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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
+
+# Standardwerte für das Datum: heute und ein Jahr davor
+default_end_date = datetime.today().date()
+default_start_date = default_end_date - timedelta(days=365)
+
+# Streamlit App Titel
+st.title("📈 Interaktive Analyse von Aktienindizes")
+
+# Benutzer kann das Datum anpassen, aber Standardwerte sind gesetzt
+start_date = st.date_input("Startdatum", default_start_date)
+end_date = st.date_input("Enddatum", default_end_date)
+
+# Benutzer-Inputs für die beiden Ticker
+ticker1 = st.text_input("Ticker 1", "^GSPC")  # Standard: S&P 500
+ticker2 = st.text_input("Ticker 2", "^NDX")   # Standard: Nasdaq 100
+
+# Button zum Laden der Daten
+if st.button("Daten abrufen & Diagramme anzeigen"):
+
+    # Daten abrufen
+    indices = {ticker1: ticker1, ticker2: ticker2}
+    data = {}
+
+    for name, symbol in indices.items():
+        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 angegebenen Ticker 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], mode='lines',
+                                  name=ticker1, yaxis='y1'))
+
+        # Rechte Achse (Ticker 2)
+        fig1.add_trace(go.Scatter(x=df_indices.index, y=df_indices[ticker2], mode='lines',
+                                  name=ticker2, yaxis='y2'))
+
+        # Layout mit zwei Achsen definieren
+        fig1.update_layout(
+            title=f"Vergleich der Close-Preise: {ticker1} vs. {ticker2}",
+            xaxis=dict(title="Datum"),
+            yaxis=dict(title=f"{ticker1} Preis (USD)", side='left', showgrid=False),
+            yaxis2=dict(title=f"{ticker2} 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} vs. {ticker2}",
+                       labels={"value": "Index (Startwert = 100)", "variable": "Index"},
+                       template="plotly_white")
+
+        # Streamlit: Interaktives Chart anzeigen
+        st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)