Este módulo gestionará:
- Creación de carteras por usuario.
- Asignación de activos con pesos.
- Lógica inicial para análisis IA (placeholder).
- Enlace posterior con motor de trading.
# portfolio_service.py
from fastapi import APIRouter, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Dict
router = APIRouter()
# Simulación de base de datos
portfolios_db: Dict[str, List[dict]] = {}
class Activo(BaseModel):
ticker: str
porcentaje: float
class CrearCartera(BaseModel):
user_id: str
nombre: str
activos: List[Activo]
@router.post(«/crear»)
def crear_cartera(data: CrearCartera):
if sum(a.porcentaje for a in data.activos) != 100:
raise HTTPException(status_code=400, detail=»La suma de los porcentajes debe ser 100%»)
cartera = {
«nombre»: data.nombre,
«activos»: [a.dict() for a in data.activos]
}
if data.user_id not in portfolios_db:
portfolios_db[data.user_id] = []
portfolios_db[data.user_id].append(cartera)
return {«message»: «Cartera creada», «cartera»: cartera}
@router.get(«/{user_id}»)
def obtener_carteras(user_id: str):
carteras = portfolios_db.get(user_id, [])
return {«carteras»: carteras}
@router.get(«/{user_id}/recomendar»)
def recomendar_portafolio(user_id: str):
# Placeholder IA – en futuro se puede conectar con análisis real
recomendacion = [
{«ticker»: «AAPL», «porcentaje»: 40},
{«ticker»: «MSFT», «porcentaje»: 30},
{«ticker»: «GOOGL», «porcentaje»: 30}
]
return {«recomendado»: recomendacion}