{"id":28418789,"url":"https://github.com/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker","last_synced_at":"2026-05-20T05:39:56.133Z","repository":{"id":292265067,"uuid":"980335965","full_name":"paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker","owner":"paez-dev","description":"📈 Sistema automatizado de recolección, almacenamiento y trazabilidad de datos financieros históricos del Grupo Aval usando Python, yfinance y GitHub Actions.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-07-26T21:28:36.000Z","size":126247,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-07-27T01:20:29.946Z","etag":null,"topics":["automation","csv","data-collection","data-logging","financial-data","github-actions","grupo-aval","oop","python3","stock-market","time-series","yfinance"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://proyectointegradovavaltracker.streamlit.app/","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/paez-dev.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2025-05-09T01:00:10.000Z","updated_at":"2025-07-26T21:28:40.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-05-30T22:48:22.513Z","dependency_job_id":"7df625b0-036b-4f4b-aa65-0e8c71d5d276","html_url":"https://github.com/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker","commit_stats":null,"previous_names":["paez-dev/proyecto_integrado_v_aval-tracker","paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/paez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/paez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/paez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/paez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/paez-dev","download_url":"https://codeload.github.com/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/paez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker/sbom","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":267617643,"owners_count":24116208,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-07-29T02:00:12.549Z","response_time":2574,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["automation","csv","data-collection","data-logging","financial-data","github-actions","grupo-aval","oop","python3","stock-market","time-series","yfinance"],"created_at":"2025-06-04T12:47:34.383Z","updated_at":"2026-05-20T05:39:51.088Z","avatar_url":"https://github.com/paez-dev.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Grupo Aval Tracker - Análisis Financiero Automatizado\r\n\r\n**Grupo Aval Tracker** es una solución profesional desarrollada para automatizar el análisis histórico, técnico y predictivo de las acciones del Grupo Aval (AVAL), el conglomerado financiero más grande de Colombia. Integra recolección diaria de datos, enriquecimiento con indicadores bursátiles, modelado ARIMA y visualización en un dashboard interactivo.\r\n\r\n---\r\n\r\n## 📌 Características\r\n\r\n- 🔄 **Automatización diaria con GitHub Actions** (4:10 p.m. hora Colombia)\r\n- 📋 **Registro de logs**: trazabilidad completa por ejecución (`log_data.csv`, archivos .log)\r\n- 📊 **Indicadores técnicos incluidos**: RSI, SMA21/50, Bandas de Bollinger, Volatilidad, Retorno acumulado\r\n- 🤖 **Modelo predictivo ARIMA (3,1,1)** con R² = 0.921\r\n- 📈 **Visualización interactiva**: dashboard en Streamlit Cloud\r\n- 📦 **Distribución como paquete** vía `setup.py`\r\n\r\n---\r\n\r\n## 🔍 Justificación del modelo ARIMA\r\n\r\n- **ARIMA(3,1,1)** fue seleccionado tras evaluación por AIC y comparativa con SARIMA.\r\n- Mostró mejor desempeño en predicción:\r\n  - **MAE**: 7.83\r\n  - **RMSE**: 11.14\r\n  - **MAPE**: 2.48%\r\n  - **R²**: 0.921\r\n\r\n---\r\n\r\n## 📈 Indicador económico\r\n\r\n- **Activo**: Grupo Aval Acciones y Valores S.A.\r\n- **Símbolo bursátil**: `AVAL`\r\n- [🔗 Ver en Yahoo Finanzas](https://es-us.finanzas.yahoo.com/quote/AVAL/)\r\n\r\n---\r\n\r\n## 🌐 Dashboard interactivo\r\n\r\nConsulta el dashboard actualizado con visualización de indicadores y predicción en:\r\n\r\n[https://proyectointegradovavaltracker.streamlit.app/](https://proyectointegradovavaltracker.streamlit.app/)\r\n\r\n---\r\n\r\n## 🎥 Presentación profesional del proyecto\r\n\r\nMira la presentación oficial donde se explica la estructura, funcionamiento y resultados:\r\n\r\n[🔗 Ver presentación en video](https://drive.google.com/file/d/1ZQWDnACqp1Gk2em9FfcXzz530FjJtNVz/view?usp=sharing)\r\n\r\n---\r\n\r\n## ⚙️ Tecnologías utilizadas\r\n\r\n- Python 3.10\r\n- yfinance, pandas, numpy, statsmodels, plotly, scikit-learn\r\n- logging, GitHub Actions\r\n- Streamlit / Streamlit Cloud\r\n\r\n---\r\n\r\n## 📁 Estructura del repositorio\r\n\r\n```\r\nproyecto_integrado_v_aval_tracker/\r\n├── .github/\r\n│   └── workflows/\r\n│       └── update_data.yml               # GitHub Actions workflow para actualización automática\r\n│\r\n├── docs/\r\n│   └── report_entrega1.pdf               # Primer Informe en formato APA\r\n│   └── report_final.pdf                  # Informe Final en formato APA\r\n│\r\n├── src/\r\n│   ├── arima_model.py                       # Modelado y predicción (ML, ARIMA, etc.)\r\n│   ├── collector.py                      # Script para recolección de datos\r\n│   ├── csv_logger.py                     # Logger para logs en formato CSV\r\n│   ├── dashboard.py                      # Dashboard interactivo con Streamlit\r\n│   ├── enricher.py                       # Enriquecimiento de datos con indicadores técnicos\r\n│   ├── logger.py                         # Logger general para archivos .log\r\n│   ├── models/                           # Carpeta para almacenar modelos y métricas\r\n│   │   ├── arima_metrics.csv             # Métricas del modelo ARIMA\r\n│   │   └── arima_model.pkl               # Modelo ARIMA serializado\r\n│   └── static/\r\n│       └── data/\r\n│           ├── enriched_historical.csv  # Datos históricos enriquecidos con indicadores\r\n│           └── historical.csv           # Datos históricos originales\r\n│\r\n├── .gitignore\r\n├── README.md\r\n└── requirements.txt\r\n```\r\n\r\n---\r\n\r\n## 🚀 Instrucciones de uso\r\n\r\n### Instalación local\r\n```bash\r\npip install -r requirements.txt\r\n```\r\n\r\n### Ejecutar colector localmente\r\n```bash\r\npython src/collector.py\r\n```\r\n\r\n### Automatización con GitHub Actions\r\nEl flujo `.github/workflows/update_data.yml` se ejecuta automáticamente cada día a las 21:10 UTC (4:10 p.m. Colombia), actualizando:\r\n- `historical.csv`\r\n- `log_data.csv`\r\n- Archivos .log en `text_logs/`\r\n\r\n---\r\n\r\n## 📌 Estado del desarrollo\r\n\r\n- [x] Automatización completa y logging\r\n- [x] Recolección y enriquecimiento de datos\r\n- [x] Modelo ARIMA funcional con métricas\r\n- [x] Visualización en Streamlit Cloud\r\n- [ ] Autenticación privada (pendiente)\r\n- [ ] Evaluación de modelos LSTM/Prophet (en planificación)\r\n\r\n---\r\n\r\n## 📄 Licencia\r\n\r\nEste proyecto es de uso profesional y está orientado a analistas financieros, desarrolladores fintech y equipos técnicos que requieran análisis continuo y automatizado de activos bursátiles.","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fpaez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fpaez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fpaez-dev%2Fproyecto_integrado_v_aval_tracker/lists"}