Рефакторинг конфигурации и структуры проекта

- Обновлен config.py с оптимизированными словарями секторов и индексов
- Удалены устаревшие классы exchange.py и moex_class.py
- Модернизирован moex_history.py с улучшенной логикой получения данных
- Обновлен requirements.txt с современными зависимостями для финансовой платформы
- Упрощен open_router.ipynb с фокусом на экономических темах

README.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# Финансово-аналитическая платформа
+
+Платформа для отображения финансовых данных, новостей и аналитики.
+
+## Структура проекта
+
+Проект состоит из следующих компонентов:
+
+- **Backend**: FastAPI сервер для обработки запросов
+- **Frontend**: Next.js приложение для отображения данных
+- **Сборщик данных**: Скрипт для сбора и обновления данных
+
+## Требования
+
+- Python 3.8+
+- Node.js 16+
+- npm или yarn
+
+## Установка и запуск
+
+### Backend
+
+1. Установите зависимости Python:
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+2. Запустите сборщик данных для первоначального сбора:
+
+```bash
+python data_collector.py --init
+```
+
+3. Запустите FastAPI сервер:
+
+```bash
+uvicorn api:app --reload
+```
+
+Сервер будет доступен по адресу: http://localhost:8000
+
+### Frontend
+
+1. Перейдите в директорию frontend:
+
+```bash
+cd frontend
+```
+
+2. Установите зависимости:
+
+```bash
+npm install
+# или
+yarn install
+```
+
+3. Запустите Next.js приложение:
+
+```bash
+npm run dev
+# или
+yarn dev
+```
+
+Приложение будет доступно по адресу: http://localhost:3000
+
+## Запуск планировщика задач
+
+Для регулярного обновления данных запустите планировщик задач:
+
+```bash
+python data_collector.py --schedule
+```
+
+Планировщик будет выполнять следующие задачи:
+- Сбор финансовых данных каждые 12 часов
+- Сбор новостей каждые 2 часа
+- Анализ новостей каждые 24 часа в полночь
+
+## API Endpoints
+
+- `/sectors` - Получение списка всех доступных секторов
+- `/sector/{sector_name}` - Получение данных по сектору
+- `/tickers` - Получение списка всех доступных тикеров
+- `/ticker/{ticker_name}` - Получение данных по тикеру
+- `/news/topics` - Получение списка всех доступных тем новостей
+- `/news` - Получение новостей
+- `/analytics/latest` - Получение последнего доступного анализа новостей
+- `/analytics/{date}` - Получение анализа новостей по дате
+- `/dashboard` - Получение сводных данных для главного экрана
+
+## Структура базы данных
+
+- **moex_data.db** - База данных с финансовыми данными
+- **news_data.db** - База данных с новостями
+- **analytics.db** - База данных с результатами анализа новостей 

api.py

@@ -0,0 +1,236 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from datetime import datetime, timedelta
+import logging
+from models import FinancialDataManager, NewsManager, AnalyticsManager
+from config import API_CONFIG
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler("api.log"),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger("api")
+
+# Создаем экземпляр FastAPI
+app = FastAPI(
+    title="Финансово-аналитическая платформа API",
+    description="API для доступа к финансовым данным, новостям и аналитике",
+    version="1.0.0"
+)
+
+# Настройка CORS
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],  # В продакшене следует указать конкретные домены
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+# Инициализация менеджеров данных
+financial_manager = FinancialDataManager()
+news_manager = NewsManager()
+analytics_manager = AnalyticsManager()
+
+# Модели данных для API
+class SectorData(BaseModel):
+    sector: str
+    date: str
+    open: float
+    high: float
+    low: float
+    close: float
+    volume: float
+
+class TickerData(BaseModel):
+    ticker: str
+    sector: str
+    date: str
+    open: float
+    high: float
+    low: float
+    close: float
+    volume: float
+
+class NewsItem(BaseModel):
+    id: int
+    date: str
+    topic: Optional[str] = None
+    title: str
+    content: str
+    url: Optional[str] = None
+
+class AnalyticsItem(BaseModel):
+    id: int
+    date: str
+    summary: str
+    business_problems: Optional[str] = None
+    solutions: Optional[str] = None
+    sentiment: Optional[float] = None
+
+# Маршруты API
+@app.get("/")
+async def root():
+    """Корневой маршрут API"""
+    return {
+        "message": "Добро пожаловать в API финансово-аналитической платформы",
+        "version": "1.0.0",
+        "endpoints": [
+            "/sectors",
+            "/sectors/{sector}",
+            "/tickers",
+            "/tickers/{ticker}",
+            "/news",
+            "/news/topics",
+            "/analytics"
+        ]
+    }
+
+# Маршруты для финансовых данных
+@app.get("/sectors", response_model=List[str])
+async def get_sectors():
+    """Получить список всех доступных секторов"""
+    try:
+        sectors = financial_manager.get_all_sectors()
+        return sectors
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении списка секторов: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+@app.get("/sectors/{sector}", response_model=List[Dict[str, Any]])
+async def get_sector_data(
+    sector: str,
+    start_date: Optional[str] = Query(None, description="Начальная дата в формате YYYY-MM-DD"),
+    end_date: Optional[str] = Query(None, description="Конечная дата в формате YYYY-MM-DD")
+):
+    """Получить данные по указанному сектору за период"""
+    try:
+        # Если даты не указаны, используем последние 30 дней
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        if not start_date:
+            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        data = financial_manager.get_sector_data(sector, start_date, end_date)
+        
+        if not data:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Данные для сектора {sector} не найдены")
+        
+        return data
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении данных сектора {sector}: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+@app.get("/tickers", response_model=Dict[str, List[str]])
+async def get_tickers():
+    """Получить список всех доступных тикеров, сгруппированных по секторам"""
+    try:
+        tickers = financial_manager.get_all_tickers()
+        return tickers
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении списка тикеров: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+@app.get("/tickers/{ticker}", response_model=List[Dict[str, Any]])
+async def get_ticker_data(
+    ticker: str,
+    start_date: Optional[str] = Query(None, description="Начальная дата в формате YYYY-MM-DD"),
+    end_date: Optional[str] = Query(None, description="Конечная дата в формате YYYY-MM-DD")
+):
+    """Получить данные по указанному тикеру за период"""
+    try:
+        # Если даты не указаны, используем последние 30 дней
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        if not start_date:
+            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        data = financial_manager.get_ticker_data(ticker, start_date, end_date)
+        
+        if not data:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Данные для тикера {ticker} не найдены")
+        
+        return data
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении данных тикера {ticker}: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+# Маршруты для новостей
+@app.get("/news", response_model=List[Dict[str, Any]])
+async def get_news(
+    start_date: Optional[str] = Query(None, description="Начальная дата в формате YYYY-MM-DD"),
+    end_date: Optional[str] = Query(None, description="Конечная дата в формате YYYY-MM-DD"),
+    topic: Optional[str] = Query(None, description="Фильтр по теме новости")
+):
+    """Получить новости за указанный период с возможностью фильтрации по теме"""
+    try:
+        # Если даты не указаны, используем последние 7 дней
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        if not start_date:
+            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        if topic:
+            news = news_manager.get_news_by_topic(topic, start_date, end_date)
+        else:
+            news = news_manager.get_news_by_date(start_date, end_date)
+        
+        return news
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении новостей: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+@app.get("/news/topics", response_model=List[str])
+async def get_news_topics():
+    """Получить список всех доступных тем новостей"""
+    try:
+        topics = news_manager.get_topics()
+        return topics
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении списка тем новостей: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+# Маршруты для аналитики
+@app.get("/analytics", response_model=List[Dict[str, Any]])
+async def get_analytics(
+    start_date: Optional[str] = Query(None, description="Начальная дата в формате YYYY-MM-DD"),
+    end_date: Optional[str] = Query(None, description="Конечная дата в формате YYYY-MM-DD")
+):
+    """Получить аналитику за указанный период"""
+    try:
+        # Если даты не указаны, используем последние 7 дней
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        if not start_date:
+            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        analytics = analytics_manager.get_analytics_by_date(start_date, end_date)
+        
+        return analytics
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при получении аналитики: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+# Запуск сервера
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(
+        "api:app",
+        host=API_CONFIG['host'],
+        port=API_CONFIG['port'],
+        reload=True
+    ) 

classes/exchange.py

@@ -1,138 +0,0 @@
-import yfinance as yf
-from datetime import datetime, timedelta
-import logging
-
-class ForexDataHandler:
-    def __init__(self):
-        """
-        Инициализация обработчика валютных данных
-        """
-        self.logger = logging.getLogger(__name__)
-        # logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-        self.logger = logging.getLogger(__name__)
-        # logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-        
-        # Словари с тикерами
-        self.russian_indices = {
-            'IMOEX': 'IMOEX.ME',  # Индекс МосБиржи
-            'RTSI': 'RTSI.ME',    # Индекс РТС
-            'MOEXBC': 'MOEXBC.ME' # Индекс голубых фишек
-        }        
-        self.russian_sectors = {
-            'oil_gas': 'MOEXOG.ME',    # Нефть и газ
-            'finance': 'MOEXFN.ME',     # Финансы
-            'telecom': 'MOEXTL.ME',     # Телекоммуникации
-            'metals': 'MOEXMM.ME',      # Металлы и добыча
-            'consumer': 'MOEXCN.ME',    # Потребительский сектор
-            'transport': 'MOEXTN.ME'    # Транспорт
-        }        
-        self.russian_stocks = {
-            'Gazprom': 'GAZP.ME',
-            'Sberbank': 'SBER.ME',
-            'Lukoil': 'LKOH.ME',
-            'Rosneft': 'ROSN.ME',
-            'VTB': 'VTBR.ME'
-        }
-
-    def get_forex_rate(self, from_currency: str, to_currency: str) -> dict:
-        """
-        Получает текущий курс валют с Yahoo Finance
-        
-        Args:
-            from_currency: исходная валюта (например, 'USD')
-            to_currency: целевая валюта (например, 'RUB')
-            
-        Returns:
-            dict: Словарь с данными о курсе валют
-        """
-        try:
-            # Формируем тикер для валютной пары
-            ticker = f"{from_currency}{to_currency}=X"
-            self.logger.info(f"Получение данных для пары {ticker}")
-            
-            currency_pair = yf.Ticker(ticker)
-            
-            # Получаем данные за последний день
-            end_date = datetime.now()
-            start_date = end_date - timedelta(days=1)
-            hist = currency_pair.history(start=start_date, end=end_date)
-            
-            if hist.empty:
-                raise ValueError(f"Данные не получены для пары {ticker}")
-                
-            latest_data = hist.iloc[-1]
-            
-            return {
-                'close': float(latest_data['Close']),
-                'timestamp': latest_data.name.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
-                'open': float(latest_data['Open']),
-                'high': float(latest_data['High']),
-                'low': float(latest_data['Low']),
-                'volume': float(latest_data['Volume']) if 'Volume' in latest_data else None
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"Ошибка при получении данных для пары {from_currency}/{to_currency}: {e}")
-            raise
-
-    def get_market_data(self, ticker: str, period: str = "1d") -> dict:
-        """
-        Получает данные по указанному тикеру
-        
-        Args:
-            ticker: тикер инструмента
-            period: период данных ("1d", "5d", "1mo", "3mo", "6mo", "1y", "2y", "5y", "10y", "ytd", "max")
-        """
-        try:
-            stock = yf.Ticker(ticker)
-            info = stock.info
-            hist = stock.history(period=period)
-            
-            if hist.empty:
-                raise ValueError(f"Данные не получены для {ticker}")
-            
-            latest_data = hist.iloc[-1]
-            
-            return {
-                'close': float(latest_data['Close']),
-                'open': float(latest_data['Open']),
-                'high': float(latest_data['High']),
-                'low': float(latest_data['Low']),
-                'volume': float(latest_data['Volume']) if 'Volume' in latest_data else None,
-                'timestamp': latest_data.name.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
-                'name': info.get('longName', None),
-                'sector': info.get('sector', None),
-                'market_cap': info.get('marketCap', None),
-                'pe_ratio': info.get('trailingPE', None),
-                'dividend_yield': info.get('dividendYield', None),
-                'currency': info.get('currency', None)
-            }
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"Ошибка при получении данных для {ticker}: {e}")
-            raise
-
-    def get_sector_performance(self, sector: str) -> dict:
-        """
-        Получает данные по определенному сектору
-        
-        Args:
-            sector: ключ сектора из словаря russian_sectors
-        """
-        if sector not in self.russian_sectors:
-            raise ValueError(f"Неизвестный сектор: {sector}")
-            
-        return self.get_market_data(self.russian_sectors[sector])
-
-    def get_index_data(self, index: str) -> dict:
-        """
-        Получает данные по индексу
-        
-        Args:
-            index: ключ индекса из словаря russian_indices
-        """
-        if index not in self.russian_indices:
-            raise ValueError(f"Неизвестный индекс: {index}")
-            
-        return self.get_market_data(self.russian_indices[index])
-    
-    

classes/moex_class.py

@@ -1,70 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import requests
-from datetime import datetime, timedelta
-
-class RussianMarketData:
-    def __init__(self):
-        self.moex_base_url = "https://iss.moex.com/iss"
-        
-        # Словарь с индексами
-        self.indices = {
-            'oil_gas': 'MOEXOG',    # Нефть и газ
-            'finance': 'MOEXFN',     # Финансы
-            'telecom': 'MOEXTL',     # Телекоммуникации
-            'metals': 'MOEXMM',      # Металлы и добыча
-            'consumer': 'MOEXCN',    # Потребительский сектор
-            'transport': 'MOEXTN'    # Транспорт
-        }
-
-    def get_moex_index_history(self, index_code='MOEXOG', start_date=None, end_date=None):
-        """
-        Получение исторических данных индекса MOEX.
-        """
-        if start_date is None:
-            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=365)).strftime('%Y-%m-%d')
-        if end_date is None:
-            end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
-        
-        all_data = []
-        start = 0
-        while True:
-            url = f"{self.moex_base_url}/history/engines/stock/markets/index/securities/{index_code}.json"
-            params = {
-                'from': start_date,
-                'till': end_date,
-                'start': start
-            }
-            
-            response = requests.get(url, params=params)
-            data = response.json()
-            
-            # Проверка наличия данных
-            if 'history' not in data or len(data['history']['data']) == 0:
-                break
-            
-            # Добавление данных в общий список
-            all_data.extend(data['history']['data'])
-            start += 100  # Увеличиваем смещение на 100 для следующего запроса
-        
-        # Преобразование данных в DataFrame
-        columns = data['history']['columns']
-        df = pd.DataFrame(all_data, columns=columns)
-        
-        # Обработка данных
-        df['TRADEDATE'] = pd.to_datetime(df['TRADEDATE'])
-        df = df.set_index('TRADEDATE')
-        
-        return df[['CLOSE', 'VOLUME']]
-
-    def get_historical_data(self, sector: str, start_date=None, end_date=None):
-        """
-        Получает исторические данные для указанного сектора.
-        
-        Args:
-            sector: ключ сектора из словаря indices
-        """
-        if sector not in self.indices:
-            raise ValueError(f"Неизвестный сектор: {sector}")
-        
-        index_code = self.indices[sector]
-        return self.get_moex_index_history(index_code, start_date, end_date)

classes/moex_history.py

@@ -1,228 +1,141 @@
 import pandas as pd
-import requests
-from datetime import datetime, timedelta
-from typing import List, Dict, Optional
-import asyncio
 import aiohttp
-import numpy as np
+import asyncio
+from datetime import datetime, timedelta
+import sys
+import os
+
+# Добавляем родительскую директорию в путь для импорта
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
+from config import sector_indices
+
 
 class MOEXHistoricalData:
+    """Класс для получения исторических данных с Московской биржи"""
+    
     def __init__(self):
+        """Инициализация класса для работы с историческими данными MOEX"""
         self.base_url = "https://iss.moex.com/iss"
-        
-        # Словарь соответствия секторов и их индексов на MOEX
-        self.sector_indices = {
-            'metals_mining': 'MOEXMM',    # Индекс Металлов и добычи
-            'oil_gas': 'MOEXOG',          # Индекс Нефти и газа
-            'chemicals': 'MOEXCH',         # Индекс Химии и нефтехимии
-            'electric_utilities': 'MOEXEU', # Индекс Электроэнергетики
-            'telecom': 'MOEXTL',           # Индекс Телекоммуникаций
-            'finance': 'MOEXFN',           # Индекс Финансов
-            'consumer': 'MOEXCN',          # Индекс Потребительского сектора
-            'transport': 'MOEXTN'          # Индекс Транспорта
-        }
-        
-    async def get_security_history(
-        self,
-        ticker: str,
-        start_date: str,
-        end_date: str,
-        engine: str = "stock",
-        market: str = "shares",
-        board: str = "TQBR"
-    ) -> pd.DataFrame:
+    
+    async def _make_request(self, url: str) -> dict:
         """
-        Получение исторических данных по отдельному тикеру
+        Выполняет асинхронный запрос к API MOEX
         
         Args:
-            ticker: Тикер акции
-            start_date: Начальная дата в формате YYYY-MM-DD
-            end_date: Конечная дата в формате YYYY-MM-DD
-            engine: Торговый движок (по умолчанию stock)
-            market: Рынок (по умолчанию shares)
-            board: Режим торгов (по умолчанию TQBR)
+            url: URL для запроса
             
         Returns:
-            DataFrame с историческими данными
+            dict: Ответ от API в формате JSON
         """
-        url = f"{self.base_url}/history/engines/{engine}/markets/{market}/boards/{board}/securities/{ticker}.json"
-        
-        all_data = []
-        start = 0
-        
         async with aiohttp.ClientSession() as session:
-            while True:
-                params = {
-                    "from": start_date,
-                    "till": end_date,
-                    "start": start,
-                    "limit": 100
-                }
-                
-                async with session.get(url, params=params) as response:
-                    data = await response.json()
-                    
-                    # Получаем данные истории
-                    history_data = data['history']
-                    
-                    if not history_data['data']:
-                        break
-                        
-                    # Добавляем данные в общий список
-                    all_data.extend(history_data['data'])
-                    start += 100
-                    
-                    if len(history_data['data']) < 100:
-                        break
-        
-        # Создаем DataFrame
-        df = pd.DataFrame(all_data, columns=history_data['columns'])
-        
-        # Конвертируем даты и числовые значения
-        df['TRADEDATE'] = pd.to_datetime(df['TRADEDATE'])
-        numeric_columns = ['OPEN', 'HIGH', 'LOW', 'CLOSE', 'VALUE', 'VOLUME']
-        df[numeric_columns] = df[numeric_columns].apply(pd.to_numeric)
-        
-        return df
-
-    async def get_sector_history(
-        self,
-        sector_tickers: List[str],
-        start_date: str,
-        end_date: str,
-        engine: str = "stock",
-        market: str = "shares",
-        board: str = "TQBR"
-    ) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
+            async with session.get(url) as response:
+                if response.status == 200:
+                    return await response.json()
+                else:
+                    raise Exception(f"Ошибка при запросе к API MOEX: {response.status}")
+    
+    async def get_official_sector_index(self, sector: str, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
         """
-        Получение исторических данных по всем тикерам сектора
+        Получает исторические данные по официальному индексу сектора
         
         Args:
-            sector_tickers: Список тикеров сектора
-            start_date: Начальная дата в формате YYYY-MM-DD
-            end_date: Конечная дата в формате YYYY-MM-DD
-            engine: Торговый движок (по умолчанию stock)
-            market: Рынок (по умолчанию shares)
-            board: Режим торгов (по умолчанию TQBR)
+            sector: Название сектора
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
             
         Returns:
-            Словарь {тикер: DataFrame с историческими данными}
+            pd.DataFrame: Исторические данные по индексу
         """
-        tasks = []
-        for ticker in sector_tickers:
-            task = self.get_security_history(
-                ticker=ticker,
-                start_date=start_date,
-                end_date=end_date,
-                engine=engine,
-                market=market,
-                board=board
-            )
-            tasks.append(task)
+        # Получаем код индекса для сектора
+        index_code = sector_indices.get(sector)
+        
+        if not index_code:
+            raise ValueError(f"Неизвестный сектор: {sector}")
+        
+        # Формируем URL для запроса
+        url = f"{self.base_url}/history/engines/stock/markets/index/securities/{index_code}/candles.json"
+        url += f"?from={start_date}&till={end_date}&interval=24"
+        
+        # Выполняем запрос
+        response = await self._make_request(url)
+        
+        # Преобразуем ответ в DataFrame
+        if 'candles' in response and 'data' in response['candles']:
+            df = pd.DataFrame(response['candles']['data'], columns=response['candles']['columns'])
             
-        results = await asyncio.gather(*tasks)
-        return dict(zip(sector_tickers, results))
-
-    async def get_official_sector_index(
-        self,
-        sector: str,
-        start_date: str,
-        end_date: str
-    ) -> pd.DataFrame:
+            # Переименовываем колонки для соответствия формату
+            df = df.rename(columns={
+                'begin': 'TRADEDATE',
+                'open': 'OPEN',
+                'high': 'HIGH',
+                'low': 'LOW',
+                'close': 'CLOSE',
+                'volume': 'VOLUME'
+            })
+            
+            # Преобразуем дату в формат datetime
+            df['TRADEDATE'] = pd.to_datetime(df['TRADEDATE']).dt.date
+            
+            return df
+        else:
+            return pd.DataFrame()
+    
+    async def get_security_history(self, ticker: str, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
         """
-        Получение официального отраслевого индекса с MOEX
+        Получает исторические данные по ценной бумаге
         
         Args:
-            sector: Название сектора (ключ из словаря sector_indices)
-            start_date: Начальная дата в формате YYYY-MM-DD
-            end_date: Конечная дата в формате YYYY-MM-DD
+            ticker: Тикер ценной бумаги
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
             
         Returns:
-            DataFrame с данными индекса
+            pd.DataFrame: Исторические данные по ценной бумаге
         """
-        if sector not in self.sector_indices:
-            raise ValueError(f"Неизвестный сектор: {sector}. Доступные секторы: {list(self.sector_indices.keys())}")
+        # Формируем URL для запроса
+        url = f"{self.base_url}/history/engines/stock/markets/shares/securities/{ticker}/candles.json"
+        url += f"?from={start_date}&till={end_date}&interval=24"
+        
+        # Выполняем запрос
+        response = await self._make_request(url)
+        
+        # Преобразуем ответ в DataFrame
+        if 'candles' in response and 'data' in response['candles']:
+            df = pd.DataFrame(response['candles']['data'], columns=response['candles']['columns'])
             
-        index_ticker = self.sector_indices[sector]
-        url = f"{self.base_url}/history/engines/stock/markets/index/securities/{index_ticker}.json"
-        
-        all_data = []
-        start = 0
-        
-        async with aiohttp.ClientSession() as session:
-            while True:
-                params = {
-                    "from": start_date,
-                    "till": end_date,
-                    "start": start,
-                    "limit": 100
-                }
-                
-                async with session.get(url, params=params) as response:
-                    data = await response.json()
-                    
-                    history_data = data['history']
-                    
-                    if not history_data['data']:
-                        break
-                        
-                    all_data.extend(history_data['data'])
-                    start += 100
-                    
-                    if len(history_data['data']) < 100:
-                        break
-        
-        df = pd.DataFrame(all_data, columns=history_data['columns'])
-        
-        # Конвертируем даты и числовые значения
-        df['TRADEDATE'] = pd.to_datetime(df['TRADEDATE'])
-        numeric_columns = ['OPEN', 'HIGH', 'LOW', 'CLOSE', 'VALUE', 'VOLUME']
-        df[numeric_columns] = df[numeric_columns].apply(pd.to_numeric)
-        
-        return df
+            # Переименовываем колонки для соответствия формату
+            df = df.rename(columns={
+                'begin': 'TRADEDATE',
+                'open': 'OPEN',
+                'high': 'HIGH',
+                'low': 'LOW',
+                'close': 'CLOSE',
+                'volume': 'VOLUME'
+            })
+            
+            # Преобразуем дату в формат datetime
+            df['TRADEDATE'] = pd.to_datetime(df['TRADEDATE']).dt.date
+            
+            return df
+        else:
+            return pd.DataFrame()
 
-    def calculate_sector_index(
-        self,
-        sector_data: Dict[str, pd.DataFrame],
-        weights: Optional[Dict[str, float]] = None
-    ) -> pd.DataFrame:
-        """
-        Расчет индекса сектора на основе исторических данных входящих в него компаний
+
+# Пример использования
+if __name__ == "__main__":
+    async def test():
+        moex = MOEXHistoricalData()
         
-        Args:
-            sector_data: Словарь с историческими данными по тикерам {тикер: DataFrame}
-            weights: Словарь с весами компаний {тикер: вес}. Если None, веса будут равными
-            
-        Returns:
-            DataFrame с рассчитанным индексом сектора
-        """
-        # Если веса не указаны, используем равные веса
-        if weights is None:
-            weights = {ticker: 1/len(sector_data) for ticker in sector_data.keys()}
-            
-        # Создаем DataFrame с датами и ценами закрытия для каждого тикера
-        prices_df = pd.DataFrame()
+        # Получаем данные по индексу нефти и газа за последний месяц
+        end_date = datetime.now()
+        start_date = end_date - timedelta(days=30)
         
-        for ticker, df in sector_data.items():
-            prices_df[ticker] = df.set_index('TRADEDATE')['CLOSE']
-            
-        # Рассчитываем относительное изменение цен
-        returns_df = prices_df.pct_change()
+        df = await moex.get_official_sector_index(
+            'oil_gas',
+            start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
+            end_date.strftime('%Y-%m-%d')
+        )
         
-        # Рассчитываем взвешенную доходность индекса
-        weighted_returns = pd.DataFrame()
-        for ticker in returns_df.columns:
-            weighted_returns[ticker] = returns_df[ticker] * weights[ticker]
-            
-        index_returns = weighted_returns.sum(axis=1)
-        
-        # Рассчитываем значения индекса
-        index_values = (1 + index_returns).cumprod() * 1000  # Начальное значение 1000
-        
-        # Создаем итоговый DataFrame
-        result_df = pd.DataFrame({
-            'INDEX_VALUE': index_values,
-            'INDEX_RETURN': index_returns
-        })
-        
-        return result_df
+        print(df.head())
+    
+    asyncio.run(test()) 

config.py

@@ -1,255 +1,54 @@
-sector_indices = {
-            'metals_mining': 'MOEXMM',    # Индекс Металлов и добычи
-            'oil_gas': 'MOEXOG',          # Индекс Нефти и газа
-            'chemicals': 'MOEXCH',         # Индекс Химии и нефтехимии
-            'electric_utilities': 'MOEXEU', # Индекс Электроэнергетики
-            'telecom': 'MOEXTL',           # Индекс Телекоммуникаций
-            'finance': 'MOEXFN',           # Индекс Финансов
-            'consumer': 'MOEXCN',          # Индекс Потребительского сектора
-            'transport': 'MOEXTN'          # Индекс Транспорта
-        }
+# Конфигурационный файл для финансово-аналитической платформы
 
-sector_tickers = {'metals_mining': ['ALRS',
-  'AMEZ',
-  'BELO',
-  'BLNG',
-  'CHEP',
-  'CHMF',
-  'CHMK',
-  'CHZN',
-  'ENPG',
-  'GMKN',
-  'KBTK',
-  'KOGK',
-  'LNZL',
-  'LNZLP',
-  'MAGN',
-  'MGOK',
-  'MTLR',
-  'MTLRP',
-  'NLMK',
-  'PGIL',
-  'PLZL',
-  'PMTL',
-  'POGR',
-  'POLY',
-  'RASP',
-  'RUAL',
-  'RUALR',
-  'SELG',
-  'SELGP',
-  'TRMK',
-  'UGLD',
-  'UNKL',
-  'VSMO',
-  'VSMZ'],
- 'oil_gas': ['BANE',
-  'BANEP',
-  'GAZP',
-  'JNOSP',
-  'KRKNP',
-  'LKOH',
-  'MFGS',
-  'MFGSP',
-  'NOTK',
-  'NVTK',
-  'RITK',
-  'RNFT',
-  'RNHSP',
-  'ROSN',
-  'SIBN',
-  'SNGS',
-  'SNGSP',
-  'TATN',
-  'TATNP',
-  'TNBP',
-  'TNBPP',
-  'TRMK',
-  'TRNFP'],
- 'chemicals': ['AKRN',
-  'AZKM',
-  'DGBZ',
-  'DGBZP',
-  'KAZT',
-  'KZOS',
-  'KZOSP',
-  'MGNZ',
-  'NKNC',
-  'NKNCP',
-  'OMSH',
-  'PHOR',
-  'SILV',
-  'URKA',
-  'YASH'],
- 'electric_utilities': ['ARSB',
-  'BEGY',
-  'DVEC',
-  'EESR',
-  'EESRP',
-  'ELFV',
-  'ENRU',
-  'EONR',
-  'FEES',
-  'HYDR',
-  'IRAO',
-  'IRGZ',
-  'KISB',
-  'KRNG',
-  'KRSG',
-  'LSNG',
-  'LSNGP',
-  'MGSV',
-  'MRKC',
-  'MRKH',
-  'MRKK',
-  'MRKP',
-  'MRKS',
-  'MRKU',
-  'MRKV',
-  'MRKY',
-  'MRKZ',
-  'MSNG',
-  'MSRS',
-  'MSSB',
-  'MSSV',
-  'OGK1',
-  'OGK2',
-  'OGK4',
-  'OGK6',
-  'OGKA',
-  'OGKB',
-  'OGKC',
-  'OGKD',
-  'OGKE',
-  'OGKF',
-  'RSTI',
-  'RSTIP',
-  'SAGO',
-  'SARE',
-  'SVER',
-  'TGKA',
-  'TGKB',
-  'TGKD',
-  'TGKE',
-  'TGKF',
-  'TGKH',
-  'TGKI',
-  'TGKJ',
-  'TGKN',
-  'TNSE',
-  'UPRO',
-  'VRAO',
-  'VTGK',
-  'YKEN'],
- 'telecom': ['AFKC',
-  'AFKS',
-  'BISV',
-  'BISVP',
-  'CMST',
-  'CNTL',
-  'CNTLP',
-  'CTLK',
-  'DLSV',
-  'DLSVP',
-  'MFON',
-  'MGTS',
-  'MGTSP',
-  'MTSI',
-  'MTSS',
-  'RTKM',
-  'RTKMP',
-  'SPTL',
-  'SPTLP',
-  'STKM',
-  'STKMP',
-  'TTLK',
-  'URSI',
-  'URSIP',
-  'UTEL',
-  'VTEL',
-  'VTELP'],
- 'finance': ['AFKS',
-  'BSPB',
-  'BSPBP',
-  'CBOM',
-  'EPLN',
-  'FTRE',
-  'LEAS',
-  'MBNK',
-  'MMBM',
-  'MOEX',
-  'PSBR',
-  'QIWI',
-  'RENI',
-  'ROSB',
-  'SBER',
-  'SBERP',
-  'SFIN',
-  'SPBE',
-  'T',
-  'TAVR',
-  'TCSG',
-  'TRHN',
-  'URSAP',
-  'VTBR',
-  'VTBS',
-  'VZRZ',
-  'VZRZP',
-  'YRSL',
-  'ZAYM'],
- 'consumer': ['ABIO',
-  'AGRO',
-  'APTK',
-  'AQUA',
-  'AVAZ',
-  'AVAZP',
-  'BELU',
-  'DELI',
-  'DIXY',
-  'DSKY',
-  'EUTR',
-  'FIVE',
-  'FIXP',
-  'GCHE',
-  'GEMC',
-  'GRAZ',
-  'HNFG',
-  'ISKJ',
-  'KLNA',
-  'LENT',
-  'LIFE',
-  'LNTA',
-  'MDMG',
-  'MGNT',
-  'MVID',
-  'OBUV',
-  'OKEY',
-  'ORUP',
-  'OTCP',
-  'PHST',
-  'PKBA',
-  'PKBAP',
-  'PRMD',
-  'PRTK',
-  'ROST',
-  'RSEA',
-  'SCOH',
-  'SCON',
-  'SVAV',
-  'SYNG',
-  'VFRM',
-  'VRPH',
-  'VSEH',
-  'WBDF',
-  'WUSH',
-  'YNDX'],
- 'transport': ['AFLT',
-  'FESH',
-  'FLOT',
-  'GLTR',
-  'GTRK',
-  'NKHP',
-  'NMTP',
-  'TAER',
-  'TRCN',
-  'UTAR']}
+# Словарь соответствия секторов и их официальных индексов на MOEX
+sector_indices = {
+    'oil_gas': 'MOEXOG',      # Нефть и газ
+    'electric': 'MOEXEU',     # Электроэнергетика
+    'telecom': 'MOEXTL',      # Телекоммуникации
+    'metals': 'MOEXMM',       # Металлы и добыча
+    'finance': 'MOEXFN',      # Финансы
+    'consumer': 'MOEXCN',     # Потребительский сектор
+    'chemicals': 'MOEXCH',    # Химия и нефтехимия
+    'transport': 'MOEXTN',    # Транспорт
+    'it': 'MOEXIT'            # Информационные технологии
+}
+
+# Словарь соответствия секторов и тикеров компаний, входящих в них
+sector_tickers = {
+    'oil_gas': ['GAZP', 'LKOH', 'ROSN', 'SNGS', 'TATN', 'NVTK'],
+    'electric': ['IRAO', 'MSNG', 'RSTI', 'HYDR', 'FEES', 'UPRO'],
+    'telecom': ['MTSS', 'RTKM', 'MGTS', 'MFON'],
+    'metals': ['GMKN', 'NLMK', 'MAGN', 'CHMF', 'PLZL', 'POLY', 'ALRS'],
+    'finance': ['SBER', 'VTBR', 'CBOM', 'MOEX', 'TCSG'],
+    'consumer': ['MGNT', 'FIVE', 'DSKY', 'FIXP', 'OZON'],
+    'chemicals': ['PHOR', 'AKRN', 'NKNC', 'KAZT'],
+    'transport': ['AFLT', 'RTKM', 'NMTP'],
+    'it': ['YNDX', 'QIWI', 'CIAN', 'VKCO']
+}
+
+# Настройки базы данных
+DB_CONFIG = {
+    'financial_data': 'moex_data.db',
+    'news_data': 'news_data.db',
+    'analytics': 'analytics.db'
+}
+
+# Настройки сбора данных
+DATA_COLLECTION = {
+    'financial_interval_hours': 12,
+    'news_interval_hours': 2,
+    'analytics_interval_hours': 24
+}
+
+# Настройки API
+API_CONFIG = {
+    'host': '0.0.0.0',
+    'port': 8000
+}
+
+# Настройки для OpenAI API (для анализа новостей)
+OPENAI_CONFIG = {
+    'model': 'gpt-3.5-turbo',
+    'temperature': 0.3,
+    'max_tokens': 500
+}

data_collector.py

@@ -0,0 +1,356 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import argparse
+import asyncio
+import sqlite3
+import os
+import schedule
+import time
+from datetime import datetime, timedelta
+import pandas as pd
+import logging
+from models import FinancialDataManager, NewsManager, AnalyticsManager
+from classes.moex_history import MOEXHistoricalData
+from news_parser import NewsParser
+from config import sector_tickers, sector_indices, DB_CONFIG, DATA_COLLECTION
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler("data_collector.log"),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger("data_collector")
+
+class DataCollector:
+    """Класс для сбора и обновления данных"""
+    
+    def __init__(self):
+        """Инициализация сборщика данных"""
+        self.moex_data = MOEXHistoricalData()
+        self.news_parser = NewsParser()
+        self.financial_manager = FinancialDataManager()
+        self.news_manager = NewsManager()
+        self.analytics_manager = AnalyticsManager()
+        
+        # Создаем директории для баз данных, если они не существуют
+        os.makedirs('data', exist_ok=True)
+    
+    def _init_databases(self):
+        """Инициализация баз данных"""
+        # Инициализация базы данных для финансовых данных
+        conn = sqlite3.connect(f"data/{DB_CONFIG['financial_data']}")
+        cursor = conn.cursor()
+        
+        # Создаем таблицу для секторных индексов
+        cursor.execute('''
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS sector_indices (
+            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+            sector TEXT NOT NULL,
+            date DATE NOT NULL,
+            open REAL,
+            high REAL,
+            low REAL,
+            close REAL,
+            volume REAL,
+            UNIQUE(sector, date)
+        )
+        ''')
+        
+        # Создаем таблицу для данных по тикерам
+        cursor.execute('''
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS ticker_data (
+            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+            ticker TEXT NOT NULL,
+            sector TEXT NOT NULL,
+            date DATE NOT NULL,
+            open REAL,
+            high REAL,
+            low REAL,
+            close REAL,
+            volume REAL,
+            UNIQUE(ticker, date)
+        )
+        ''')
+        
+        conn.commit()
+        conn.close()
+        
+        # Инициализация базы данных для новостей
+        conn = sqlite3.connect(f"data/{DB_CONFIG['news_data']}")
+        cursor = conn.cursor()
+        
+        cursor.execute('''
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (
+            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+            date DATE NOT NULL,
+            topic TEXT,
+            title TEXT NOT NULL,
+            content TEXT NOT NULL,
+            url TEXT,
+            UNIQUE(title, date)
+        )
+        ''')
+        
+        conn.commit()
+        conn.close()
+        
+        # Инициализация базы данных для аналитики
+        conn = sqlite3.connect(f"data/{DB_CONFIG['analytics']}")
+        cursor = conn.cursor()
+        
+        cursor.execute('''
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics (
+            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+            date DATE NOT NULL,
+            summary TEXT NOT NULL,
+            business_problems TEXT,
+            solutions TEXT,
+            sentiment REAL,
+            UNIQUE(date)
+        )
+        ''')
+        
+        conn.commit()
+        conn.close()
+        
+        logger.info("Базы данных успешно инициализированы")
+    
+    async def _collect_sector_data(self, days=30):
+        """Сбор данных по секторным индексам"""
+        logger.info("Начинаем сбор данных по секторным индексам")
+        
+        end_date = datetime.now()
+        start_date = end_date - timedelta(days=days)
+        
+        # Подключаемся к базе данных
+        conn = sqlite3.connect(f"data/{DB_CONFIG['financial_data']}")
+        
+        # Собираем данные по каждому сектору
+        for sector, index_code in sector_indices.items():
+            try:
+                logger.info(f"Получаем данные для сектора: {sector}")
+                
+                # Получаем данные по индексу
+                df = await self.moex_data.get_official_sector_index(
+                    sector,
+                    start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
+                    end_date.strftime('%Y-%m-%d')
+                )
+                
+                if not df.empty:
+                    # Добавляем колонку с названием сектора
+                    df['sector'] = sector
+                    
+                    # Сохраняем данные в базу
+                    df.to_sql('sector_indices', conn, if_exists='append', index=False,
+                             dtype={
+                                 'sector': 'TEXT',
+                                 'TRADEDATE': 'DATE',
+                                 'OPEN': 'REAL',
+                                 'HIGH': 'REAL',
+                                 'LOW': 'REAL',
+                                 'CLOSE': 'REAL',
+                                 'VOLUME': 'REAL'
+                             })
+                    
+                    logger.info(f"Сохранено {len(df)} записей для сектора {sector}")
+                else:
+                    logger.warning(f"Нет данных для сектора {sector}")
+            
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Ошибка при сборе данных для сектора {sector}: {str(e)}")
+        
+        conn.close()
+        logger.info("Сбор данных по секторным индексам завершен")
+    
+    async def _collect_ticker_data(self, days=30):
+        """Сбор данных по отдельным тикерам"""
+        logger.info("Начинаем сбор данных по тикерам")
+        
+        end_date = datetime.now()
+        start_date = end_date - timedelta(days=days)
+        
+        # Подключаемся к базе данных
+        conn = sqlite3.connect(f"data/{DB_CONFIG['financial_data']}")
+        
+        # Собираем данные по каждому тикеру в каждом секторе
+        for sector, tickers in sector_tickers.items():
+            for ticker in tickers:
+                try:
+                    logger.info(f"Получаем данные для тикера: {ticker} (сектор: {sector})")
+                    
+                    # Получаем данные по тикеру
+                    df = await self.moex_data.get_security_history(
+                        ticker,
+                        start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
+                        end_date.strftime('%Y-%m-%d')
+                    )
+                    
+                    if not df.empty:
+                        # Добавляем колонки с тикером и сектором
+                        df['ticker'] = ticker
+                        df['sector'] = sector
+                        
+                        # Сохраняем данные в базу
+                        df.to_sql('ticker_data', conn, if_exists='append', index=False,
+                                 dtype={
+                                     'ticker': 'TEXT',
+                                     'sector': 'TEXT',
+                                     'TRADEDATE': 'DATE',
+                                     'OPEN': 'REAL',
+                                     'HIGH': 'REAL',
+                                     'LOW': 'REAL',
+                                     'CLOSE': 'REAL',
+                                     'VOLUME': 'REAL'
+                                 })
+                        
+                        logger.info(f"Сохранено {len(df)} записей для тикера {ticker}")
+                    else:
+                        logger.warning(f"Нет данных для тикера {ticker}")
+                
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Ошибка при сборе данных для тикера {ticker}: {str(e)}")
+        
+        conn.close()
+        logger.info("Сбор данных по тикерам завершен")
+    
+    def _collect_news(self, days=7):
+        """Сбор новостей"""
+        logger.info(f"Начинаем сбор новостей за последние {days} дней")
+        
+        try:
+            # Получаем новости
+            news_df = self.news_parser.parse_news(days)
+            
+            if not news_df.empty:
+                # Подключаемся к базе данных
+                conn = sqlite3.connect(f"data/{DB_CONFIG['news_data']}")
+                
+                # Сохраняем новости в базу
+                news_df.to_sql('news', conn, if_exists='append', index=False,
+                              dtype={
+                                  'date': 'DATE',
+                                  'topic': 'TEXT',
+                                  'title': 'TEXT',
+                                  'content': 'TEXT',
+                                  'url': 'TEXT'
+                              })
+                
+                conn.close()
+                logger.info(f"Сохранено {len(news_df)} новостей")
+            else:
+                logger.warning("Нет новых новостей для сохранения")
+        
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при сборе новостей: {str(e)}")
+    
+    def _analyze_news(self):
+        """Анализ новостей"""
+        logger.info("Начинаем анализ новостей")
+        
+        try:
+            # Получаем новости за последние 24 часа
+            yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
+            news = self.news_manager.get_news_by_date(yesterday.strftime('%Y-%m-%d'))
+            
+            if news:
+                # Анализируем новости
+                analysis_result = self.analytics_manager.analyze_news(news)
+                
+                if analysis_result:
+                    logger.info("Анализ новостей успешно завершен")
+                else:
+                    logger.warning("Не удалось выполнить анализ новостей")
+            else:
+                logger.warning("Нет новостей для анализа")
+        
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при анализе новостей: {str(e)}")
+    
+    async def collect_initial_data(self):
+        """Сбор начальных данных при первом запуске"""
+        logger.info("Начинаем сбор начальных данных")
+        
+        # Инициализируем базы данных
+        self._init_databases()
+        
+        # Собираем финансовые данные за последние 90 дней
+        await self._collect_sector_data(days=90)
+        await self._collect_ticker_data(days=90)
+        
+        # Собираем новости за последние 14 дней
+        self._collect_news(days=14)
+        
+        # Анализируем новости
+        self._analyze_news()
+        
+        logger.info("Сбор начальных данных завершен")
+    
+    async def update_data(self):
+        """Обновление данных по расписанию"""
+        logger.info("Начинаем обновление данных")
+        
+        # Обновляем финансовые данные за последние 2 дня
+        await self._collect_sector_data(days=2)
+        await self._collect_ticker_data(days=2)
+        
+        # Обновляем новости за последний день
+        self._collect_news(days=1)
+        
+        logger.info("Обновление данных завершено")
+    
+    def schedule_tasks(self):
+        """Настройка расписания для регулярного обновления данных"""
+        logger.info("Настраиваем расписание для обновления данных")
+        
+        # Обновление финансовых данных
+        schedule.every(DATA_COLLECTION['financial_interval_hours']).hours.do(
+            lambda: asyncio.run(self.update_data())
+        )
+        
+        # Обновление новостей
+        schedule.every(DATA_COLLECTION['news_interval_hours']).hours.do(
+            lambda: self._collect_news(days=1)
+        )
+        
+        # Анализ новостей
+        schedule.every(DATA_COLLECTION['analytics_interval_hours']).hours.do(
+            lambda: self._analyze_news()
+        )
+        
+        logger.info("Расписание настроено")
+        
+        # Запускаем бесконечный цикл для выполнения задач по расписанию
+        while True:
+            schedule.run_pending()
+            time.sleep(60)
+
+
+async def main():
+    """Основная функция"""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='Сборщик данных для финансово-аналитической платформы')
+    parser.add_argument('--init', action='store_true', help='Инициализировать базы данных и собрать начальные данные')
+    parser.add_argument('--update', action='store_true', help='Обновить данные')
+    parser.add_argument('--schedule', action='store_true', help='Запустить сбор данных по расписанию')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    collector = DataCollector()
+    
+    if args.init:
+        await collector.collect_initial_data()
+    elif args.update:
+        await collector.update_data()
+    elif args.schedule:
+        collector.schedule_tasks()
+    else:
+        parser.print_help()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main()) 

frontend/package.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "name": "finance-analytics-platform",
+  "version": "0.1.0",
+  "private": true,
+  "scripts": {
+    "dev": "next dev",
+    "build": "next build",
+    "start": "next start",
+    "lint": "next lint"
+  },
+  "dependencies": {
+    "next": "^14.0.0",
+    "react": "^18.2.0",
+    "react-dom": "^18.2.0",
+    "axios": "^1.6.0",
+    "chart.js": "^4.4.0",
+    "react-chartjs-2": "^5.2.0",
+    "react-markdown": "^9.0.0",
+    "date-fns": "^2.30.0",
+    "@mui/material": "^5.14.18",
+    "@mui/icons-material": "^5.14.18",
+    "@emotion/react": "^11.11.1",
+    "@emotion/styled": "^11.11.0",
+    "swr": "^2.2.4"
+  },
+  "devDependencies": {
+    "@types/node": "^20.9.0",
+    "@types/react": "^18.2.37",
+    "@types/react-dom": "^18.2.15",
+    "typescript": "^5.2.2",
+    "eslint": "^8.53.0",
+    "eslint-config-next": "^14.0.0",
+    "autoprefixer": "^10.4.16",
+    "postcss": "^8.4.31",
+    "tailwindcss": "^3.3.5"
+  }
+} 

frontend/postcss.config.js

@@ -0,0 +1,6 @@
+module.exports = {
+  plugins: {
+    tailwindcss: {},
+    autoprefixer: {},
+  },
+}

frontend/src/app/analytics/page.tsx

@@ -0,0 +1,126 @@
+'use client';
+
+import React, { useState, useEffect } from 'react';
+import { 
+  Box, 
+  Typography, 
+  CircularProgress, 
+  Alert,
+  TextField,
+  Button,
+  Grid,
+  Paper
+} from '@mui/material';
+import { DatePicker } from '@mui/x-date-pickers/DatePicker';
+import { LocalizationProvider } from '@mui/x-date-pickers/LocalizationProvider';
+import { AdapterDateFns } from '@mui/x-date-pickers/AdapterDateFns';
+import { ru } from 'date-fns/locale';
+import { format } from 'date-fns';
+import AnalyticsView from '@/components/AnalyticsView';
+import { getLatestAnalytics, getAnalyticsByDate, Analytics } from '@/lib/api';
+
+export default function AnalyticsPage() {
+  const [analytics, setAnalytics] = useState<Analytics | null>(null);
+  const [selectedDate, setSelectedDate] = useState<Date | null>(new Date());
+  const [loading, setLoading] = useState<boolean>(true);
+  const [error, setError] = useState<string | null>(null);
+  
+  // Загрузка последнего анализа при монтировании компонента
+  useEffect(() => {
+    const fetchLatestAnalytics = async () => {
+      try {
+        setLoading(true);
+        const data = await getLatestAnalytics();
+        setAnalytics(data);
+        
+        // Устанавливаем дату последнего анализа
+        if (data.date) {
+          setSelectedDate(new Date(data.date));
+        }
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке аналитики:', err);
+        setError('Не удалось загрузить последний анализ.');
+      } finally {
+        setLoading(false);
+      }
+    };
+    
+    fetchLatestAnalytics();
+  }, []);
+  
+  const handleDateChange = (date: Date | null) => {
+    setSelectedDate(date);
+  };
+  
+  const handleSearch = async () => {
+    if (!selectedDate) return;
+    
+    try {
+      setLoading(true);
+      setError(null);
+      
+      const formattedDate = format(selectedDate, 'yyyy-MM-dd');
+      const data = await getAnalyticsByDate(formattedDate);
+      setAnalytics(data);
+    } catch (err) {
+      console.error('Ошибка при загрузке аналитики по дате:', err);
+      setError('Не удалось загрузить анализ за выбранную дату.');
+    } finally {
+      setLoading(false);
+    }
+  };
+  
+  return (
+    <Box>
+      <Typography variant="h4" component="h1" gutterBottom>
+        Бизнес-аналитика
+      </Typography>
+      
+      {error && (
+        <Alert severity="error" sx={{ mb: 2 }}>
+          {error}
+        </Alert>
+      )}
+      
+      <Paper elevation={3} sx={{ p: 3, mb: 4 }}>
+        <Grid container spacing={2} alignItems="center">
+          <Grid item xs={12} md={6}>
+            <LocalizationProvider dateAdapter={AdapterDateFns} adapterLocale={ru}>
+              <DatePicker
+                label="Выберите дату"
+                value={selectedDate}
+                onChange={handleDateChange}
+                format="dd.MM.yyyy"
+                slotProps={{ textField: { fullWidth: true } }}
+              />
+            </LocalizationProvider>
+          </Grid>
+          
+          <Grid item xs={12} md={6}>
+            <Button 
+              variant="contained" 
+              color="primary" 
+              onClick={handleSearch}
+              fullWidth
+              disabled={!selectedDate}
+            >
+              Найти анализ
+            </Button>
+          </Grid>
+        </Grid>
+      </Paper>
+      
+      {loading ? (
+        <Box display="flex" justifyContent="center" alignItems="center" height={300}>
+          <CircularProgress />
+        </Box>
+      ) : analytics ? (
+        <AnalyticsView analytics={analytics} />
+      ) : (
+        <Alert severity="info">
+          Анализ не найден. Попробуйте выбрать другую дату.
+        </Alert>
+      )}
+    </Box>
+  );
+} 

frontend/src/app/globals.css

@@ -0,0 +1,32 @@
+@tailwind base;
+@tailwind components;
+@tailwind utilities;
+
+:root {
+  --foreground-rgb: 0, 0, 0;
+  --background-rgb: 255, 255, 255;
+}
+
+body {
+  color: rgb(var(--foreground-rgb));
+  background: rgb(var(--background-rgb));
+}
+
+/* Стили для скроллбара */
+::-webkit-scrollbar {
+  width: 8px;
+  height: 8px;
+}
+
+::-webkit-scrollbar-track {
+  background: #f1f1f1;
+}
+
+::-webkit-scrollbar-thumb {
+  background: #0072ff;
+  border-radius: 4px;
+}
+
+::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
+  background: #005bcc;
+} 

frontend/src/app/layout.tsx

@@ -0,0 +1,54 @@
+import type { Metadata } from 'next';
+import { Inter } from 'next/font/google';
+import './globals.css';
+import Header from '@/components/Header';
+import { Box, Container, CssBaseline, ThemeProvider, createTheme } from '@mui/material';
+
+const inter = Inter({ subsets: ['latin', 'cyrillic'] });
+
+export const metadata: Metadata = {
+  title: 'Финансово-аналитическая платформа',
+  description: 'Платформа для анализа финансовых данных и новостей',
+};
+
+// Создаем тему
+const theme = createTheme({
+  palette: {
+    primary: {
+      main: '#0072ff',
+    },
+    secondary: {
+      main: '#7b7b7b',
+    },
+  },
+  typography: {
+    fontFamily: inter.style.fontFamily,
+  },
+});
+
+export default function RootLayout({
+  children,
+}: {
+  children: React.ReactNode;
+}) {
+  return (
+    <html lang="ru">
+      <body className={inter.className}>
+        <ThemeProvider theme={theme}>
+          <CssBaseline />
+          <Box display="flex" flexDirection="column" minHeight="100vh">
+            <Header />
+            <Container component="main" maxWidth="xl" sx={{ flexGrow: 1, py: 4 }}>
+              {children}
+            </Container>
+            <Box component="footer" sx={{ p: 2, bgcolor: 'secondary.100', textAlign: 'center' }}>
+              <Container>
+                © {new Date().getFullYear()} Финансово-аналитическая платформа
+              </Container>
+            </Box>
+          </Box>
+        </ThemeProvider>
+      </body>
+    </html>
+  );
+} 

frontend/src/app/markets/page.tsx

@@ -0,0 +1,259 @@
+'use client';
+
+import React, { useState, useEffect } from 'react';
+import { 
+  Box, 
+  Typography, 
+  Grid, 
+  Paper, 
+  CircularProgress, 
+  Alert,
+  Tabs,
+  Tab,
+  FormControl,
+  InputLabel,
+  Select,
+  MenuItem,
+  SelectChangeEvent,
+  Slider,
+  Stack
+} from '@mui/material';
+import ChartComponent from '@/components/ChartComponent';
+import { getSectors, getTickers, getSectorData, getTickerData, SectorData, TickerData } from '@/lib/api';
+
+export default function Markets() {
+  const [sectors, setSectors] = useState<string[]>([]);
+  const [tickers, setTickers] = useState<string[]>([]);
+  const [selectedSector, setSelectedSector] = useState<string>('');
+  const [selectedTicker, setSelectedTicker] = useState<string>('');
+  const [sectorData, setSectorData] = useState<SectorData | null>(null);
+  const [tickerData, setTickerData] = useState<TickerData | null>(null);
+  const [period, setPeriod] = useState<number>(30);
+  const [loading, setLoading] = useState<boolean>(true);
+  const [error, setError] = useState<string | null>(null);
+  
+  // Преобразуем названия секторов для отображения
+  const sectorNames: { [key: string]: string } = {
+    'metals_mining': 'Металлы и добыча',
+    'oil_gas': 'Нефть и газ',
+    'chemicals': 'Химия и нефтехимия',
+    'electric_utilities': 'Электроэнергетика',
+    'telecom': 'Телекоммуникации',
+    'finance': 'Финансы',
+    'consumer': 'Потребительский сектор',
+    'transport': 'Транспорт'
+  };
+  
+  // Загрузка списка секторов при монтировании компонента
+  useEffect(() => {
+    const fetchSectors = async () => {
+      try {
+        setLoading(true);
+        const data = await getSectors();
+        setSectors(data);
+        
+        if (data.length > 0) {
+          setSelectedSector(data[0]);
+        }
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке секторов:', err);
+        setError('Не удалось загрузить список секторов.');
+      } finally {
+        setLoading(false);
+      }
+    };
+    
+    fetchSectors();
+  }, []);
+  
+  // Загрузка тикеров при изменении выбранного сектора
+  useEffect(() => {
+    if (!selectedSector) return;
+    
+    const fetchTickers = async () => {
+      try {
+        const data = await getTickers(selectedSector);
+        setTickers(data);
+        
+        if (data.length > 0) {
+          setSelectedTicker(data[0]);
+        } else {
+          setSelectedTicker('');
+        }
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке тикеров:', err);
+        setError('Не удалось загрузить список тикеров.');
+      }
+    };
+    
+    fetchTickers();
+  }, [selectedSector]);
+  
+  // Загрузка данных по сектору при изменении выбранного сектора или периода
+  useEffect(() => {
+    if (!selectedSector) return;
+    
+    const fetchSectorData = async () => {
+      try {
+        setLoading(true);
+        const data = await getSectorData(selectedSector, period);
+        setSectorData(data);
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке данных сектора:', err);
+        setError('Не удалось загрузить данные сектора.');
+      } finally {
+        setLoading(false);
+      }
+    };
+    
+    fetchSectorData();
+  }, [selectedSector, period]);
+  
+  // Загрузка данных по тикеру при изменении выбранного тикера или периода
+  useEffect(() => {
+    if (!selectedTicker) return;
+    
+    const fetchTickerData = async () => {
+      try {
+        setLoading(true);
+        const data = await getTickerData(selectedTicker, period);
+        setTickerData(data);
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке данных тикера:', err);
+        setError('Не удалось загрузить данные тикера.');
+      } finally {
+        setLoading(false);
+      }
+    };
+    
+    fetchTickerData();
+  }, [selectedTicker, period]);
+  
+  const handleSectorChange = (event: SelectChangeEvent) => {
+    setSelectedSector(event.target.value);
+  };
+  
+  const handleTickerChange = (event: SelectChangeEvent) => {
+    setSelectedTicker(event.target.value);
+  };
+  
+  const handlePeriodChange = (event: Event, newValue: number | number[]) => {
+    setPeriod(newValue as number);
+  };
+  
+  return (
+    <Box>
+      <Typography variant="h4" component="h1" gutterBottom>
+        Рынки
+      </Typography>
+      
+      {error && (
+        <Alert severity="error" sx={{ mb: 2 }}>
+          {error}
+        </Alert>
+      )}
+      
+      <Paper elevation={3} sx={{ p: 3, mb: 4 }}>
+        <Grid container spacing={3}>
+          <Grid item xs={12} md={4}>
+            <FormControl fullWidth>
+              <InputLabel id="sector-select-label">Сектор</InputLabel>
+              <Select
+                labelId="sector-select-label"
+                id="sector-select"
+                value={selectedSector}
+                label="Сектор"
+                onChange={handleSectorChange}
+              >
+                {sectors.map((sector) => (
+                  <MenuItem key={sector} value={sector}>
+                    {sectorNames[sector] || sector}
+                  </MenuItem>
+                ))}
+              </Select>
+            </FormControl>
+          </Grid>
+          
+          <Grid item xs={12} md={4}>
+            <FormControl fullWidth>
+              <InputLabel id="ticker-select-label">Тикер</InputLabel>
+              <Select
+                labelId="ticker-select-label"
+                id="ticker-select"
+                value={selectedTicker}
+                label="Тикер"
+                onChange={handleTickerChange}
+                disabled={tickers.length === 0}
+              >
+                {tickers.map((ticker) => (
+                  <MenuItem key={ticker} value={ticker}>
+                    {ticker}
+                  </MenuItem>
+                ))}
+              </Select>
+            </FormControl>
+          </Grid>
+          
+          <Grid item xs={12} md={4}>
+            <Typography gutterBottom>
+              Период: {period} дней
+            </Typography>
+            <Slider
+              value={period}
+              onChange={handlePeriodChange}
+              min={7}
+              max={365}
+              step={1}
+              marks={[
+                { value: 7, label: '7д' },
+                { value: 30, label: '30д' },
+                { value: 90, label: '90д' },
+                { value: 180, label: '180д' },
+                { value: 365, label: '365д' },
+              ]}
+            />
+          </Grid>
+        </Grid>
+      </Paper>
+      
+      <Grid container spacing={4}>
+        {/* Сектор */}
+        <Grid item xs={12} md={6}>
+          {loading && !sectorData ? (
+            <Box display="flex" justifyContent="center" alignItems="center" height={300}>
+              <CircularProgress />
+            </Box>
+          ) : sectorData ? (
+            <ChartComponent 
+              title={`Индекс: ${sectorNames[selectedSector] || selectedSector}`} 
+              data={sectorData.data} 
+            />
+          ) : (
+            <Alert severity="info">
+              Нет данных для отображения.
+            </Alert>
+          )}
+        </Grid>
+        
+        {/* Тикер */}
+        <Grid item xs={12} md={6}>
+          {loading && !tickerData ? (
+            <Box display="flex" justifyContent="center" alignItems="center" height={300}>
+              <CircularProgress />
+            </Box>
+          ) : tickerData ? (
+            <ChartComponent 
+              title={`Тикер: ${tickerData.ticker}`} 
+              data={tickerData.data} 
+              color="rgb(75, 192, 192)"
+            />
+          ) : (
+            <Alert severity="info">
+              Выберите тикер для отображения данных.
+            </Alert>
+          )}
+        </Grid>
+      </Grid>
+    </Box>
+  );
+} 

frontend/src/app/news/page.tsx

@@ -0,0 +1,139 @@
+'use client';
+
+import React, { useState, useEffect } from 'react';
+import { 
+  Box, 
+  Typography, 
+  CircularProgress, 
+  Alert,
+  FormControl,
+  InputLabel,
+  Select,
+  MenuItem,
+  SelectChangeEvent,
+  Slider,
+  Grid,
+  Paper
+} from '@mui/material';
+import NewsList from '@/components/NewsList';
+import { getNews, getNewsTopics, NewsItem } from '@/lib/api';
+
+export default function News() {
+  const [news, setNews] = useState<NewsItem[]>([]);
+  const [topics, setTopics] = useState<string[]>([]);
+  const [selectedTopic, setSelectedTopic] = useState<string>('all');
+  const [days, setDays] = useState<number>(7);
+  const [loading, setLoading] = useState<boolean>(true);
+  const [error, setError] = useState<string | null>(null);
+  
+  // Загрузка тем новостей при монтировании компонента
+  useEffect(() => {
+    const fetchTopics = async () => {
+      try {
+        const data = await getNewsTopics();
+        setTopics(data);
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке тем новостей:', err);
+        setError('Не удалось загрузить темы новостей.');
+      }
+    };
+    
+    fetchTopics();
+  }, []);
+  
+  // Загрузка новостей при изменении выбранной темы или периода
+  useEffect(() => {
+    const fetchNews = async () => {
+      try {
+        setLoading(true);
+        const topic = selectedTopic === 'all' ? undefined : selectedTopic;
+        const data = await getNews(days, topic);
+        setNews(data);
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке новостей:', err);
+        setError('Не удалось загрузить новости.');
+      } finally {
+        setLoading(false);
+      }
+    };
+    
+    fetchNews();
+  }, [selectedTopic, days]);
+  
+  const handleTopicChange = (event: SelectChangeEvent) => {
+    setSelectedTopic(event.target.value);
+  };
+  
+  const handleDaysChange = (event: Event, newValue: number | number[]) => {
+    setDays(newValue as number);
+  };
+  
+  return (
+    <Box>
+      <Typography variant="h4" component="h1" gutterBottom>
+        Новости
+      </Typography>
+      
+      {error && (
+        <Alert severity="error" sx={{ mb: 2 }}>
+          {error}
+        </Alert>
+      )}
+      
+      <Paper elevation={3} sx={{ p: 3, mb: 4 }}>
+        <Grid container spacing={3}>
+          <Grid item xs={12} md={6}>
+            <FormControl fullWidth>
+              <InputLabel id="topic-select-label">Тема</InputLabel>
+              <Select
+                labelId="topic-select-label"
+                id="topic-select"
+                value={selectedTopic}
+                label="Тема"
+                onChange={handleTopicChange}
+              >
+                <MenuItem value="all">Все темы</MenuItem>
+                {topics.map((topic) => (
+                  <MenuItem key={topic} value={topic}>
+                    {topic}
+                  </MenuItem>
+                ))}
+              </Select>
+            </FormControl>
+          </Grid>
+          
+          <Grid item xs={12} md={6}>
+            <Typography gutterBottom>
+              Период: {days} дней
+            </Typography>
+            <Slider
+              value={days}
+              onChange={handleDaysChange}
+              min={1}
+              max={30}
+              step={1}
+              marks={[
+                { value: 1, label: '1д' },
+                { value: 7, label: '7д' },
+                { value: 14, label: '14д' },
+                { value: 30, label: '30д' },
+              ]}
+            />
+          </Grid>
+        </Grid>
+      </Paper>
+      
+      {loading ? (
+        <Box display="flex" justifyContent="center" alignItems="center" height={300}>
+          <CircularProgress />
+        </Box>
+      ) : news.length > 0 ? (
+        <NewsList news={news} topics={topics} />
+      ) : (
+        <Alert severity="info">
+          Новости не найдены. Попробуйте изменить параметры поиска.
+        </Alert>
+      )}
+    </Box>
+  );
+} 

frontend/src/app/page.tsx

@@ -0,0 +1,145 @@
+'use client';
+
+import React, { useState, useEffect } from 'react';
+import { 
+  Box, 
+  Typography, 
+  Grid, 
+  Paper, 
+  CircularProgress, 
+  Alert,
+  Tabs,
+  Tab
+} from '@mui/material';
+import ChartComponent from '@/components/ChartComponent';
+import NewsList from '@/components/NewsList';
+import AnalyticsView from '@/components/AnalyticsView';
+import { getDashboardData, DashboardData } from '@/lib/api';
+
+export default function Home() {
+  const [dashboardData, setDashboardData] = useState<DashboardData | null>(null);
+  const [loading, setLoading] = useState<boolean>(true);
+  const [error, setError] = useState<string | null>(null);
+  const [selectedSector, setSelectedSector] = useState<string>('');
+  
+  useEffect(() => {
+    const fetchData = async () => {
+      try {
+        setLoading(true);
+        const data = await getDashboardData();
+        setDashboardData(data);
+        
+        // Устанавливаем первый сектор как выбранный по умолчанию
+        if (data.sectors_data && Object.keys(data.sectors_data).length > 0) {
+          setSelectedSector(Object.keys(data.sectors_data)[0]);
+        }
+      } catch (err) {
+        console.error('Ошибка при загрузке данных:', err);
+        setError('Не удалось загрузить данные. Пожалуйста, попробуйте позже.');
+      } finally {
+        setLoading(false);
+      }
+    };
+    
+    fetchData();
+  }, []);
+  
+  const handleSectorChange = (event: React.SyntheticEvent, newValue: string) => {
+    setSelectedSector(newValue);
+  };
+  
+  if (loading) {
+    return (
+      <Box display="flex" justifyContent="center" alignItems="center" minHeight="50vh">
+        <CircularProgress />
+      </Box>
+    );
+  }
+  
+  if (error) {
+    return (
+      <Alert severity="error" sx={{ mt: 2 }}>
+        {error}
+      </Alert>
+    );
+  }
+  
+  if (!dashboardData) {
+    return (
+      <Alert severity="info" sx={{ mt: 2 }}>
+        Нет данных для отображения.
+      </Alert>
+    );
+  }
+  
+  // Получаем данные выбранного сектора
+  const selectedSectorData = selectedSector ? dashboardData.sectors_data[selectedSector] : null;
+  
+  // Преобразуем названия секторов для отображения
+  const sectorNames: { [key: string]: string } = {
+    'metals_mining': 'Металлы и добыча',
+    'oil_gas': 'Нефть и газ',
+    'chemicals': 'Химия и нефтехимия',
+    'electric_utilities': 'Электроэнергетика',
+    'telecom': 'Телекоммуникации',
+    'finance': 'Финансы',
+    'consumer': 'Потребительский сектор',
+    'transport': 'Транспорт'
+  };
+  
+  return (
+    <Box>
+      <Typography variant="h4" component="h1" gutterBottom>
+        Финансово-аналитическая платформа
+      </Typography>
+      
+      <Grid container spacing={4}>
+        {/* Левая колонка - Финансовые данные */}
+        <Grid item xs={12} md={6}>
+          <Paper elevation={3} sx={{ p: 2, mb: 3 }}>
+            <Typography variant="h5" component="h2" gutterBottom>
+              Индексы секторов
+            </Typography>
+            
+            <Tabs
+              value={selectedSector}
+              onChange={handleSectorChange}
+              variant="scrollable"
+              scrollButtons="auto"
+              sx={{ mb: 2 }}
+            >
+              {Object.keys(dashboardData.sectors_data).map((sector) => (
+                <Tab 
+                  key={sector} 
+                  label={sectorNames[sector] || sector} 
+                  value={sector} 
+                />
+              ))}
+            </Tabs>
+            
+            {selectedSectorData && (
+              <ChartComponent 
+                title={sectorNames[selectedSector] || selectedSector} 
+                data={selectedSectorData} 
+              />
+            )}
+          </Paper>
+        </Grid>
+        
+        {/* Правая колонка - Новости и аналитика */}
+        <Grid item xs={12} md={6}>
+          {dashboardData.analytics && (
+            <AnalyticsView analytics={dashboardData.analytics} />
+          )}
+          
+          {dashboardData.latest_news && dashboardData.latest_news.length > 0 && (
+            <NewsList 
+              news={dashboardData.latest_news} 
+              topics={Array.from(new Set(dashboardData.latest_news.map(item => item.topic)))} 
+            />
+          )}
+        </Grid>
+      </Grid>
+    </Box>
+  );
+} 

frontend/src/components/AnalyticsView.tsx

@@ -0,0 +1,128 @@
+import React from 'react';
+import { 
+  Box, 
+  Typography, 
+  Paper, 
+  Accordion, 
+  AccordionSummary, 
+  AccordionDetails,
+  Divider
+} from '@mui/material';
+import ExpandMoreIcon from '@mui/icons-material/ExpandMore';
+import { format } from 'date-fns';
+import { ru } from 'date-fns/locale';
+import { Analytics } from '@/lib/api';
+import ReactMarkdown from 'react-markdown';
+
+interface AnalyticsViewProps {
+  analytics: Analytics;
+}
+
+const AnalyticsView: React.FC<AnalyticsViewProps> = ({ analytics }) => {
+  // Функция для форматирования текста аналитики в нормальный вид
+  const formatAnalyticsText = (text: string) => {
+    return text
+      .replace(/\*\*/g, '') // Удаляем маркеры жирного текста
+      .replace(/\*\s*\*/g, ''); // Удаляем пустые маркеры
+  };
+
+  // Функция для парсинга проблем и решений
+  const parseProblemsAndSolutions = (text: string) => {
+    const problems = [];
+    let currentProblem = null;
+
+    const lines = text.split('\n');
+    
+    for (let i = 0; i < lines.length; i++) {
+      const line = lines[i].trim();
+      
+      if (line.startsWith('Проблема №') || line.startsWith('Проблема:')) {
+        // Если начинается новая проблема, сохраняем предыдущую
+        if (currentProblem) {
+          problems.push(currentProblem);
+        }
+        
+        currentProblem = {
+          problem: line.replace(/^Проблема №\d+:\s*|^Проблема:\s*/, '').trim(),
+          solution: ''
+        };
+      } else if (line.startsWith('Решение:') && currentProblem) {
+        // Если это решение для текущей проблемы
+        currentProblem.solution = line.replace(/^Решение:\s*/, '').trim();
+        
+        // Если есть следующие строки, которые не начинаются с "Проблема", добавляем их к решению
+        let j = i + 1;
+        while (j < lines.length && 
+               !lines[j].trim().startsWith('Проблема №') && 
+               !lines[j].trim().startsWith('Проблема:')) {
+          if (lines[j].trim()) {
+            currentProblem.solution += '\n' + lines[j].trim();
+          }
+          j++;
+        }
+        
+        // Переходим к следующей проблеме
+        i = j - 1;
+      }
+    }
+    
+    // Добавляем последнюю проблему
+    if (currentProblem) {
+      problems.push(currentProblem);
+    }
+    
+    return problems;
+  };
+
+  const formattedSummary = formatAnalyticsText(analytics.summary);
+  const problems = parseProblemsAndSolutions(analytics.problems_solutions);
+
+  return (
+    <Paper elevation={3} sx={{ p: 3, mb: 4 }}>
+      <Typography variant="h5" component="h2" gutterBottom>
+        Бизнес-аналитика на {format(new Date(analytics.date), 'dd MMMM yyyy', { locale: ru })}
+      </Typography>
+      
+      <Box mb={4}>
+        <Typography variant="h6" component="h3" gutterBottom sx={{ color: 'primary.main' }}>
+          Краткая сводка новостей:
+        </Typography>
+        <Typography variant="body1" paragraph>
+          {formattedSummary}
+        </Typography>
+      </Box>
+      
+      <Divider sx={{ mb: 3 }} />
+      
+      <Typography variant="h6" component="h3" gutterBottom sx={{ color: 'primary.main', mb: 2 }}>
+        Выявленные бизнес-проблемы и решения:
+      </Typography>
+      
+      {problems.map((item, index) => (
+        <Accordion key={index} sx={{ mb: 2 }}>
+          <AccordionSummary 
+            expandIcon={<ExpandMoreIcon />}
+            sx={{ 
+              backgroundColor: 'secondary.50',
+              '&:hover': { backgroundColor: 'secondary.100' }
+            }}
+          >
+            <Typography variant="subtitle1" sx={{ fontWeight: 'bold' }}>
+              Проблема №{index + 1}: {item.problem}
+            </Typography>
+          </AccordionSummary>
+          <AccordionDetails>
+            <Typography variant="h6" color="primary" gutterBottom>
+              Решение:
+            </Typography>
+            <ReactMarkdown>
+              {item.solution}
+            </ReactMarkdown>
+          </AccordionDetails>
+        </Accordion>
+      ))}
+    </Paper>
+  );
+};
+
+export default AnalyticsView; 

frontend/src/components/ChartComponent.tsx

@@ -0,0 +1,107 @@
+import React from 'react';
+import {
+  Chart as ChartJS,
+  CategoryScale,
+  LinearScale,
+  PointElement,
+  LineElement,
+  Title,
+  Tooltip,
+  Legend,
+} from 'chart.js';
+import { Line } from 'react-chartjs-2';
+import { Box, Paper, Typography } from '@mui/material';
+
+// Регистрируем необходимые компоненты для ChartJS
+ChartJS.register(
+  CategoryScale,
+  LinearScale,
+  PointElement,
+  LineElement,
+  Title,
+  Tooltip,
+  Legend
+);
+
+interface ChartComponentProps {
+  title: string;
+  data: Array<{
+    TRADEDATE: string;
+    CLOSE: number;
+    [key: string]: any;
+  }>;
+  color?: string;
+}
+
+const ChartComponent: React.FC<ChartComponentProps> = ({ title, data, color = 'rgb(0, 114, 255)' }) => {
+  // Подготавливаем данные для графика
+  const chartData = {
+    labels: data.map(item => item.TRADEDATE),
+    datasets: [
+      {
+        label: title,
+        data: data.map(item => item.CLOSE),
+        borderColor: color,
+        backgroundColor: `${color}33`, // Добавляем прозрачность
+        tension: 0.1,
+        fill: true,
+      },
+    ],
+  };
+
+  // Опции для графика
+  const options = {
+    responsive: true,
+    plugins: {
+      legend: {
+        position: 'top' as const,
+      },
+      title: {
+        display: true,
+        text: title,
+      },
+    },
+    scales: {
+      x: {
+        ticks: {
+          maxTicksLimit: 10, // Ограничиваем количество меток по оси X
+        },
+      },
+    },
+  };
+
+  // Вычисляем изменение цены
+  const firstPrice = data.length > 0 ? data[0].CLOSE : 0;
+  const lastPrice = data.length > 0 ? data[data.length - 1].CLOSE : 0;
+  const priceChange = lastPrice - firstPrice;
+  const priceChangePercent = firstPrice !== 0 ? (priceChange / firstPrice) * 100 : 0;
+
+  return (
+    <Paper elevation={3} sx={{ p: 2, mb: 3 }}>
+      <Typography variant="h6" component="h3" gutterBottom>
+        {title}
+      </Typography>
+      
+      <Box display="flex" justifyContent="space-between" mb={2}>
+        <Typography variant="body1">
+          Цена: {lastPrice.toFixed(2)}
+        </Typography>
+        <Typography 
+          variant="body1" 
+          sx={{ 
+            color: priceChange >= 0 ? 'success.main' : 'error.main',
+            fontWeight: 'bold'
+          }}
+        >
+          {priceChange >= 0 ? '+' : ''}{priceChange.toFixed(2)} ({priceChangePercent.toFixed(2)}%)
+        </Typography>
+      </Box>
+      
+      <Box height={300}>
+        <Line options={options} data={chartData} />
+      </Box>
+    </Paper>
+  );
+};
+
+export default ChartComponent; 

frontend/src/components/Header.tsx

@@ -0,0 +1,59 @@
+import * as React from 'react';
+import { AppBar, Toolbar, Typography, Button, Container, Box } from '@mui/material';
+import { useRouter } from 'next/navigation';
+
+const Header: React.FC = () => {
+  const router = useRouter();
+
+  return (
+    <AppBar position="static" sx={{ backgroundColor: '#0072ff' }}>
+      <Container maxWidth="xl">
+        <Toolbar disableGutters>
+          <Typography
+            variant="h6"
+            noWrap
+            component="div"
+            onClick={() => router.push('/')}
+            sx={{ 
+              mr: 2, 
+              display: { xs: 'none', md: 'flex' }, 
+              fontWeight: 700,
+              cursor: 'pointer'
+            }}
+          >
+            ФИНАНСОВО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА
+          </Typography>
+
+          <Box sx={{ flexGrow: 1, display: { xs: 'none', md: 'flex' } }}>
+            <Button
+              onClick={() => router.push('/')}
+              sx={{ my: 2, color: 'white', display: 'block' }}
+            >
+              Главная
+            </Button>
+            <Button
+              onClick={() => router.push('/markets')}
+              sx={{ my: 2, color: 'white', display: 'block' }}
+            >
+              Рынки
+            </Button>
+            <Button
+              onClick={() => router.push('/news')}
+              sx={{ my: 2, color: 'white', display: 'block' }}
+            >
+              Новости
+            </Button>
+            <Button
+              onClick={() => router.push('/analytics')}
+              sx={{ my: 2, color: 'white', display: 'block' }}
+            >
+              Аналитика
+            </Button>
+          </Box>
+        </Toolbar>
+      </Container>
+    </AppBar>
+  );
+};
+
+export default Header; 

frontend/src/components/NewsList.tsx

@@ -0,0 +1,126 @@
+import React, { useState } from 'react';
+import { 
+  Box, 
+  Typography, 
+  List, 
+  ListItem, 
+  ListItemText, 
+  Chip, 
+  Divider, 
+  Paper,
+  Accordion,
+  AccordionSummary,
+  AccordionDetails,
+  FormControl,
+  InputLabel,
+  Select,
+  MenuItem,
+  SelectChangeEvent
+} from '@mui/material';
+import ExpandMoreIcon from '@mui/icons-material/ExpandMore';
+import { format } from 'date-fns';
+import { ru } from 'date-fns/locale';
+import { NewsItem } from '@/lib/api';
+
+interface NewsListProps {
+  news: NewsItem[];
+  topics?: string[];
+}
+
+const NewsList: React.FC<NewsListProps> = ({ news, topics = [] }) => {
+  const [selectedTopic, setSelectedTopic] = useState<string>('all');
+
+  const handleTopicChange = (event: SelectChangeEvent<string>) => {
+    setSelectedTopic(event.target.value);
+  };
+
+  // Фильтруем новости по выбранной теме
+  const filteredNews = selectedTopic === 'all' 
+    ? news 
+    : news.filter(item => item.topic === selectedTopic);
+
+  return (
+    <Paper elevation={3} sx={{ p: 3, mb: 4 }}>
+      <Box display="flex" justifyContent="space-between" alignItems="center" mb={3}>
+        <Typography variant="h5" component="h2" gutterBottom>
+          Последние новости
+        </Typography>
+
+        {topics.length > 0 && (
+          <FormControl variant="outlined" size="small" sx={{ minWidth: 200 }}>
+            <InputLabel id="topic-select-label">Тема</InputLabel>
+            <Select
+              labelId="topic-select-label"
+              id="topic-select"
+              value={selectedTopic}
+              onChange={handleTopicChange}
+              label="Тема"
+            >
+              <MenuItem value="all">Все темы</MenuItem>
+              {topics.map((topic) => (
+                <MenuItem key={topic} value={topic}>
+                  {topic}
+                </MenuItem>
+              ))}
+            </Select>
+          </FormControl>
+        )}
+      </Box>
+
+      {filteredNews.length === 0 ? (
+        <Typography variant="body1" color="text.secondary" sx={{ textAlign: 'center', py: 4 }}>
+          Новости не найдены
+        </Typography>
+      ) : (
+        <List>
+          {filteredNews.map((item, index) => (
+            <React.Fragment key={item.id}>
+              {index > 0 && <Divider component="li" />}
+              <ListItem alignItems="flex-start" sx={{ py: 2 }}>
+                <ListItemText
+                  primary={
+                    <Box display="flex" justifyContent="space-between" alignItems="center">
+                      <Typography variant="h6" component="h3" sx={{ fontWeight: 'bold', mb: 1 }}>
+                        {item.title}
+                      </Typography>
+                      <Chip 
+                        label={item.topic} 
+                        color="primary" 
+                        size="small" 
+                        sx={{ fontSize: '0.75rem' }}
+                      />
+                    </Box>
+                  }
+                  secondary={
+                    <>
+                      <Typography
+                        variant="body2"
+                        color="text.secondary"
+                        sx={{ mb: 1, display: 'block' }}
+                      >
+                        {format(new Date(item.date), 'dd MMMM yyyy', { locale: ru })}
+                      </Typography>
+
+                      <Accordion>
+                        <AccordionSummary expandIcon={<ExpandMoreIcon />}>
+                          <Typography>Подробнее...</Typography>
+                        </AccordionSummary>
+                        <AccordionDetails>
+                          <Typography variant="body2">
+                            {item.content}
+                          </Typography>
+                        </AccordionDetails>
+                      </Accordion>
+                    </>
+                  }
+                />
+              </ListItem>
+            </React.Fragment>
+          ))}
+        </List>
+      )}
+    </Paper>
+  );
+};
+
+export default NewsList; 

frontend/src/lib/api.ts

@@ -0,0 +1,136 @@
+import axios from 'axios';
+
+// Базовый URL API
+const API_URL = process.env.NEXT_PUBLIC_API_URL || 'http://localhost:8000';
+
+// Создаем экземпляр axios с базовым URL
+const api = axios.create({
+  baseURL: API_URL,
+  headers: {
+    'Content-Type': 'application/json',
+  },
+});
+
+// Интерфейсы для типизации данных
+export interface SectorData {
+  sector: string;
+  data: Array<{
+    TRADEDATE: string;
+    OPEN: number;
+    HIGH: number;
+    LOW: number;
+    CLOSE: number;
+    VOLUME: number;
+    [key: string]: any;
+  }>;
+}
+
+export interface TickerData {
+  ticker: string;
+  data: Array<{
+    TRADEDATE: string;
+    OPEN: number;
+    HIGH: number;
+    LOW: number;
+    CLOSE: number;
+    VOLUME: number;
+    [key: string]: any;
+  }>;
+}
+
+export interface NewsItem {
+  id: number;
+  date: string;
+  topic: string;
+  title: string;
+  content: string;
+  created_at: string;
+}
+
+export interface Analytics {
+  date: string;
+  summary: string;
+  problems_solutions: string;
+}
+
+export interface DashboardData {
+  analytics: Analytics;
+  sectors_data: {
+    [key: string]: Array<{
+      TRADEDATE: string;
+      OPEN: number;
+      HIGH: number;
+      LOW: number;
+      CLOSE: number;
+      VOLUME: number;
+      [key: string]: any;
+    }>;
+  };
+  latest_news: NewsItem[];
+}
+
+// API функции для получения данных
+
+// Получение списка секторов
+export const getSectors = async (): Promise<string[]> => {
+  const response = await api.get<string[]>('/sectors');
+  return response.data;
+};
+
+// Получение данных по сектору
+export const getSectorData = async (sector: string, period: number = 30): Promise<SectorData> => {
+  const response = await api.get<SectorData>(`/sector/${sector}`, {
+    params: { period },
+  });
+  return response.data;
+};
+
+// Получение списка тикеров
+export const getTickers = async (sector?: string): Promise<string[]> => {
+  const response = await api.get<string[]>('/tickers', {
+    params: { sector },
+  });
+  return response.data;
+};
+
+// Получение данных по тикеру
+export const getTickerData = async (ticker: string, period: number = 30): Promise<TickerData> => {
+  const response = await api.get<TickerData>(`/ticker/${ticker}`, {
+    params: { period },
+  });
+  return response.data;
+};
+
+// Получение тем новостей
+export const getNewsTopics = async (): Promise<string[]> => {
+  const response = await api.get<string[]>('/news/topics');
+  return response.data;
+};
+
+// Получение новостей
+export const getNews = async (days: number = 7, topic?: string): Promise<NewsItem[]> => {
+  const response = await api.get<NewsItem[]>('/news', {
+    params: { days, topic },
+  });
+  return response.data;
+};
+
+// Получение последнего анализа
+export const getLatestAnalytics = async (): Promise<Analytics> => {
+  const response = await api.get<Analytics>('/analytics/latest');
+  return response.data;
+};
+
+// Получение анализа по дате
+export const getAnalyticsByDate = async (date: string): Promise<Analytics> => {
+  const response = await api.get<Analytics>(`/analytics/${date}`);
+  return response.data;
+};
+
+// Получение данных для дашборда
+export const getDashboardData = async (): Promise<DashboardData> => {
+  const response = await api.get<DashboardData>('/dashboard');
+  return response.data;
+};
+
+export default api; 

frontend/tailwind.config.js

@@ -0,0 +1,39 @@
+/** @type {import('tailwindcss').Config} */
+module.exports = {
+  content: [
+    './src/pages/**/*.{js,ts,jsx,tsx,mdx}',
+    './src/components/**/*.{js,ts,jsx,tsx,mdx}',
+    './src/app/**/*.{js,ts,jsx,tsx,mdx}',
+  ],
+  theme: {
+    extend: {
+      colors: {
+        primary: {
+          50: '#e6f1ff',
+          100: '#cce3ff',
+          200: '#99c7ff',
+          300: '#66aaff',
+          400: '#338eff',
+          500: '#0072ff',
+          600: '#005bcc',
+          700: '#004499',
+          800: '#002e66',
+          900: '#001733',
+        },
+        secondary: {
+          50: '#f5f5f5',
+          100: '#e9e9e9',
+          200: '#d9d9d9',
+          300: '#c4c4c4',
+          400: '#9d9d9d',
+          500: '#7b7b7b',
+          600: '#555555',
+          700: '#434343',
+          800: '#262626',
+          900: '#171717',
+        },
+      },
+    },
+  },
+  plugins: [],
+} 

models.py

@@ -0,0 +1,383 @@
+import sqlite3
+from datetime import datetime, timedelta
+import pandas as pd
+import logging
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+import os
+
+# Для работы с OpenAI API
+from openai import OpenAI
+
+# Импортируем конфигурацию
+from config import sector_indices, sector_tickers, DB_CONFIG, OPENAI_CONFIG
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger("models")
+
+
+class FinancialDataManager:
+    """Класс для управления финансовыми данными"""
+    
+    def __init__(self):
+        """Инициализация менеджера финансовых данных"""
+        self.db_path = f"data/{DB_CONFIG['financial_data']}"
+    
+    def _get_connection(self):
+        """
+        Создает и возвращает соединение с базой данных.
+        
+        Returns:
+            sqlite3.Connection: Объект соединения с базой данных
+        """
+        return sqlite3.connect(self.db_path)
+    
+    def get_sector_data(self, sector: str, start_date: str, end_date: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Получение данных по сектору за указанный период
+        
+        Args:
+            sector: Название сектора
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: Данные по сектору
+        """
+        query = f"""
+        SELECT * FROM sector_indices
+        WHERE sector = ? AND date BETWEEN ? AND ?
+        ORDER BY date
+        """
+        
+        try:
+            with self._get_connection() as conn:
+                df = pd.read_sql_query(query, conn, params=(sector, start_date, end_date))
+                
+                if not df.empty:
+                    # Преобразуем даты в строки для JSON
+                    df['date'] = df['date'].astype(str)
+                    return df.to_dict(orient='records')
+                return []
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении данных сектора {sector}: {str(e)}")
+            return []
+    
+    def get_ticker_data(self, ticker: str, start_date: str, end_date: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Получение данных по тикеру за указанный период
+        
+        Args:
+            ticker: Тикер ценной бумаги
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: Данные по тикеру
+        """
+        query = f"""
+        SELECT * FROM ticker_data
+        WHERE ticker = ? AND date BETWEEN ? AND ?
+        ORDER BY date
+        """
+        
+        try:
+            with self._get_connection() as conn:
+                df = pd.read_sql_query(query, conn, params=(ticker, start_date, end_date))
+                
+                if not df.empty:
+                    # Преобразуем даты в строки для JSON
+                    df['date'] = df['date'].astype(str)
+                    return df.to_dict(orient='records')
+                return []
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении данных тикера {ticker}: {str(e)}")
+            return []
+    
+    def get_all_sectors(self) -> List[str]:
+        """
+        Получение списка всех доступных секторов
+        
+        Returns:
+            List[str]: Список секторов
+        """
+        return list(sector_indices.keys())
+    
+    def get_all_tickers(self) -> Dict[str, List[str]]:
+        """
+        Получение списка всех доступных тикеров, сгруппированных по секторам
+        
+        Returns:
+            Dict[str, List[str]]: Словарь с тикерами по секторам
+        """
+        return sector_tickers
+
+
+class NewsManager:
+    """Класс для управления новостями"""
+    
+    def __init__(self):
+        """Инициализация менеджера новостей"""
+        self.db_path = f"data/{DB_CONFIG['news_data']}"
+    
+    def _get_connection(self):
+        """
+        Создает и возвращает соединение с базой данных.
+        
+        Returns:
+            sqlite3.Connection: Объект соединения с базой данных
+        """
+        return sqlite3.connect(self.db_path)
+    
+    def get_news_by_date(self, start_date: str, end_date: str = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Получение новостей за указанный период
+        
+        Args:
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD' (опционально)
+            
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: Данные новостей
+        """
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        query = """
+        SELECT * FROM news
+        WHERE date BETWEEN ? AND ?
+        ORDER BY date DESC
+        """
+        
+        try:
+            with self._get_connection() as conn:
+                df = pd.read_sql_query(query, conn, params=(start_date, end_date))
+                
+                if not df.empty:
+                    # Преобразуем даты в строки для JSON
+                    df['date'] = df['date'].astype(str)
+                    return df.to_dict(orient='records')
+                return []
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении новостей: {str(e)}")
+            return []
+    
+    def get_news_by_topic(self, topic: str, start_date: str, end_date: str = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Получение новостей по теме за указанный период
+        
+        Args:
+            topic: Тема новостей
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD' (опционально)
+            
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: Данные новостей
+        """
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        query = """
+        SELECT * FROM news
+        WHERE topic = ? AND date BETWEEN ? AND ?
+        ORDER BY date DESC
+        """
+        
+        try:
+            with self._get_connection() as conn:
+                df = pd.read_sql_query(query, conn, params=(topic, start_date, end_date))
+                
+                if not df.empty:
+                    # Преобразуем даты в строки для JSON
+                    df['date'] = df['date'].astype(str)
+                    return df.to_dict(orient='records')
+                return []
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении новостей по теме {topic}: {str(e)}")
+            return []
+    
+    def get_topics(self) -> List[str]:
+        """
+        Получение списка всех доступных тем новостей
+        
+        Returns:
+            List[str]: Список тем
+        """
+        query = "SELECT DISTINCT topic FROM news"
+        
+        try:
+            with self._get_connection() as conn:
+                df = pd.read_sql_query(query, conn)
+                return df['topic'].tolist()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении списка тем новостей: {str(e)}")
+            return []
+
+
+class AnalyticsManager:
+    """Класс для управления аналитикой"""
+    
+    def __init__(self):
+        """Инициализация менеджера аналитики"""
+        self.db_path = f"data/{DB_CONFIG['analytics']}"
+        self.news_manager = NewsManager()
+    
+    def _get_connection(self):
+        """
+        Создает и возвращает соединение с базой данных.
+        
+        Returns:
+            sqlite3.Connection: Объект соединения с базой данных
+        """
+        return sqlite3.connect(self.db_path)
+    
+    def analyze_news(self, news: List[Dict[str, Any]]) -> bool:
+        """
+        Анализирует новости и сохраняет результаты в базу данных
+        
+        Args:
+            news: Список новостей для анализа
+            
+        Returns:
+            bool: Успешность операции
+        """
+        if not news:
+            logger.warning("Нет новостей для анализа")
+            return False
+        
+        # Собираем контент новостей для анализа
+        news_content = [item['content'] for item in news if 'content' in item]
+        
+        if not news_content:
+            logger.warning("Нет содержимого новостей для анализа")
+            return False
+        
+        # Подготавливаем промпт для анализа
+        prompt = """
+        Проанализируйте следующие новости и предоставьте:
+        1. Краткую сводку основных событий
+        2. Выявленные бизнес-проблемы
+        3. Возможные решения для этих проблем
+        4. Общую оценку настроения новостей (от -1 до 1, где -1 - крайне негативное, 1 - крайне позитивное)
+        
+        Формат ответа:
+        {
+            "summary": "Краткая сводка основных событий...",
+            "business_problems": "Проблема 1... Проблема 2...",
+            "solutions": "Решение 1... Решение 2...",
+            "sentiment": 0.5
+        }
+        """
+        
+        try:
+            # Создаем клиент для OpenAI API
+            client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", ""))
+            
+            # Преобразуем массив новостей в строку
+            news_text = "\n\n".join(news_content)
+            
+            # Отправляем запрос к API
+            completion = client.chat.completions.create(
+                model=OPENAI_CONFIG['model'],
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": prompt},
+                    {"role": "user", "content": news_text}
+                ],
+                temperature=OPENAI_CONFIG['temperature'],
+                max_tokens=OPENAI_CONFIG['max_tokens'],
+                response_format={"type": "json_object"}
+            )
+            
+            # Получаем результат анализа
+            analysis_result = completion.choices[0].message.content
+            
+            # Парсим JSON-ответ
+            import json
+            result = json.loads(analysis_result)
+            
+            # Создаем запись в базе данных
+            today = datetime.now().date().strftime("%Y-%m-%d")
+            
+            with self._get_connection() as conn:
+                # Проверяем, есть ли уже анализ за сегодня
+                cursor = conn.cursor()
+                cursor.execute("SELECT id FROM analytics WHERE date = ?", (today,))
+                existing = cursor.fetchone()
+                
+                if existing:
+                    # Обновляем существующий анализ
+                    cursor.execute(
+                        """
+                        UPDATE analytics
+                        SET summary = ?, business_problems = ?, solutions = ?, sentiment = ?
+                        WHERE date = ?
+                        """,
+                        (
+                            result.get("summary", ""),
+                            result.get("business_problems", ""),
+                            result.get("solutions", ""),
+                            result.get("sentiment", 0),
+                            today
+                        )
+                    )
+                    logger.info(f"Анализ за {today} обновлен")
+                else:
+                    # Создаем новый анализ
+                    cursor.execute(
+                        """
+                        INSERT INTO analytics (date, summary, business_problems, solutions, sentiment)
+                        VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
+                        """,
+                        (
+                            today,
+                            result.get("summary", ""),
+                            result.get("business_problems", ""),
+                            result.get("solutions", ""),
+                            result.get("sentiment", 0)
+                        )
+                    )
+                    logger.info(f"Анализ за {today} сохранен")
+                
+                conn.commit()
+            
+            return True
+        
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при анализе новостей: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def get_analytics_by_date(self, start_date: str, end_date: str = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Получение аналитики за указанный период
+        
+        Args:
+            start_date: Начальная дата в формате 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: Конечная дата в формате 'YYYY-MM-DD' (опционально)
+            
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: Данные аналитики
+        """
+        if not end_date:
+            end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+        
+        query = """
+        SELECT * FROM analytics
+        WHERE date BETWEEN ? AND ?
+        ORDER BY date DESC
+        """
+        
+        try:
+            with self._get_connection() as conn:
+                df = pd.read_sql_query(query, conn, params=(start_date, end_date))
+                
+                if not df.empty:
+                    # Преобразуем даты в строки для JSON
+                    df['date'] = df['date'].astype(str)
+                    return df.to_dict(orient='records')
+                return []
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении аналитики: {str(e)}")
+            return [] 

news_parser.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+import datetime
+import requests
+from bs4 import BeautifulSoup
+import pandas as pd
+
+class NewsParser:
+    def __init__(self):
+        # Можно использовать один session для всех запросов
+        self.requests_session = requests.Session()
+    
+    def parse_news(self, last_days=1):
+        """
+        Парсит новости с Lenta.ru за указанное число последних дней.
+        
+        :param last_days: количество последних дней, за которые нужно собрать новости.
+        :return: pd.DataFrame с колонками [dates, topics, titles, content].
+        """
+        
+        dates = []
+        topics = []
+        titles = []
+        contents = []
+        
+        # Перебираем дни от 0 до last_days-1
+        for day in range(last_days):
+            num_pages = 1
+            # Формируем дату в нужном формате: 'YYYY/MM/DD'
+            date_str = (datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=day)).strftime('%Y/%m/%d')
+            
+            while True:
+                url = f'https://lenta.ru/{date_str}/page/{num_pages}/'
+                response = self.requests_session.get(url)
+                
+                if response.status_code != 200:
+                    break
+                
+                soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
+                news_list = soup.find_all('a', {"class": "card-full-news _archive"}, href=True)
+
+                # Если на странице нет новостей, выходим из цикла пагинации
+                if len(news_list) == 0:
+                    break
+
+                for news in news_list:
+                    dates.append(date_str)
+                    
+                    # Заголовок
+                    title_el = news.find('h3', {"class": "card-full-news__title"})
+                    if title_el:
+                        titles.append(title_el.get_text(strip=True))
+                    else:
+                        titles.append('None')
+                    
+                    # Рубрика/тема
+                    topic_el = news.find('span', {"class": "card-full-news__info-item card-full-news__rubric"})
+                    if topic_el:
+                        topics.append(topic_el.get_text(strip=True))
+                    else:
+                        topics.append('None')
+                    
+                    # Текст статьи
+                    news_url = 'https://lenta.ru' + news['href']
+                    article_req = self.requests_session.get(news_url)
+                    article_soup = BeautifulSoup(article_req.text, 'lxml')
+                    
+                    paragraphs = article_soup.find_all('p', class_='topic-body__content-text')
+                    # Склеиваем все абзацы в одну строку
+                    news_content = ' '.join([p.get_text(strip=True) for p in paragraphs])
+                    contents.append(news_content)
+                
+                num_pages += 1
+
+        # Формируем DataFrame
+        df = pd.DataFrame({
+            'dates': dates,
+            'topics': topics,
+            'titles': titles,
+            'content': contents
+        })
+        
+        # Преобразуем колонки с датами к формату datetime
+        df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], errors='coerce')
+        return df
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Пример использования
+    parser = NewsParser()
+    news_df = parser.parse_news()  # Сбор новостей за последние 2 дня
+    print(news_df.head())

open_router.ipynb

@@ -400,7 +400,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "df_economy = df[(df['topics'] == 'Экономика') | (df['topics'] == 'Политика') | (df['topics'] == 'Интернет и СМИ')]\n",
+    "df_economy = df[(df['topics'] == 'Экономика') | (df['topics'] == 'Политика')]\n",
     "df_economy\n"
    ]
   },

requirements.txt

@@ -1,19 +1,15 @@
-pandas
-plotly 
-requests
-apimoex
-aiohttp
-requests
-httpx
-pybit
-aiohttp
-altair
-pymc
-scikit-learn
-numpy
-seaborn
-statsmodels
-xgboost
-lightgbm
-groq
-yfinance
+fastapi==0.104.1
+uvicorn==0.23.2
+pandas==2.1.1
+numpy==1.26.0
+requests==2.31.0
+beautifulsoup4==4.12.2
+lxml==4.9.3
+openai==1.3.0
+schedule==1.2.0
+python-dateutil==2.8.2
+pydantic==2.4.2
+sqlalchemy==2.0.22
+aiohttp==3.8.6
+asyncio==3.4.3
+python-multipart==0.0.6