app.py

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)