#mostrar los primeros 10 nombres de los archivos
print(archivos[0:9])
#data.py
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.2
# -- Leer todos los archivos y gurdarlos en un diccionario
data_archivos = dt.data_archivos
#mostrar las primeras 10 llaves
print(list(data_archivos.keys())[0:9])
#functions.py
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.3
# -- Construir el vector de fechas a partir del vector de nombre de archivos
fechas = fn.f_fechas(p_archivos=archivos)
#mostrar las primeras 10 columnas (con formato 1)
print(fechas['i_fechas'][0:9])
#mostrar las primeras 10 fechas (con formato 2)
print(fechas['t_fechas'][0:9])
#functions.py
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.4
# -- Construir el vector de tickers utilizables en yahoo finance
global_tickers = fn.f_tickers(p_archivos=archivos,
p_data_archivos=data_archivos)
#mostrar los tickers globales (10)
"""
# -- --------------------------------------------------------------------------------------------------- -- #
# -- project: A SHORT DESCRIPTION OF THE PROJECT -- #
# -- script: main.py : python script with the main functionality -- #
# -- author: isamargarcia -- #
# -- license: GPL-3.0 License -- #
# -- repository: https://github.com/isamargarcia/myst_if709172_lab1 -- #
# -- --------------------------------------------------------------------------------------------------- -- #
"""
import functions as fn
import numpy as np
import data as dt
# --------------------------------- Paso 1.3
# Construir el vector de fechas a partir del vector de nombres de archivos
fechas = fn.f_fechas(p_archivos=dt.archivos)
# --------------------------------- Paso 1.4 functions
# Construir el vector de tickers utilizables de yahoo finance
tickers = fn.f_tickers(p_archivos=dt.archivos,
p_data_archivos=dt.data_archivos)
# --------------------------------- Paso 1.5
#Descargar y acomodar todos los precios historicos
precios = fn.f_precios(p_archivos=dt.archivos)
# ---------PASO 1.6
# Posicion inicial
# capital inicial
k = 1000000
# data.py # ---------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.1 -- # # -- Obtener la lista de todos los archivos archivos = dt.archivos() # ---------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.2 -- # # -- Leer todods los archivos y guardarlos en un diccionario data_archivos = dt.data_archivos(archivos) # fucntions.py # ---------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.3 -- # # Counstruir el vector de fechas a partir del vector de nombres de los archivos i_fechas = fn.f_fechas(archivos) print(i_fechas[0:4]) # functions.py # ----------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.4 -- # # -- Construir el vector de tickers utilizables en yahoo finance global_tickers = fn.obtener_tickers(archivos, data_archivos) print(global_tickers[0:4]) # funtions.py # ----------------------------------------------------------------------------------------- Paso 1.5 -- # # -- Descargar y acomodar todos los precios historicos precios = fn.descarga_precios(global_tickers, i_fechas) print(precios.head())