app.py

#Importamos librerías

import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# Le ponemos el titulo de la app
st.title("Trazando el Rumbo: Estimación de Tendencias desde Dos Listas de Valores Históricos")

with st.form("my_form"):
    N = st.number_input(" ¿Cuántos elementos quieres para cada lista?", step=1)

    # Botón para generar el cálculo
    if st.form_submit_button("Click para generar numeros de manera aleatoria "):
        # Genera dos listas de 100 numeros aleatorios cada uno
        serie_a = [random.randint(0, 100) for _ in range(N)]
        serie_b = [random.randint(0, 100) for _ in range(N)]

if "serie_a" in locals() and "serie_b" in locals():
    promedio_a = np.mean(serie_a)
    promedio_b = np.mean(serie_b)

    st.subheader("Valores esperados")
    st.write(f"Promedio de lista A = {promedio_a:.2f}")
    st.write(f"Promedio de lista B = {promedio_b:.2f}")

    varianza_a = np.var(serie_a)
    varianza_b = np.var(serie_b)

    st.subheader("Varianzas")
    st.write(f"Varianza de lista A = {varianza_a:.2f}")
    st.write(f"Varianza de lista B = {varianza_b:.2f}")

    correlacion_ab = np.corrcoef(serie_a, serie_b)[0, 1]

    st.subheader("Correlación")
    st.write(f"Correlación entre lista A y B = {correlacion_ab:.2f}")

    plt.figure(figsize=(6, 4))
    plt.scatter(serie_a, serie_b)
    plt.title("Gráfico de Dispersión de lista A vs B")
    plt.xlabel("Lista A")
    plt.ylabel("Lista B")
    st.pyplot(plt)

    plt.figure(figsize=(6, 4))
    plt.plot(serie_a, label='Lista A')
    plt.plot(serie_b, label='Lista B')
    plt.title("Evolución de las lista")
    plt.xlabel("Tiempo")
    plt.ylabel("Valores")
    plt.legend()
    st.pyplot(plt)

    w_a = (promedio_a - promedio_b + varianza_b - correlacion_ab * np.sqrt(varianza_a * varianza_b)) / (
        varianza_a + varianza_b - 2 * correlacion_ab * np.sqrt(varianza_a * varianza_b)
    )
    w_b = 1 - w_a

    var_portafolio = (w_a*2) * varianza_a + (w_b*2) * varianza_b + 2 * w_a * w_b * correlacion_ab * np.sqrt(varianza_a * varianza_b)

    st.subheader("Ponderaciones y rendimiento del portafolio")
    st.write("Suponiendo que las listas A y B son rendimientos de portafolios")
    st.write(f"Ponderación para A = {w_a:.2f}")
    st.write(f"Ponderación para B = {w_b:.2f}")
    st.write(f"Rendimiento esperado del portafolio = {(w_a * promedio_a + w_b * promedio_b):.2f}")
    st.write(f"Varianza del portafolio = {var_portafolio:.2f}")

else:
    st.error("Por favor, ingresa el número de elementos para las series.")