Stock_Analysis_Project
Plataforma self-hosted para gestión de cartera que fusiona análisis cuantitativo, fundamentalista y machine learning. Incluye predicciones ML, métricas de riesgo institucional y sincronización opcional con Ghostfolio. Requiere Python 3.10+.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 9:36 · upstream 27 sept 2026, 9:31 · release sin release detectada
Qué es Stock_Analysis_Project
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Stock_Analysis_Project es una aplicación web auto-alojada diseñada para entornos Linux que integra análisis algorítmico de momentum, fundamentos y modelos de machine learning (XGBoost, Random Forest) en un único panel de control. Utiliza FastAPI para el backend y Next.js para la interfaz, gestionando datos financieros mediante Yahoo Finance con almacenamiento local en SQLite y Parquet. El sistema incluye una libreta de transacciones nativa, simuladores Monte Carlo y herramientas de optimización de cartera sin necesidad de plataformas externas.
- Gestión integral de cartera personal con libreta de transacciones nativa
- Evaluación de riesgo institucional mediante VaR/CVaR y pruebas de estrés históricas
- Detección de patrones técnicos y predicción de movimientos con modelos ML (XGBoost)
- Monitoreo de sentimiento del mercado y noticias usando FinBERT sin LLMs externos
- Optimización de asignación de activos con frontera eficiente y minimización de varianza
- Motor de predicción ML híbrido (XGBoost + Random Forest) para probabilidades de subida
- Gestión de riesgos institucional con VaR/CVaR al 95% y simulador Monte Carlo
- Almacenamiento local seguro en SQLite/Parquet sin dependencias externas críticas
- Integración opcional con Ghostfolio para sincronización de tenencias en tiempo real
- Sistema de alertas avanzado con clasificación de regímenes de mercado (HMM)
- Interfaz web moderna con Next.js y backend rápido en FastAPI
- Proyecto de hobby, no apto como plataforma de inversión profesional o institucional
- Dependencia directa de Yahoo Finance para datos de mercado (riesgo de API/rate limits)
- Requiere Python 3.10+ instalado manualmente sin contenedores Docker nativos
- Almacenamiento local en disco (SQLite/Parquet) requiere gestión manual de backups
- Configuración inicial manual vía `python main.py` y edición de `config.json`
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Clonar repositorio, crear entorno virtual Python 3.10+ e instalar dependencias (`pip install -r requirements.txt`). Ejecutar `python main.py` para bootstrap y generar `config.json`. Acceder a http://localhost:8090 para configurar vía UI (GHOSTFOLIO_URL, BASE_CURRENCY). Asegurar persistencia de datos en SQLite/Parquet. Habilitar logging si necesario. No usar en producción crítica sin supervisión humana.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.