FundFinder

FundFinder

FundFinder ist eine leistungsstarke und intuitive Streamlit-App, die Anlegern durch detaillierte Vergleiche und Einblicke bei der Auswahl der besten Investmentfonds helfen soll. Die App sammelt Daten zu Investmentfonds aus dem Internet, berechnet Renditen vor und nach Steuern und vergleicht Fonds anhand ihrer Performance- und Kostenquoten. Außerdem werden die Daten visualisiert, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.

Merkmale

• Fund Data Scraping : Automatisches Abrufen von Investmentfondsdetails aus dem Internet.
• Renditeberechnungen : Berechnen Sie die tatsächlichen Renditen vor und nach Steuern.
• Vergleich der Kostenquoten : Vergleichen Sie verschiedene Fonds anhand ihrer Kostenquoten.
• Interaktive Visualisierung : Diagramme zur Visualisierung der Fondsperformance und Vergleiche.
• KI-generierte Einblicke : Erhalten Sie auf der Plot-Rückseite eine Vor- und Nachteile-Analyse des ausgewählten Fonds.
• Benutzerfreundliche Oberfläche : Entwickelt mit Streamlit für ein nahtloses Benutzererlebnis.

Installation

Um FundFinder einzurichten, müssen Python und Streamlit installiert sein. Befolgen Sie diese Schritte, um zu beginnen:

1. Klonen Sie das Repository :

   git clone https://github.com/yourusername/FundFinder.git
   cd FundFinder

2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung (optional, aber empfohlen):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. Erforderliche Pakete installieren :

   pip install -r requirements.txt

4. KI-Funktionen einrichten :

   Sie können die von der KI generierten Erkenntnisse anpassen, indem Sie Ihren GROQ_API_KEY hinzufügen und den Modellnamen in der .env Datei angeben. Das derzeit verwendete KI-Modell ist GROQ_LLama . Aktualisieren Sie zum Einrichten die .env Datei wie folgt:

   GROQ_API_KEY=your_api_key
   GROQ_LLama=model_name

Verwendung

1. Führen Sie die Streamlit-App aus :

   streamlit run app.py

2. Interagieren Sie mit der App :

   • Fondsauswahl : Durchsuchen Sie die Liste der Investmentfonds.
   • Fondsdetails anzeigen : Sehen Sie sich detaillierte Informationen zu jedem Fonds an.
   • Vergleichen Sie Fonds : Analysieren und vergleichen Sie verschiedene Fonds anhand ihrer Rendite- und Kostenquoten.
   • Daten visualisieren : Sehen Sie sich Diagramme an, die die Fondsperformance veranschaulichen.
   • KI-Einblicke : Auf der Plot-Rückseite erhalten Sie eine KI-generierte Vor- und Nachteile-Analyse des ausgewählten Fonds.

Projektstruktur

 |---_temp 
|   |-- config.py
|
|---components 
|   |-- footer.py
|
|--- data 
|   |-- mutual_fund_data.csv
|
|--- dump 
|   |-- temp_data.csv
|
|--- notebooks 
|   |-- test.ipynb
|
|--- pages 
|   |-- admin_page.ipynb
|   |-- fund_list.ipynb
|   |-- plot_return.ipynb
|   |-- return_calculator.ipynb
|
|--- schema 
|   |-- LLM_output.py
|
|--- scrap 
|   |-- scrape.py
|
|--- utils 
|   |-- calculate_return.py
|   |-- auth.py
|   |-- generate_response.py
|
|--- app.py 
|--- .env 
|--- config.yml 
|--- .gitignore 
|--- LICENSE
|--- README.md 
|--- requirements.txt

Anforderungen

• Python 3.7 oder höher
• Streamlit
• Pandas
• Numpy
• Anfragen (für Web Scraping)
• BeautifulSoup (zum Parsen von HTML)
• Groq API (für KI-generierte Erkenntnisse)

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Einzelheiten finden Sie in der LICENSE-Datei.

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte teilen Sie das Repository auf und senden Sie eine Pull-Anfrage mit Ihren Änderungen. Bei größeren Änderungen öffnen Sie bitte zunächst ein Problem, um zu besprechen, was Sie ändern möchten.

Kontakt

Bei Fragen oder Feedback wenden Sie sich bitte an [email protected].

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Viel Spaß beim Investieren!