import datetime
import calendar
import pandas as pd
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from src.tipo_ticker import TipoTicker
from src.stuff import tipo_ticker, vendas_no_mes
class CalculoIr():
df: pd.DataFrame
vendas: dict = dict()
prejuizo_acumulado: dict = {}
datas: list = []
mes_do_relatorio : str
def __init__(self, df):
self.df = df
def calcula(self):
hoje = datetime.datetime.now().date()
data_inicial = self.df['data'].min() + relativedelta(months=-1)
data = data_inicial = datetime.date(data_inicial.year, data_inicial.month, 1)
data_final = hoje + relativedelta(months=-1)
data_final = datetime.date(data_final.year, data_final.month, calendar.monthrange(data_final.year,data_final.month)[1])
self.mes_do_relatorio = self.__get_date_key__(data_final)
while data <= data_final:
self.datas.append(data)
data = data + relativedelta(months=1)
self.prejuizo_acumulado = {}
for tipo in TipoTicker:
self.__seta_prejuizo_acumulado(data_inicial, tipo, 0.0)
for index, data in enumerate(self.datas):
self.__seta_vendas_no_mes(data, vendas_no_mes(self.df, data.year, data.month))
for tipo in TipoTicker:
prejuizo_acumulado = self.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo)
self.__seta_prejuizo_acumulado(data, tipo, prejuizo_acumulado)
def calcula_prejuizo_acumulado(self, data, tipo):
prejuizo_acumulado = self.calcula_prejuizo_por_tipo(data, tipo)
if self.__tem_prejuizo_no_mes_anterior(tipo, data):
prejuizo_acumulado = prejuizo_acumulado + self.__prejuizo_no_mes_anterior(tipo, data)
return prejuizo_acumulado
def calcula_ir_a_pagar_no_mes(self, data):
ir_a_pagar = 0.0
for tipo in TipoTicker:
prejuizo_acumulado = self.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo)
ir_a_pagar += self.calcula_ir_a_pagar(prejuizo_acumulado, tipo)
return ir_a_pagar
def calcula_ir_a_pagar(self, lucro, tipo):
if lucro > 0:
if tipo == TipoTicker.ACAO:
return lucro * 0.15
if tipo == TipoTicker.ETF:
return lucro * 0.15
if tipo == TipoTicker.FII:
return lucro * 0.2
return 0.0
def calcula_dedo_duro_no_mes(self, data):
porcentagem_dedo_duro = 0.005 / 100.0
return sum(operacao_de_venda['preco_medio_venda'] * operacao_de_venda['qtd_vendida']
for operacao_de_venda in vendas_no_mes(self.df, data.year, data.month)) * porcentagem_dedo_duro
def calcula_vendas_totais_no_mes(self, data):
return vendas_no_mes(self.df, data.year, data.month)
def calcula_prejuizo_por_tipo(self, data, tipo):
return sum([venda['resultado_apurado'] for venda in self.vendas[self.__get_date_key__(data)][tipo]])
def __tem_prejuizo_no_mes_anterior(self, tipo, data):
if self.__prejuizo_no_mes_anterior(tipo, data) < 0:
return True
return False
def __prejuizo_no_mes_anterior(self, tipo, data):
mes_anterior = self.__get_date_key__(data + relativedelta(months=-1))
if mes_anterior in self.prejuizo_acumulado:
return self.prejuizo_acumulado[mes_anterior][tipo]
return 0.0
def __get_date_key__(self, data):
return str(data.month) + '/' + str(data.year)
def __seta_prejuizo_acumulado(self, data, tipo, prejuizo):
if not self.__get_date_key__(data) in self.prejuizo_acumulado:
self.prejuizo_acumulado[self.__get_date_key__(data)] = {}
self.prejuizo_acumulado[self.__get_date_key__(data)][tipo] = prejuizo
def __seta_vendas_no_mes(self, data, vendas_no_mes):
self.vendas[self.__get_date_key__(data)] = {}
for tipo in TipoTicker:
self.vendas[self.__get_date_key__(data)][tipo] = []
for venda in vendas_no_mes:
ticker = venda['ticker']
self.vendas[self.__get_date_key__(data)][tipo_ticker(ticker)].append(venda)
def get_vendas_no_mes_por_tipo(self, data):
return self.vendas[self.__get_date_key__(data)]
def possui_vendas_no_mes(self, data):
for tipo in TipoTicker:
if len(self.vendas[self.__get_date_key__(data)][tipo]):
return True
return False
