FundFinder

Recherche de fonds

FundFinder est une application Streamlit puissante et intuitive conçue pour aider les investisseurs à sélectionner les meilleurs fonds communs de placement en fournissant des comparaisons et des informations détaillées. L'application récupère les données des fonds communs de placement sur Internet, calcule les rendements avant et après impôts et compare les fonds en fonction de leurs ratios de performances et de dépenses. Il visualise également les données pour aider à prendre des décisions d'investissement éclairées.

Caractéristiques

• Récupération des données des fonds : récupérez automatiquement les détails des fonds communs de placement sur Internet.
• Calculs de rendement : calculez les rendements réels avant et après impôts.
• Comparaison des ratios de dépenses : comparez différents fonds en fonction de leurs ratios de dépenses.
• Visualisation interactive : tracez des graphiques pour visualiser les performances et les comparaisons des fonds.
• Informations générées par l'IA : recevez une analyse des avantages et des inconvénients du fonds sélectionné sur la page de retour du terrain.
• Interface conviviale : construite avec Streamlit pour une expérience utilisateur transparente.

Installation

Pour configurer FundFinder, vous devez avoir installé Python et Streamlit. Suivez ces étapes pour commencer :

1. Cloner le référentiel :

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

2. Créer et activer un environnement virtuel (facultatif mais recommandé) :

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

3. Installer les packages requis :

   pip install -r requirements.txt

4. Configurer les fonctionnalités d'IA :

   Vous pouvez personnaliser les informations générées par l'IA en ajoutant votre GROQ_API_KEY et en spécifiant le nom du modèle dans le fichier .env . Le modèle d'IA actuellement utilisé est GROQ_LLama . Pour configurer, mettez à jour le fichier .env comme ceci :

   GROQ_API_KEY=your_api_key
   GROQ_LLama=model_name

Usage

1. Exécutez l'application Streamlit :

   streamlit run app.py

2. Interagissez avec l'application :

   • Sélection de fonds : Parcourez la liste des fonds communs de placement.
   • Afficher les détails du fonds : consultez les informations détaillées sur chaque fonds.
   • Comparez les fonds : analysez et comparez différents fonds en fonction des rendements et des ratios de dépenses.
   • Visualiser les données : affichez des graphiques qui illustrent la performance des fonds.
   • AI Insights : sur la page de retour du tracé, obtenez une analyse des avantages et des inconvénients générée par l'IA du fonds sélectionné.

Structure du projet

 |---_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

Exigences

• Python 3.7 ou supérieur
• Rationalisé
• pandas
• numpy
• requêtes (pour le web scraping)
• BeautifulSoup (pour analyser le HTML)
• API Groq (pour les informations générées par l'IA)

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Contribuer

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez créer le référentiel et soumettre une pull request avec vos modifications. Pour les changements majeurs, veuillez d'abord ouvrir un ticket pour discuter de ce que vous souhaitez changer.

Contact

Pour toute question ou commentaire, veuillez contacter [email protected].

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Bon investissement !