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import streamlit as st
import yfinance as yf
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
from datetime import datetime, timedelta
import base64
# === Grundlegendes Design & Titel ===
st.set_page_config(page_title="JQuant - Marktanalyse", page_icon="📊", layout="wide")
# Funktion zum Konvertieren des Bildes in Base64
def get_base64_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as img_file:
return base64.b64encode(img_file.read()).decode()
# Logo als Base64 einlesen
image_base64 = get_base64_image("/Users/jagdipsingh/JQ.png")
# CSS für fixiertes Logo OHNE Hintergrund & kleinerer Text
st.markdown(
f"""
<style>
.fixed-logo {{
position: fixed;
top: 10px;
left: 50%;
transform: translateX(-50%);
z-index: 1000;
text-align: center;
}}
.small-text {{
font-size: 14px; /* Kleinere Schriftgröße */
margin-top: 30px; /* Abstand nach unten */
text-align: center;
color: gray; /* Dezente graue Farbe */
}}
</style>
<div class="fixed-logo">
<img src="data:image/png;base64,{image_base64}" width="250">
</div>
""",
unsafe_allow_html=True
)
# Standardwerte für das Datum: heute und ein Jahr davor
default_end_date = datetime.today().date()
default_start_date = default_end_date - timedelta(days=365)
# Abstand nach unten hinzufügen, damit der Titel nicht direkt unter dem fixierten Logo ist
st.markdown("<br><br><br>", unsafe_allow_html=True) # Fügt 3 Zeilen Abstand hinzu
# Titel der App
st.title("📈 Interaktive Analyse von Aktienindizes")
# Liste der wichtigsten Aktien-Indizes mit Yahoo Finance Ticker
indices = {
"S&P 500 (USA)": "^GSPC",
"Nasdaq 100 (USA)": "^NDX",
"Dow Jones (USA)": "^DJI",
"Russell 2000 (USA)": "^RUT",
}
# Dropdown für Ticker 1 & Ticker 2
ticker1_name = st.selectbox("📈 Wähle Index 1:", list(indices.keys()), index=0)
ticker2_name = st.selectbox("📈 Wähle Index 2:", list(indices.keys()), index=1)
# Die zugehörigen Ticker aus dem Dictionary holen
ticker1 = indices[ticker1_name]
ticker2 = indices[ticker2_name]
# Benutzer kann das Datum weiterhin anpassen
start_date = st.date_input("Startdatum", default_start_date)
end_date = st.date_input("Enddatum", default_end_date)
# Button zum Laden der Daten
if st.button("Daten abrufen & Diagramme anzeigen"):
# Daten abrufen
data = {}
for name, symbol in [(ticker1_name, ticker1), (ticker2_name, ticker2)]:
ticker = yf.Ticker(symbol)
df = ticker.history(start=start_date, end=end_date)
data[name] = df["Close"]
# In DataFrame umwandeln
df_indices = pd.DataFrame(data)
# Falls keine Daten geladen wurden, abbrechen
if df_indices.empty:
st.error("❌ Keine Daten für die gewählten Indizes gefunden!")
else:
# --------- 1. INTERAKTIVER CHART: Vergleich mit zwei Achsen ---------
fig1 = go.Figure()
# Linke Achse (Ticker 1)
fig1.add_trace(go.Scatter(x=df_indices.index, y=df_indices[ticker1_name], mode='lines',
name=ticker1_name, yaxis='y1'))
# Rechte Achse (Ticker 2)
fig1.add_trace(go.Scatter(x=df_indices.index, y=df_indices[ticker2_name], mode='lines',
name=ticker2_name, yaxis='y2'))
# Layout mit zwei Achsen definieren
fig1.update_layout(
title=f"Vergleich der Close-Preise: {ticker1_name} vs. {ticker2_name}",
xaxis=dict(title="Datum"),
yaxis=dict(title=f"{ticker1_name} Preis (USD)", side='left', showgrid=False),
yaxis2=dict(title=f"{ticker2_name} Preis (USD)", side='right', overlaying='y', showgrid=False),
legend=dict(x=0, y=1),
hovermode="x"
)
# Streamlit: Interaktives Chart anzeigen
st.plotly_chart(fig1, use_container_width=True)
# --------- 2. INTERAKTIVER CHART: Normierter Vergleich ---------
df_normalized = df_indices / df_indices.iloc[0] * 100
fig2 = px.line(df_normalized, x=df_normalized.index, y=df_normalized.columns,
title=f"Normierter Vergleich der Close-Preise: {ticker1_name} vs. {ticker2_name}",
labels={"value": "Index (Startwert = 100)", "variable": "Index"},
template="plotly_white")
# Streamlit: Interaktives Chart anzeigen
st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
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