def tipo_ticker(ticker):
if ticker in __cache__:
return __cache__[ticker]
else:
if e_tipo_fii(ticker):
__cache__[ticker] = TipoTicker.FII
return TipoTicker.FII
if e_tipo_etf(ticker):
__cache__[ticker] = TipoTicker.ETF
return TipoTicker.ETF
try:
busca_preco_atual(ticker)
__cache__[ticker] = TipoTicker.ACAO
return TipoTicker.ACAO
except:
pass
from src.crawler_advfn import CrawlerAdvfn
crawlerAdvfn = CrawlerAdvfn()
if crawlerAdvfn.busca_tipo_ticker(ticker) == TipoTicker.ACAO:
return TipoTicker.ACAO
if crawlerAdvfn.busca_tipo_ticker(ticker) == TipoTicker.OPCAO:
return TipoTicker.OPCAO
if crawlerAdvfn.busca_tipo_ticker(ticker) == TipoTicker.FUTURO:
return TipoTicker.FUTURO
return None
def calcula_custodia(df, data=None):
custodia = []
if data:
df = df.loc[df['data'] <= data, :]
precos_medios_de_compra = calcula_precos_medio_de_compra(df, data)
for ticker in df['ticker'].unique():
qtd_em_custodia = df.loc[df['ticker'] == ticker]['qtd_ajustada'].sum()
preco_atual = busca_preco_atual(ticker)
valor = preco_atual * qtd_em_custodia
preco_medio_de_compra = precos_medios_de_compra[ticker]['valor']
data_primeira_compra = precos_medios_de_compra[ticker][
'data_primeira_compra']
valorizacao = preco_atual / preco_medio_de_compra * 100.0 - 100.0
valorizacao = "{0:.2f}".format(valorizacao)
custodia.append({
'ticker': ticker,
'tipo': tipo_ticker(ticker).name,
'qtd': int(qtd_em_custodia),
'preco_medio_compra': preco_medio_de_compra,
'valor': valor,
'preco_atual': preco_atual,
'valorizacao': valorizacao,
'data_primeira_compra': data_primeira_compra
})
df_custodia = pd.DataFrame(custodia)
df_custodia = df_custodia.sort_values(by=['valor'], ascending=False)
return df_custodia
def tipo_ticker(ticker):
if ticker in __cache__:
return __cache__[ticker]
else:
if e_tipo_fii(ticker):
__cache__[ticker] = TipoTicker.FII
return TipoTicker.FII
if e_tipo_etf(ticker):
__cache__[ticker] = TipoTicker.ETF
return TipoTicker.ETF
try:
busca_preco_atual(ticker)
__cache__[ticker] = TipoTicker.ACAO
return TipoTicker.ACAO
except:
pass
return None
def test_get_ticker_price_bs4(self):
with self.assertRaises(Exception):
busca_preco_atual('invalid')
sdil11 = busca_preco_atual('SDIL11')
maxr11 = busca_preco_atual('MAXR11')
itsa4 = busca_preco_atual('ITSA4')
vrta11 = busca_preco_atual('VRTA11')
bova11 = busca_preco_atual('BOVA11')
assert type(itsa4) is float
assert type(vrta11) is float
assert type(bova11) is float
def calcula_custodia(df, data=None):
custodia = []
if data:
df = df.loc[df['data'] <= data, :]
precos_medios_de_compra = calcula_precos_medio_de_compra(df, data)
for ticker in df['ticker'].unique():
try:
qtd_em_custodia = df.loc[df['ticker'] ==
ticker]['qtd_ajustada'].sum()
preco_atual = float('nan')
try:
preco_atual = busca_preco_atual(ticker)
except:
pass
valor = preco_atual * qtd_em_custodia
preco_medio_de_compra = precos_medios_de_compra[ticker]['valor']
data_primeira_compra = precos_medios_de_compra[ticker][
'data_primeira_compra']
if preco_medio_de_compra <= 0.0001:
valorizacao = 'NA' # ex: direitos de compra com custo zero
else:
valorizacao = preco_atual / preco_medio_de_compra * 100.0 - 100.0
valorizacao = "{0:.2f}".format(valorizacao)
custodia.append({
'ticker': ticker,
'tipo': tipo_ticker(ticker).name,
'qtd': int(qtd_em_custodia),
'preco_medio_compra': preco_medio_de_compra,
'valor': valor,
'preco_atual': preco_atual,
'valorizacao': valorizacao,
'data_primeira_compra': data_primeira_compra
})
except Exception as ex:
raise Exception(
'Erro ao calcular custodia do ticker {}'.format(ticker), ex)
df_custodia = pd.DataFrame(custodia)
df_custodia = df_custodia.sort_values(by=['valor'], ascending=False)
return df_custodia