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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)