Update app.py

app.py

@@ -11,6 +11,22 @@ import pandas as pd
 import plotly.express as px
 import matplotlib.pyplot as plt
 from datetime import datetime
+from prophet import Prophet
+
+def predict_future_prices(ticker, periods=1825):  # 5년간의 데이터 예측
+    data = yf.download(ticker, start="2010-01-01")['Adj Close'].reset_index()
+    data.rename(columns={'Date': 'ds', 'Adj Close': 'y'}, inplace=True)
+    
+    model = Prophet(daily_seasonality=False, weekly_seasonality=False, yearly_seasonality=True)
+    model.fit(data)
+    
+    future = model.make_future_dataframe(periods=periods, freq='D')
+    forecast = model.predict(future)
+    
+    fig = px.line(forecast, x='ds', y='yhat', title=f'5-Year Future Price Forecast for {ticker}')
+    return fig, forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']]
+
+
 
 def plot_cum_returns(data, title, initial_capital=1000):
     # 일일 누적 수익률 계산 및 시각화
@@ -38,13 +54,6 @@ def plot_weights(weights):
     ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
     ax.axis('equal')
     return fig
-
-def plot_individual_volatility(data):
-# 개별 주식의 변동성 그래프 출력
-    rolling_std = data.pct_change().rolling(window=30).std() * np.sqrt(252)
-    fig = px.line(rolling_std, title='개별 주식의 변동성 (30일 롤링 연간화)')
-    return fig
-
 def output_results(start_date, end_date, tickers_string):
     tickers = tickers_string.split(',')
     stocks_df = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)['Adj Close']
@@ -84,10 +93,8 @@ def output_results(start_date, end_date, tickers_string):
            f"{expected_annual_return*100:.2f}%", f"{annual_volatility*100:.2f}%", f"{sharpe_ratio:.2f}", ticker_info_output
 
 
-
 css = """footer { visibility: hidden; }"""
 
-
 with gr.Blocks(css=css) as app:
     gr.Markdown("""
     <style>
@@ -98,23 +105,32 @@ with gr.Blocks(css=css) as app:
     <h2>AIQ 자산 포트폴리오: 글로벌 자산(주식, 지수, BTC, 상품 등) AI 포트폴리오 최적화 서비스</h2>
     <h2>전세계 모든 티커 보기(야후 파이낸스): <a href="https://finance.yahoo.com/most-active" target="_blank">여기를 클릭</a></h2>
     """)
-    with gr.Row():
-        start_date = gr.Textbox("2013-01-01", label="시작 일자")
-        end_date = gr.Textbox(datetime.now().date(), label="종료 일자")
-        tickers_string = gr.Textbox("NVDA,^GSPC,GC=F,MSFT,BTC-USD", label="주식 티커를 쉼표로 구분하여 입력하세요")
-        btn = gr.Button("포트폴리오 최적화 결과 보기")
-    
-    with gr.Row():
-        expected_annual_return = gr.Text(label="예상 연간 수익률")
-        annual_volatility = gr.Text(label="연간 변동성")
-        sharpe_ratio = gr.Text(label="샤프 비율")
-    with gr.Column():
-        fig_cum_returns = gr.Plot(label="최적화된 포트폴리오의 누적 수익률 (시작 가격 $1,000)")
-        fig_efficient_frontier = gr.Plot(label="효율적 투자선")
-        fig_corr = gr.Plot(label="주식 간 상관 관계")
-        fig_indiv_prices = gr.Plot(label="개별 주식 가격")
-        fig_weights = gr.Plot(label="포트폴리오 최적 투자 비율")
-        ticker_info_output = gr.Textbox(label="티커 정보 및 뉴스")
-    btn.click(fn=output_results, inputs=[start_date, end_date, tickers_string], outputs=[fig_cum_returns, fig_efficient_frontier, fig_corr, fig_indiv_prices, fig_weights, expected_annual_return, annual_volatility, sharpe_ratio, ticker_info_output])
-
-app.launch()
+    with gr.Tabs():
+        with gr.TabItem("Portfolio Analysis"):
+            with gr.Row():
+                start_date = gr.Textbox("2013-01-01", label="시작 일자")
+                end_date = gr.Textbox(datetime.now().date(), label="종료 일자")
+                tickers_string = gr.Textbox("NVDA,^GSPC,GC=F,MSFT,BTC-USD", label="주식 티커를 쉼표로 구분하여 입력하세요")
+                btn = gr.Button("포트폴리오 최적화 결과 보기")
+            with gr.Row():
+                expected_annual_return = gr.Text(label="예상 연간 수익률")
+                annual_volatility = gr.Text(label="연간 변동성")
+                sharpe_ratio = gr.Text(label="샤프 비율")
+            with gr.Column():
+                fig_cum_returns = gr.Plot(label="최적화된 포트폴리오의 누적 수익률 (시작 가격 $1,000)")
+                fig_efficient_frontier = gr.Plot(label="효율적 투자선")
+                fig_corr = gr.Plot(label="주식 간 상관 관계")
+                fig_indiv_prices = gr.Plot(label="개별 주식 가격")
+                fig_weights = gr.Plot(label="포트폴리오 최적 투자 비율")
+                ticker_info_output = gr.Textbox(label="티커 정보 및 뉴스")
+                btn.click(fn=output_results, inputs=[start_date, end_date, tickers_string], outputs=[fig_cum_returns, fig_efficient_frontier, fig_corr, fig_indiv_prices, fig_weights, expected_annual_return, annual_volatility, sharpe_ratio, ticker_info_output])
+
+        with gr.TabItem("Future Price Forecast"):
+            with gr.Column():
+                ticker_input = gr.Textbox(value="AAPL", label="Enter Stock Ticker for Forecast")
+                forecast_button = gr.Button("Generate Forecast")
+                forecast_chart = gr.Plot(label="Forecast Chart")
+                forecast_data = gr.Dataframe()
+                forecast_button.click(fn=predict_future_prices, inputs=[ticker_input], outputs=[forecast_chart, forecast_data])
+
+app.launch()