |
|
|
"Franquia": franquia[-1], |
|
|
"Ações": acoes[-1], |
|
|
"Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1], |
|
|
} |
|
|
|
|
|
buf = io.BytesIO() |
|
|
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() |
|
|
plt.savefig(buf, format="png") |
|
|
buf.seek(0) |
|
|
grafico_base64 = base64.b64encode(buf.read()).decode("utf-8") |
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|
buf.close() |
|
|
plt.close() |
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|
|
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) |
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|
analise_final_ia = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1]) |
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context = { |
|
|
"capital": capital, |
|
|
"grafico": grafico_base64, |
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|
"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", context) |
|
|
if pdf: |
|
|
return send_file(pdf, mimetype="application/pdf", as_attachment=True, download_name="relatorio_investimento.pdf") |
|
|
else: |
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|
return "Erro ao gerar PDF", 500 |
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__": |
|
|
app.run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 7860))) |
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