Infer installments principal from payment schedule (price table)

infer_principal.py

import pandas as pd
from pyxirr import xirr, xnpv
from typing import List, Dict

# Esta função já estava correta, pois usa a taxa anual para o XNPV.
# Nenhuma alteração é necessária aqui.
def get_inferred_principal(
    proposed_schedule: List[Dict],
    loan_monthly_rate: float,
    disbursement_date_str: str,
) -> float:
    """Calcula e retorna o principal implícito de um cronograma."""
    disbursement_date = pd.to_datetime(disbursement_date_str)
    payment_dates = [pd.to_datetime(p['due_date']) for p in proposed_schedule]
    payment_amounts = [-p['fixed_amount'] for p in proposed_schedule]

    # Converte a taxa mensal em uma taxa anual efetiva para o cálculo do XNPV
    loan_annual_rate = (1 + loan_monthly_rate)**12 - 1

    # O XNPV dos pagamentos nos dá o valor presente. O principal é o valor absoluto.
    inferred_principal = -xnpv(loan_annual_rate, [disbursement_date] + payment_dates, [0] + payment_amounts)
    return inferred_principal

# --- FUNÇÃO AJUSTADA ---
def generate_amortization_schedule(
    proposed_schedule: List[Dict],
    loan_monthly_rate: float,
    disbursement_date_str: str,
) -> pd.DataFrame:
    """
    Gera a Tabela de Amortização detalhada para um cronograma, inferindo seu principal.
    """
    # 1. Obter o Saldo Devedor Inicial, que é o nosso principal inferido
    initial_balance = get_inferred_principal(proposed_schedule, loan_monthly_rate, disbursement_date_str)

    # --- AJUSTE PRINCIPAL AQUI ---
    # 2. Calcular a taxa de juros anual e diária equivalentes
    # A taxa anual é a base para um cálculo preciso em dias corridos (convenção Actual/365)
    loan_annual_rate = (1 + loan_monthly_rate)**12 - 1
    daily_rate = (1 + loan_annual_rate)**(1 / 365) - 1
    # --- FIM DO AJUSTE ---

    # 3. Preparando os dados para o loop de cálculo da amortização
    amortization_data = []
    outstanding_balance = initial_balance
    previous_date = pd.to_datetime(disbursement_date_str)

    print(f"--- Gerando Tabela de Amortização ---")
    print(f"Principal Inferido (Saldo Devedor Inicial): {initial_balance:,.2f}")
    print(f"Taxa Mensal: {loan_monthly_rate:.2%}")
    print(f"Taxa Anual Equivalente: {loan_annual_rate:.4%}")
    print(f"Taxa Diária Equivalente (base 365): {daily_rate:.8f}\n")

    for i, installment in enumerate(proposed_schedule):
        payment_date = pd.to_datetime(installment['due_date'])
        payment_amount = installment['fixed_amount']

        # Calcula os juros para o período exato em dias usando a nova taxa diária
        days_in_period = (payment_date - previous_date).days
        interest_paid = outstanding_balance * ((1 + daily_rate)**days_in_period - 1)

        # A amortização é o que sobra da parcela após pagar os juros
        principal_paid = payment_amount - interest_paid

        # Atualiza o saldo devedor
        outstanding_balance -= principal_paid
        
        # Ajuste final na última parcela para zerar o saldo devido a arredondamentos
        if i == len(proposed_schedule) - 1:
            principal_paid += outstanding_balance
            outstanding_balance = 0.0

        amortization_data.append({
            "Parcela #": i + 1,
            "Data Venc.": payment_date.date(),
            "Dias Período": days_in_period,
            "Valor Parcela": payment_amount,
            "Juros": interest_paid,
            "Amortização (Principal)": principal_paid,
            "Saldo Devedor": outstanding_balance
        })

        previous_date = payment_date

    # Cria um DataFrame do Pandas para uma visualização clara
    df = pd.DataFrame(amortization_data)
    # Formatando as colunas para melhor leitura
    for col in ["Valor Parcela", "Juros", "Amortização (Principal)", "Saldo Devedor"]:
        df[col] = df[col].map('{:,.2f}'.format)

    return df

# --- DEMONSTRAÇÃO DE USO ---
if __name__ == "__main__":
    schedule_recebido = [
        {"due_date": "2025-11-10", "fixed_amount": 5867.00},
        {"due_date": "2025-12-10", "fixed_amount": 5867.00},
        {"due_date": "2026-01-10", "fixed_amount": 5867.00},
        {"due_date": "2026-02-10", "fixed_amount": 5867.00},
        {"due_date": "2026-03-10", "fixed_amount": 5867.00},
    ]
    taxa_do_contrato = 0.12  # 12% a.m.
    data_desembolso = '2025-09-30'

    # Gerando a tabela de amortização completa
    tabela_amortizacao = generate_amortization_schedule(
        schedule_recebido,
        taxa_do_contrato,
        data_desembolso
    )

    print(tabela_amortizacao.to_string(index=False))