def calcula_rentabilidad_diaria(date):
date_anterior = utiles.get_fecha_habil_anterior(date)
#Saco la info del día de ayer de AUM, Pactos y carteras ya que a la hora que corre este scrip no se tienen los datos spot
df_funds_currency = utiles.get_funds_currency()
df_aum = utiles.get_funds_aum(date_anterior)
df_leverage = utiles.get_leverage(date_anterior)
df_carteras_fondos = utiles.get_carteras_fondos(date_anterior)
df_info_fondos = df_funds_currency.join(df_aum, how='inner').join(
df_leverage, how='left').fillna(0)
df_info_fondos[
'Patrimonio'] = df_info_fondos['AUM'] - df_info_fondos['monto_pactado']
df_info_fondos['Ratio_Leverage'] = df_info_fondos['AUM'] / df_info_fondos[
'Patrimonio']
# Saco la info de risk
df_risk_spot, int_data_available_spot = compute_df_risk(date)
df_risk_anterior, int_data_availabe_anterior = compute_df_risk(
date_anterior)
df_risk_anterior = df_risk_anterior[['precio', 'tasa', 'duration']]
df_risk = df_risk_spot.join(df_risk_anterior,
how='inner',
lsuffix='_spot',
rsuffix='_anterior')
#Guardo todos los instrumentos que no entran en el cálculo
df_rezagados = get_instrumentos_no_considerados(df_carteras_fondos,
df_risk)
df_rentorno_ins = df_carteras_fondos.join(df_risk, how='inner')
df_rentorno_ins.index.name = 'codigo_ins'
df_rentorno_ins.reset_index(inplace=True)
df_rentorno_ins.set_index('codigo_fdo', inplace=True)
df_rentorno_ins = df_rentorno_ins.join(df_info_fondos, how='left')
df_rentorno_ins.reset_index(inplace=True)
df_rentorno_ins.set_index('codigo_ins', inplace=True)
df_monedas = utiles.get_currencys(date)
df_rentorno_ins = calcula_rentabilidad_instrumentos(
date, df_rentorno_ins, df_monedas)
df_forwards = calcula_rentabilidad_forwards(date, df_monedas,
df_info_fondos)
df_retorno_fondos = calcula_retorno_total_fondo(df_info_fondos,
df_rentorno_ins,
df_forwards)
return df_retorno_fondos, df_rentorno_ins, df_forwards, df_rezagados, df_info_fondos, df_monedas, int_data_available_spot
def get_tpm_and_icp(date):
date_ayer = utiles.get_fecha_habil_anterior(date)
date_ante_ayer = utiles.get_fecha_habil_anterior(date_ayer)
query_tpm = "Select Fecha, valor from Indices_Dinamica where Index_Id=459 and Fecha>='DATE_1' and Fecha<='DATE_2'"
query_tpm = query_tpm.replace('DATE_1',str(date_ante_ayer)).replace('DATE_2', str(date_ayer))
df_tpm = fs.get_frame_sql_user(server="puyehue",
database="MesaInversiones",
username="******",
password="******",
query=query_tpm)
query_icp = "Select valor from Indices_Dinamica where Index_Id=4 and Fecha='DATE'"
query_icp = query_icp.replace('DATE', str(date))
print(query_icp)
icp = fs.get_val_sql_user(server="puyehue",
database="MesaInversiones",
username="******",
password="******",
query=query_icp)
return df_tpm, icp
def calcula_rentabilidad_instrumentos(date, df_rentorno_ins, df_monedas):
date_anterior = utiles.get_fecha_habil_anterior(date)
delta_dias_valorizacion = (date - date_anterior).days
df_rentorno_ins = join_cartera_monedas(df_rentorno_ins, df_monedas)
df_rentorno_ins = utiles.get_devengo_tasa(df_rentorno_ins)
#El weight verdadero de la cartera es corregido por leverage
df_rentorno_ins['weight_adj'] = df_rentorno_ins[
'weight'] * df_rentorno_ins['Ratio_Leverage']
df_rentorno_ins['dur_mod'] = df_rentorno_ins['duration_anterior'] / (
1 + df_rentorno_ins['tasa_anterior'] / 100)
df_rentorno_ins['r_aprox'] = -df_rentorno_ins['dur_mod'] * (
df_rentorno_ins['tasa_spot'] - df_rentorno_ins['tasa_anterior']) / 100
df_rentorno_ins['r_1D'] = df_rentorno_ins['precio_spot'] / df_rentorno_ins[
'precio_anterior'] - 1
#condiciones para que la rentabilidad no cague cuando haya pago de cupones.
conditions = [(df_rentorno_ins["tipo_SVC"] == 'Nacional') &
(df_rentorno_ins['r_1D'] < -0.01),
(df_rentorno_ins["tipo_SVC"] == 'Nacional') &
(df_rentorno_ins['r_1D'] >= -0.01) &
(df_rentorno_ins["Moneda"].isin(['$', 'UF'])),
(df_rentorno_ins["tipo_SVC"] == 'Nacional') &
(df_rentorno_ins['r_1D'] >= -0.01) &
(df_rentorno_ins["Moneda"].isin(['$', 'UF']) == False),
(df_rentorno_ins["tipo_SVC"] == 'Internacional')]
retorno = [
df_rentorno_ins["r_aprox"] + df_rentorno_ins["devengo"] +
df_rentorno_ins['r_moneda'],
df_rentorno_ins["r_1D"] - (delta_dias_valorizacion - 1) *
(df_rentorno_ins["devengo"] + df_rentorno_ins['r_moneda']),
df_rentorno_ins["r_1D"] - (delta_dias_valorizacion - 1) *
(df_rentorno_ins["devengo"]),
df_rentorno_ins["r_1D"] + df_rentorno_ins['r_moneda']
]
df_rentorno_ins['r_ins'] = np.select(conditions,
retorno,
default=df_rentorno_ins['r_1D'])
df_rentorno_ins[
'CTR_Ins'] = df_rentorno_ins['weight_adj'] * df_rentorno_ins['r_ins']
return df_rentorno_ins
def get_currency_type(date, df_risk):
date_anterior = utiles.get_fecha_habil_anterior(date)
path = ".\\querys\\mapping_cinta.sql"
query = fs.read_file(path=path).replace("AUTODATE", str(date_anterior))
cinta_ra = fs.get_frame_sql_user(server="Puyehue",
database="MesaInversiones",
username="******",
password="******",
query=query)
cinta_ra.set_index(["Codigo_Ins"], inplace=True)
df_mapped = df_risk.merge(cinta_ra, how='left', left_index=True, right_index=True)
return df_mapped
def write_excel(df_risk_internacional):
wb = fs.open_workbook("data_riskamerica_internacional.xlsx", True, True)
fs.clear_sheet_xl(wb, "data")
fs.paste_val_xl(wb, "data", 1, 1, df_risk_internacional)
fechas_hab=utiles.get_fechas_habiles()
fechas_hab['Fecha'] = fechas_hab['Fecha'].apply(lambda x: datetime.datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d'))
date_spot = datetime.date.today()
print(str(date_spot))
date_anterior = utiles.get_fecha_habil_anterior(date_spot)
df_risk_internacional_spot= download_international_data(date_spot)
df_risk_internacional_anterior= download_international_data(date_anterior)
df_risk_internacional = get_full_international_df(date_spot, df_risk_internacional_spot, df_risk_internacional_anterior)
upload_DB(df_risk_internacional)