https://github.com/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker
📈 Sistema automatizado de recolección, almacenamiento y trazabilidad de datos financieros históricos del Grupo Aval usando Python, yfinance y GitHub Actions.
https://github.com/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker
automation csv data-collection data-logging financial-data github-actions grupo-aval oop python3 stock-market time-series yfinance
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📈 Sistema automatizado de recolección, almacenamiento y trazabilidad de datos financieros históricos del Grupo Aval usando Python, yfinance y GitHub Actions.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/paez-dev/proyecto_integrado_v_aval_tracker
- Owner: paez-dev
- Created: 2025-05-09T01:00:10.000Z (11 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-07-26T21:28:36.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2025-07-27T01:20:29.946Z (8 months ago)
- Topics: automation, csv, data-collection, data-logging, financial-data, github-actions, grupo-aval, oop, python3, stock-market, time-series, yfinance
- Language: Python
- Homepage: https://proyectointegradovavaltracker.streamlit.app/
- Size: 120 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Grupo Aval Tracker - Análisis Financiero Automatizado
**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.
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## 📌 Características
- 🔄 **Automatización diaria con GitHub Actions** (4:10 p.m. hora Colombia)
- 📋 **Registro de logs**: trazabilidad completa por ejecución (`log_data.csv`, archivos .log)
- 📊 **Indicadores técnicos incluidos**: RSI, SMA21/50, Bandas de Bollinger, Volatilidad, Retorno acumulado
- 🤖 **Modelo predictivo ARIMA (3,1,1)** con R² = 0.921
- 📈 **Visualización interactiva**: dashboard en Streamlit Cloud
- 📦 **Distribución como paquete** vía `setup.py`
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## 🔍 Justificación del modelo ARIMA
- **ARIMA(3,1,1)** fue seleccionado tras evaluación por AIC y comparativa con SARIMA.
- Mostró mejor desempeño en predicción:
- **MAE**: 7.83
- **RMSE**: 11.14
- **MAPE**: 2.48%
- **R²**: 0.921
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## 📈 Indicador económico
- **Activo**: Grupo Aval Acciones y Valores S.A.
- **Símbolo bursátil**: `AVAL`
- [🔗 Ver en Yahoo Finanzas](https://es-us.finanzas.yahoo.com/quote/AVAL/)
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## 🌐 Dashboard interactivo
Consulta el dashboard actualizado con visualización de indicadores y predicción en:
[https://proyectointegradovavaltracker.streamlit.app/](https://proyectointegradovavaltracker.streamlit.app/)
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## 🎥 Presentación profesional del proyecto
Mira la presentación oficial donde se explica la estructura, funcionamiento y resultados:
[🔗 Ver presentación en video](https://drive.google.com/file/d/1ZQWDnACqp1Gk2em9FfcXzz530FjJtNVz/view?usp=sharing)
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## ⚙️ Tecnologías utilizadas
- Python 3.10
- yfinance, pandas, numpy, statsmodels, plotly, scikit-learn
- logging, GitHub Actions
- Streamlit / Streamlit Cloud
---
## 📁 Estructura del repositorio
```
proyecto_integrado_v_aval_tracker/
├── .github/
│ └── workflows/
│ └── update_data.yml # GitHub Actions workflow para actualización automática
│
├── docs/
│ └── report_entrega1.pdf # Primer Informe en formato APA
│ └── report_final.pdf # Informe Final en formato APA
│
├── src/
│ ├── arima_model.py # Modelado y predicción (ML, ARIMA, etc.)
│ ├── collector.py # Script para recolección de datos
│ ├── csv_logger.py # Logger para logs en formato CSV
│ ├── dashboard.py # Dashboard interactivo con Streamlit
│ ├── enricher.py # Enriquecimiento de datos con indicadores técnicos
│ ├── logger.py # Logger general para archivos .log
│ ├── models/ # Carpeta para almacenar modelos y métricas
│ │ ├── arima_metrics.csv # Métricas del modelo ARIMA
│ │ └── arima_model.pkl # Modelo ARIMA serializado
│ └── static/
│ └── data/
│ ├── enriched_historical.csv # Datos históricos enriquecidos con indicadores
│ └── historical.csv # Datos históricos originales
│
├── .gitignore
├── README.md
└── requirements.txt
```
---
## 🚀 Instrucciones de uso
### Instalación local
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### Ejecutar colector localmente
```bash
python src/collector.py
```
### Automatización con GitHub Actions
El flujo `.github/workflows/update_data.yml` se ejecuta automáticamente cada día a las 21:10 UTC (4:10 p.m. Colombia), actualizando:
- `historical.csv`
- `log_data.csv`
- Archivos .log en `text_logs/`
---
## 📌 Estado del desarrollo
- [x] Automatización completa y logging
- [x] Recolección y enriquecimiento de datos
- [x] Modelo ARIMA funcional con métricas
- [x] Visualización en Streamlit Cloud
- [ ] Autenticación privada (pendiente)
- [ ] Evaluación de modelos LSTM/Prophet (en planificación)
---
## 📄 Licencia
Este 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.