⏱ Tiempo estimado: 22 minutos

🎯 Rama / Perfil: Analistas financieros, controllers y analistas de FP&A con curiosidad técnica

🧠 Conocimiento previo necesario: Haber visto cómo se usa ChatGPT+Excel manualmente (clases 1, 5 y 7 del curso de Platzi). No necesitas experiencia previa en Python, solo saber instalar cosas desde la terminal.

💡 ¿Qué vas a lograr? Un script en Python que descarga datos financieros reales de cualquier empresa y genera automáticamente un reporte en Excel con análisis escrito por IA — sin copiar y pegar nada nunca más.

🛠 Lo que necesitas antes de empezar

• Python 3.10 o superior → 🔗 Descargar Python
• Una API key de Claude (tiene capa gratuita con créditos iniciales) → 🔗 Console de Anthropic
• Un editor de código, recomendado VS Code → 🔗 Descargar VS Code

📋 Pasos

Paso 1 — Instala las librerías necesarias

Abre tu terminal y ejecuta:

bash

pip install yfinance openpyxl anthropic

🔗 yfinance en PyPI — datos bursátiles gratuitos y en tiempo casi real 🔗 Documentación del SDK de Anthropic

Paso 2 — Descarga datos financieros reales

Crea un archivo reporte.py y empieza con esto:

python

import yfinance as yf

def obtener_datos(ticker: str):
    accion = yf.Ticker(ticker)
    info = accion.info
    historial = accion.history(period="6mo")
    return info, historial

info, historial = obtener_datos("AAPL")
print(info.get("longName"), info.get("currentPrice"))

Paso 3 — Genera el análisis con la API de Claude

Agrega esta función que envía los datos a la IA y recibe un análisis:

python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # usa tu API key desde la variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY

def analizar_con_ia(info, historial):
    resumen_precios = historial["Close"].describe().to_string()
    prompt = f"""
    Eres un analista financiero. Con estos datos de {info.get('longName')}:
    Precio actual: {info.get('currentPrice')}
    Sector: {info.get('sector')}
    Estadísticas de precio (6 meses): {resumen_precios}

    Escribe un análisis financiero breve (máx 150 palabras) con:
    1. Tendencia observada
    2. Un riesgo a vigilar
    3. Una conclusión accionable
    """
    respuesta = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-5",
        max_tokens=400,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return respuesta.content[0].text

Paso 4 — Escribe el resultado en un Excel automáticamente

python

from openpyxl import Workbook

def generar_excel(ticker, info, analisis):
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = "Reporte"
    ws["A1"] = f"Reporte Financiero — {info.get('longName')} ({ticker})"
    ws["A3"] = "Precio actual"
    ws["B3"] = info.get("currentPrice")
    ws["A4"] = "Sector"
    ws["B4"] = info.get("sector")
    ws["A6"] = "Análisis de IA"
    ws["A7"] = analisis
    ws["A7"].alignment = ws["A7"].alignment.copy(wrap_text=True)
    wb.save(f"reporte_{ticker}.xlsx")

# Une todo:
info, historial = obtener_datos("AAPL")
analisis = analizar_con_ia(info, historial)
generar_excel("AAPL", info, analisis)
print("✅ Reporte generado")

Paso 5 — Automatízalo para cualquier empresa

Convierte el ticker en un parámetro de línea de comandos para no tocar el código cada vez:

python

import sys

if __name__ == "__main__":
    ticker = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "AAPL"
    info, historial = obtener_datos(ticker)
    analisis = analizar_con_ia(info, historial)
    generar_excel(ticker, info, analisis)
    print(f"✅ Reporte generado: reporte_{ticker}.xlsx")

Ejecútalo así: python reporte.py MSFT

✅ Resultado esperado

Un script reporte.py funcional que, al recibir cualquier ticker bursátil, descarga datos reales, genera un análisis con IA y produce un archivo Excel listo para compartir — todo en un solo comando, sin abrir el navegador.

🔥 Tu reto (siguiente acción)

Modifica el script para que reciba una lista de 5 empresas de tu portafolio y genere un Excel consolidado con una hoja por empresa. Bonus: programa una tarea automática (cron en Mac/Linux o Programador de Tareas en Windows) para que corra cada lunes a las 8am.

📚 Recursos para ir más lejos

• Documentación de la API de Claude — referencia completa de parámetros y modelos
• Documentación de yfinance — todos los datos financieros disponibles (dividendos, balances, etc.)
• Documentación de openpyxl — cómo dar formato avanzado, gráficos y estilos a tus Excel generados