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BTC / app.py
Update app.py
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# @title Texto de título predeterminado
# Instala la librería gdown para descargar archivos de Google Drive
# Esto solo necesita ejecutarse una vez al inicio.
# Se incluye aquí para que el código sea autocontenido.
import plotly.graph_objects as go
import gradio as gr
import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta
import os
from IPython.display import HTML
import numpy as np
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from openpyxl.utils import get_column_letter
import shutil
import gdown
from processes import all_historical_data
from processes import data_option

# Diccionarios de datos y funciones auxiliares
tickers_to_ids = {
  "MSTR": 1, "MARA": 4, "CEP": 436, "BSTR": 674, "RIOT": 7, "DJT": 671, "3350.T": 176, "GLXY": 10, "CLSK": 28, "TSLA": 2,
  "HUT": 6, "COIN": 8, "XYZ": 5, "NXTT": 473, "CCCM": 595, "SMLR": 194, "GME": 517, "CANG": 337, "ADE.DE": 11, "0434.HK": 238,
  "HOLO": 508, "SQNS": 644, "HIVE": 9, "EXOD": 168, "ALTBG.PA": 295, "3659.T": 14, "FUFU": 325, "BTDR": 324, "SWC.AQ": 440, "FLD": 256,
  "CAN": 111, "BITF": 12, "CIFR": 82, "3825.T": 301, "KULR": 341, "NA": 331, "CORZ": 3, "MSW": 356, "SOS": 426, "BTCT.V": 608,
  "AKER.OL": 15, "GS9": 491, "CASH3.SA": 395, "MELI": 182, "SRAG.DU": 279, "JAS.BK": 307, "DCC.AX": 24, "ARLP": 425, "377030.KQ": 401, "BTBT": 18,
  "NDA.V": 32, "DDC": 500, "NTHOL.IS": 40, "DMGI.V": 23, "NCTY": 442, "VLCN": 679, "PNIX.AQ": 582, "ABT.DU": 21, "LQWD.V": 29, "CS.ST": 288,
  "VIRT": 472, "112040.KQ": 403, "RUM": 402, "DEFI.NE": 254, "GNS": 294, "PRE": 573, "3189.T": 445, "BTCB.SE": 636, "LMFA": 91, "BMNR": 550,
  "SIX.CN": 597, "BNXAF": 30, "PHX.AD": 449, "HKHC": 480, "042420.KQ": 406, "BTC.BK": 31, "K33.ST": 538, "COIN.AQ": 483, "BIGG.V": 17, "BTM": 372,
  "KWM": 643, "BTC.L": 292, "8005.HK": 342, "MATA.V": 357, "VANA.MC": 535, "V3TC.AQ": 586, "SBC": 380, "FRMO": 35, "ATAI": 479, "CBIT.V": 27,
  "MLGO": 511, "MOGO": 36, "8267.HK": 239, "WNDR.TO": 242, "SATO.V": 240, "9238.T": 434, "1723.HK": 384, "PXI.CN": 634, "SATS.L": 666, "ALBDM.PA": 580,
  "IREN": 12, "WULF": 15, "GREE": 21, "EBON": 14, "DGHI": 25, "SDIG": 17, "MIGI": 16, "SLNH": 24, "ANY": 23, "APLD": 20,
  "BTCS": 19, "RVYL": 30, "ICG": 29, "HOOD": 35, "PYPL": 2, "NVDA": 22, "CME": 26, "DEFI": 31, "IBIT": 119, "BTF": 33,
  "SQ": 34, "BKKT": 37, "BTCM": 38, "MA": 39, "IBM": 40, "GBTC": 50, "BITO": 41, "BITB": 117, "BTC-USD": 0, "MTPLF": 176
}

# Diccionario global para almacenar los datos históricos


def evolucion_correlacion(ticker_company, step, ticker_btc="BTC-USD", window_months=12):
    """
    Calcula la evolución de la correlación entre el precio de las acciones de una empresa y Bitcoin.
    Args:
        ticker_company (str): El símbolo de cotización de la empresa.
        step (int): El número de días para el desplazamiento de la correlación.
        ticker_btc (str): El símbolo de cotización de Bitcoin (por defecto: "BTC-USD").
        window_months (int): El tamaño de la ventana móvil en meses.
    outputs:
        pandas.Series: Una serie con la evolución de la correlación, o None si faltan datos.
    """
    end_date = datetime.now()
    start_date = end_date - timedelta(days=10*365)

    if ticker_company not in all_historical_data:
        print(f"Descargando datos para {ticker_company}...")
        data = yf.download(ticker_company, start=start_date, end=end_date)
        if not data.empty:
            all_historical_data[ticker_company] = data
            print(f"Datos de {ticker_company} descargados con éxito.")
        else:
            print(f"Error al descargar datos para {ticker_company}.")
            return None

    if ticker_btc not in all_historical_data:
        print(f"Descargando datos para {ticker_btc}...")
        data = yf.download(ticker_btc, start=start_date, end=end_date)
        if not data.empty:
            all_historical_data[ticker_btc] = data
            print(f"Datos de {ticker_btc} descargados con éxito.")
        else:
            print(f"Error al descargar datos para {ticker_btc}.")
            return None

    company_data = all_historical_data.get(ticker_company)
    btc_data = all_historical_data.get(ticker_btc)

    if company_data.empty or btc_data.empty:
        print(f"No podemos calcular la correlación dinámica: No hay datos disponibles para {ticker_company} o {ticker_btc}.")
        return None

    company_prices = company_data['Close']
    btc_prices = btc_data['Close']

    combined_prices = pd.concat([company_prices, btc_prices], axis=1).dropna()
    combined_prices.columns = [ticker_company, ticker_btc]

    if combined_prices.empty:
        print(f"No hay datos históricos en común entre {ticker_company} y {ticker_btc}.")
        return None

    company_returns = combined_prices[ticker_company].pct_change().dropna()
    btc_returns = combined_prices[ticker_btc].pct_change().dropna()

    window_days = window_months * 30
    if step == 0:
        dynamic_corr = company_returns.rolling(window=f"{window_days}D").corr(btc_returns).iloc[-1]
        return pd.Series([dynamic_corr], index=[end_date])
    else:
        dynamic_corr = company_returns.rolling(window=f"{window_days}D").corr(btc_returns).dropna()
        return dynamic_corr.iloc[9::step]


def limpiar_texto(texto):
    """Elimina caracteres especiales y espacios extra."""
    texto_limpio_parcial = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9.,\s]', '', texto)
    texto_final = texto_limpio_parcial.strip()
    return texto_final

def expand_money(val):
    """Convierte strings de dinero (ej. '$1.2B') a valores flotantes."""
    if pd.isna(val):
        return np.nan
    val = str(val).replace('$', '').replace(',','').upper()
    try:
        if 'B' in val:
            return float(val.replace('B', '')) * 1_000_000_000
        elif 'M' in val:
            return float(val.replace('M', '')) * 1_000_000
        elif 'K' in val:
            return float(val.replace('K', '')) * 1_000
        else:
            return float(val)
    except:
        return np.nan

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def descargar_tabla_web(url, indice_tabla=0):
    """
    Descarga una tabla de una URL usando ScraperAPI para evitar bloqueos.
    """
    api_key =  '7b033896bff116ad0fcc94b29c52c923'  # Reemplaza esto con tu clave de ScraperAPI
    api_url = f"http://api.scraperapi.com?api_key={api_key}&url={url}"

    try:
        response = requests.get(api_url)
        response.raise_for_status()

        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        tables = soup.find_all('table')

        if len(tables) > indice_tabla:
            table = tables[indice_tabla]
        else:
            print(f"No se encontró la tabla con índice {indice_tabla} en la página: {url}.")
            return None

        # El resto del código para extraer los datos de la tabla sigue igual
        headers = [th.text.strip() for th in table.find_all('th')]
        data = []
        for row in table.find_all('tr'):
            cols = row.find_all('td')
            cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
            if cols:
                data.append(cols)

        if headers and data and len(headers) == len(data[0]):
            df = pd.DataFrame(data, columns=headers)
        else:
            df = pd.DataFrame(data)
        return df

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error al acceder a la URL: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"Ocurrió un error inesperado: {e}")
        return None
def generar_tickers():
    """
    Genera una lista global de tickers a partir de las tablas de stocks y ETFs.
    """
    global tickers
    tickers = []

    # URLs de donde obtener los datos
    url_stocks =  "https://bitcointreasuries.net/"
    url_etfs =  "https://bitcointreasuries.net/etfs-and-exchanges"

    # Descargar tablas web (se asume que estas funciones existen)
    df_stocks = descargar_tabla_web(url_stocks, indice_tabla=3)
    df_etfs = descargar_tabla_web(url_etfs, indice_tabla=3)

    # Procesar Stocks si existen
    if df_stocks is not None and not df_stocks.empty:
        # Asumiendo que limpiar_texto ya está definida
        df_stocks[['Name', 'Ticker']] = df_stocks[2].apply(limpiar_texto).str.rsplit(' ', n=1, expand=True)
        tickers.extend(df_stocks['Ticker'].dropna().tolist())

    # Procesar ETFs si existen
    if df_etfs is not None and not df_etfs.empty:
        df_etfs[['Name', 'Ticker']] = df_etfs[2].apply(limpiar_texto).str.rsplit(' ', n=1, expand=True)
        df_etfs['Ticker'].fillna(df_etfs['Name'], inplace=True)
        tickers.extend(df_etfs['Ticker'].dropna().tolist())

generar_tickers()

def extract_file_id(url):
    """Extrae el ID del archivo de una URL de Google Drive."""
    match = re.search(r'/d/([a-zA-Z0-9_-]+)', url)
    if match:
        return match.group(1)
    return None

def descargar_resumen_holding_excel(template_url):
    """
    Descarga los datos de holding de BTC para stocks y ETFs,
    los procesa, calcula correlaciones y exporta a un archivo Excel
    usando una plantilla de Google Drive.
    """
    try:
        # Extraer el ID del archivo de la URL
        file_id = extract_file_id(template_url)
        if not file_id:
            return None, "Error: No se pudo extraer el ID del archivo de la URL de Google Drive."

        local_template_path = 'plantilla_temporal.xlsx'

        # Descargar la plantilla de Google Drive
        try:
            gdown.download(id=file_id, output=local_template_path, quiet=False)
        except Exception as e:
            return None, f"Error al descargar la plantilla desde Google Drive: {e}"

        url_stocks = "https://bitcointreasuries.net/"
        url_ETFs = "https://bitcointreasuries.net/etfs-and-exchanges"

        df_stocks = descargar_tabla_web(url_stocks, indice_tabla=3)
        df_etfs = descargar_tabla_web(url_ETFs, indice_tabla=3)

        if df_stocks is None and df_etfs is None:
            return None, "Error: No se pudieron descargar los datos de holding."

        # Procesar Stocks
        if df_stocks is not None:
            df_descargado_stocks = df_stocks[[2,3,4,5,12]].copy()
            df_descargado_stocks.columns = ['Name','Bitcoin', 'BTC in USD', 'Marketcap', '% Total BTC 21M']
            df_descargado_stocks[['Name','Ticker']] = df_descargado_stocks['Name'].apply(limpiar_texto).str.rsplit(' ', n=1, expand=True)

            df_descargado_stocks['Bitcoin'] = df_descargado_stocks['Bitcoin'].apply(limpiar_texto)
            df_descargado_stocks['Marketcap'] = df_descargado_stocks['Marketcap'].apply(limpiar_texto)
            df_descargado_stocks['BTC in USD'] = df_descargado_stocks['BTC in USD'].apply(expand_money)
            df_descargado_stocks['Marketcap'] = df_descargado_stocks['Marketcap'].apply(expand_money)
            df_descargado_stocks['Ratio Holding/Mcap'] = df_descargado_stocks['BTC in USD'] / df_descargado_stocks['Marketcap']

            corrls = []
            for stock in df_descargado_stocks['Ticker']:
                try:
                    corr_value = evolucion_correlacion(stock, step=0, window_months=12).iloc[0]
                    corrls.append(corr_value)
                except Exception as e:
                    print(f"Error al calcular correlación para {stock}: {e}")
                    corrls.append(np.nan)
            df_descargado_stocks['Correlación con BTC (12 meses)'] = pd.Series(corrls)
            df_descargado_stocks.set_index('Ticker', inplace=True)
        else:
            df_descargado_stocks = pd.DataFrame()


        # Procesar ETFs
        if df_etfs is not None:
            global df_descargado_ETFs
            df_descargado_ETFs = df_etfs[[2,3,4,5]].copy()
            df_descargado_ETFs.columns = ['Name','Bitcoin', 'BTC in USD','% Total BTC 21M']
            df_descargado_ETFs[['Name','Ticker']] = df_descargado_ETFs['Name'].apply(limpiar_texto).str.rsplit(' ', n=1, expand=True)
            df_descargado_ETFs['Ticker'].fillna(df_descargado_ETFs['Name'], inplace=True)
            df_descargado_ETFs['BTC in USD'] = df_descargado_ETFs['BTC in USD'].apply(expand_money)
            df_descargado_ETFs['Bitcoin'] = df_descargado_ETFs['Bitcoin'].apply(limpiar_texto).apply(expand_money)
            df_descargado_ETFs.set_index('Ticker', inplace=True)
        else:
            df_descargado_ETFs = pd.DataFrame()

        # Añadir la columna de 'Options' como solicitaste
        global tickers
        tickers = []
        if not df_descargado_stocks.empty:
            tickers.extend(df_descargado_stocks.index.tolist())
        if not df_descargado_ETFs.empty:
            tickers.extend(df_descargado_ETFs.index.tolist())

        options_bool = {}
        for ticker in tickers:
            if ticker is not None:
                try:
                    options_bool[ticker] = False if not yf.Ticker(ticker).options else True
                except:
                    options_bool[ticker] = False

        options_series = pd.Series(options_bool)

        if not df_descargado_stocks.empty:
            df_descargado_stocks['Options'] = options_series
        if not df_descargado_ETFs.empty:
            df_descargado_ETFs['Options'] = options_series


        # Exportación a Excel
        if not df_descargado_stocks.empty or not df_descargado_ETFs.empty:
            nuevo_archivo_path = 'resumen_datos_holding.xlsx'

            # Copiar la plantilla descargada antes de escribir
            try:
                shutil.copyfile(local_template_path, nuevo_archivo_path)
            except FileNotFoundError:
                return None, f"Error: No se encontró la plantilla en la ruta: {local_template_path}"

            # Escribir en el archivo copiado
            with pd.ExcelWriter(nuevo_archivo_path, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:
                if not df_descargado_stocks.empty:
                    df_descargado_stocks.to_excel(writer, sheet_name='Stocks', index=True)
                if not df_descargado_ETFs.empty:
                    df_descargado_ETFs.to_excel(writer, sheet_name='ETFs', index=True)

            # Eliminar la plantilla temporal descargada para limpiar el entorno
            os.remove(local_template_path)

            return nuevo_archivo_path, "Archivo Excel generado con éxito."
        else:
            return None, "No se pudieron generar los datos para exportar."

    except Exception as e:
        return None, f"Error al exportar: {e}"


# Funciones para Gradio

def plot_evolucion_correlacion_gradio(ticker_company, step, window_months):

    """
    Genera el gráfico de la evolución de la correlación.
    """
    serie = evolucion_correlacion(ticker_company, step, window_months=12)

    if serie is None or serie.empty:
        return None, f"No hay datos de correlación disponibles para {ticker_company}."

    # --- Create the Plotly graph ---
    fig = go.Figure()

    # Add the correlation series
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=serie.index,
        y=serie.values,
        mode='lines',
        name='Correlación',
        line=dict(color='#2263eb', width=2), # electric blue color for the line
        fill='tozeroy', # Fill the area down to Y=0 axis
        fillcolor='rgba(34,99,235,0.1)', # Very faint elctric blue shadow (10% opacity)
        hovertemplate='Fecha: %{x|%Y-%m-%d}<br>Correlación: %{y:.4f}<extra></extra>'
    ))

    # --- Configure axes and range selector ---
    fig.update_layout(
        title_text=f'<b>Evolución de la correlación entre {ticker_company} y BTC-USD<b>',
        title_x=0, # Align title to the left
        height=500, # Graph height
        template="plotly_white", # Graph theme (clean and modern)
        margin=dict(l=20, r=20, t=60, b=20), # Graph margins
        showlegend=False, # No legend needed if only one main series

        xaxis=go.layout.XAxis(
            rangeslider=dict(
                visible=True,
                thickness=0.08, # Rangeslider thickness
                bgcolor="rgba(50, 0, 128, 0.1)", # Very transparent purple for rangeslider
                bordercolor="rgba(50, 0, 128, 0.2)", # Slightly more visible border
                borderwidth=1,
                range=[serie.index.min(), serie.index.max()] # Initial slider range
            ),
            rangeselector=dict(
                buttons=list([
                    dict(count=1, label="1m", step="month", stepmode="backward"),
                    dict(count=3, label="3m", step="month", stepmode="backward"),
                    dict(count=6, label="6m", step="month", stepmode="backward"),
                    dict(step="year", count=1, label="YTD", stepmode="todate"), # YTD
                    dict(count=1, label="1y", step="year", stepmode="backward"),
                    dict(step="all", label="All")
                ]),
                bgcolor="rgba(247,247,247,255)", # Transparent background for buttons
                bordercolor="rgba(0,0,0,0)", # Transparent border
                borderwidth=0,
                activecolor="rgba(230,233,255,255)", # Active button color (slightly darker purple)
                font=dict(color="#000000", size=10), # Button font style
                x=0.9, y=1.1, xanchor='right', yanchor='top' # Button position
            ),
            type="date",
            domain=[0, 1], # Occupy full graph width
            rangeslider_yaxis_rangemode="auto", # Rangeslider Y-axis range adjusts automatically
            showgrid=False,
            gridcolor='#e0e0e0',
            zeroline=False
        ),
        yaxis=go.layout.YAxis(
            title_text='Correlación',
            side='left',
            showgrid=True,
            gridcolor='#e0e0e0',
            zeroline=False,
            tickformat=".2f", # 2 decimal places format
            range=[-1.0, 1.0] # Fixed range for correlation
        ),
        hovermode="x unified", # Unify hover to show data for the series
        paper_bgcolor='rgba(255,255,255,1)', # Transparent background for notebook integration
        plot_bgcolor='rgba(255,255,255,1)'
    )

    # --- Add annotation for max value (similar to Matplotlib) ---
    max_value = serie.max()
    max_index = serie.idxmax()
    fig.add_annotation(
        x=max_index,
        y=max_value,
        text=f'Corr_max: {max_value:.4f}<br>Fecha: {max_index.date()}',
        showarrow=True,
        arrowhead=2,
        ax=0,
        ay=-40, # Adjust vertical position of the annotation
        bgcolor="rgba(255, 255, 255, 0.8)", # Semi-transparent white background
        bordercolor="#c7c7c7",
        borderwidth=1,
        borderpad=4,
        font=dict(size=10, color="#333"),
        # You can adjust text position with xanchor/yanchor if needed
    )

    return fig, "Gráfico de correlación generado."

    """
    if serie is None or serie.empty:
        return plt.figure(), f"No hay datos de correlación disponibles para {ticker_company}."
    max_value = serie.max()
    min_value = serie.min()
    max_index = serie.idxmax()
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(serie)
    plt.xlabel('Fecha')
    plt.ylabel('Correlación')
    plt.title(f'Evolución de la correlación entre {ticker_company} y BTC-USD')
    plt.plot(max_index, max_value, 'ro')
    plt.annotate(f' Corr_max: {max_value:.4f} \n Fecha: {max_index.date()}', (max_index, max_value), xytext=(max_index, max_value - (max_value - min_value) * 0.15))
    lower_margin = min_value - 0.1 * abs(min_value)
    upper_margin = max_value + 0.05 * abs(max_value)
    plt.ylim(lower_margin, upper_margin)
    plt.tight_layout()
    return plt.gcf(), "Gráfico de correlación generado."
    """

def exportar_correlacion(ticker_company, step, window_months):

    """
    Exporta la serie de correlación a un archivo Excel.
    """
    try:
        serie = evolucion_correlacion(ticker_company, step, window_months=window_months)
        if serie is not None and not serie.empty:
            nombre_archivo = f'{ticker_company}_evolucion_correlacion.xlsx'
            serie.to_excel(nombre_archivo)
            return nombre_archivo, "Archivo Excel generado con éxito."
        else:
            return None, "No se pudieron generar los datos para exportar."
    except Exception as e:
        return None, f"Error al exportar: {e}"

def get_iframe_stock_vs_btc(ticker):
    """
    Genera el código HTML para el iframe de Stock vs Bitcoin.
    """
    try:
        entity_id = tickers_to_ids[ticker]
        iframe_code = f"""
            <iframe src="https://bitcointreasuries.net/embed?component=StockVsBitcoinChart&entityId={entity_id}"
            title="Bitcoin Treasuries" credentialless style="width: 100%; height: 660px; border: none;"></iframe>
        """
        return iframe_code
    except KeyError:
        return f"No hay datos de holding de Bitcoin para {ticker}."

def get_iframe_holdings(ticker):
    """
    Genera el código HTML para el iframe de Bitcoin Holdings.
    """
    try:
        entity_id = tickers_to_ids[ticker]
        iframe_code = f"""
            <iframe src="https://bitcointreasuries.net/embed?component=BitcoinHoldingsChart&entityId={entity_id}"
            title="Bitcoin Holdings Chart" credentialless style="width: 100%; height: 660px; border: none;"></iframe>
        """
        return iframe_code
    except KeyError:
        return f"No hay datos de holding de Bitcoin para {ticker}."


### CONFIGURACION DE GRADIO:

with gr.Blocks(title="Análisis de Correlación") as demo:
    gr.Image("https://cdn.prod.website-files.com/67174dcb1d43b06a0eae317e/672bbbc7a2b88045e5661994_logo-afi.svg", show_label=False)
    gr.Markdown("# Analizador de Correlación de Bitcoin")
    gr.Markdown("Explora la correlación de diferentes activos con Bitcoin y sus holdings.")

    with gr.Row():
        input_ticker = gr.Dropdown(
            label="Ticker de la Empresa",
            choices= tickers, ### hacer que la lista sea dinamica, luego miraremos el tema de los ids
            value="MSTR",
            allow_custom_value=True
        )

    with gr.Tab("Evolución de Correlación"):
        gr.Markdown("### Evolución de la correlación")
        with gr.Row():
          input_step = gr.Slider(minimum=1, maximum=30, value=1, step=1, label="Indica cada cuántos días se calcula la correlación")
          input_window = gr.Slider(minimum=1, maximum=60, value=12, step=1, label="Ventana rolling (meses)")
        btn_plot = gr.Button("Mostrar Gráfico")
        output_plot = gr.Plot(label="Gráfico de Evolución")
        btn_excel = gr.Button("Descargar en Excel")





        output_file = gr.File(label="Archivo Excel")
        output_msg = gr.Label()

        btn_plot.click(
            fn=plot_evolucion_correlacion_gradio,
            inputs=[input_ticker, input_step, input_window],
            outputs=[output_plot, output_msg]
        )
        btn_excel.click(
            fn=exportar_correlacion,
            inputs=[input_ticker, input_step, input_window],
            outputs=[output_file, output_msg]
        )

    with gr.Tab("Stock vs BTC"):
        gr.Markdown("### Gráfico de Stock vs Bitcoin")
        btn_stock_btc = gr.Button("Cargar Gráfico")
        gr.Markdown("**NAV Multiplier:** \n\n Muestra la relación entre el precio de la acción de la empresa y el valor de sus activos.")
        output_iframe_stock = gr.HTML(label="Stock vs Bitcoin Chart")

        btn_stock_btc.click(
            fn=get_iframe_stock_vs_btc,
            inputs=[input_ticker],
            outputs=[output_iframe_stock]
        )

    with gr.Tab("Holding de Bitcoin"):
        gr.Markdown("### Gráfico de Holding de Bitcoin")
        btn_holdings = gr.Button("Cargar Gráfico")
        output_iframe_holdings = gr.HTML(label="Bitcoin Holdings Chart")

        btn_holdings.click(
            fn=get_iframe_holdings,
            inputs=[input_ticker],
            outputs=[output_iframe_holdings]
        )

       


    with gr.Tab("Exportar Resumen Holding"):
        gr.Markdown("### Descargar resumen de holdings a Excel")
        gr.Markdown("Esto descargará los datos de holding de BTC de la web, los procesará y creará un archivo Excel a partir de una plantilla.")

        # Agregado el input para la URL de la plantilla de Google Drive
        input_template_url = gr.Textbox(
            label="URL de la plantilla de Excel (Google Drive)",
            value="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ad3bbYQAAZO6ljkaCGTGSw5aG_FQF7Lg/edit?usp=sharing&ouid=109222615757657219494&rtpof=true&sd=true",
            placeholder="Ej: https://docs.google.com/spreadsheets/d/ID_DEL_ARCHIVO/..."
        )


        btn_descargar_resumen = gr.Button("Descargar Resumen a Excel")
        output_resumen_file = gr.File(label="Archivo de Resumen de Holdings")
        output_resumen_msg = gr.Label()

        btn_descargar_resumen.click(
            fn=descargar_resumen_holding_excel,
            inputs=[input_template_url], # Ahora pasamos la URL como input
            outputs=[output_resumen_file, output_resumen_msg]
        )




#Inicia la aplicación
demo.launch(share=True)