cafci

name	cafci
description	Datos de fondos comunes de inversion argentinos via CAFCI (Camara Argentina de Fondos Comunes de Inversion). Combina catalogo JSON (1152 fondos, 4615 clases, fees, IDs, metadata), snapshot diario XLSX (VCP, patrimonio, market share, variaciones), ficha individual markdown (rendimientos TNA por periodo) y composicion de cartera (top activos). Sin API key.
license	MIT

CAFCI — Fondos Comunes de Inversion Argentinos

Skill para consultar informacion publica de fondos comunes de inversion en Argentina via las 4 fuentes oficiales de CAFCI (Camara Argentina de Fondos Comunes de Inversion).

Cubre 1152 fondos y 4615 clases activas al 2026-06: Money Market, Renta Fija, Renta Variable, Renta Mixta, PyMes, Retorno Total, Infraestructura, Fondos Cerrados, ASG, RG900.

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⚠️ Aviso Legal

• API publica sin documentacion oficial. Los endpoints pueden cambiar sin aviso (como paso con la API REST anterior, discontinuada en 2026-04).
• Respetar terminos de uso del CAFCI.
• Los datos son delayed (cierre del dia habil, ~18hs ART).
• Para uso comercial intensivo, contactar al CAFCI para feeds oficiales.
• Rendimientos pasados no garantizan rendimientos futuros.

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📌 Importante: API REST anterior DISCONTINUADA

La API REST api.pub.cafci.org.ar/tipo-renta, /fondo/{id}, /estadisticas/... fue discontinuada en 2026-04 (HTTP 403 "Route not allowed"). El unico path que sigue activo en ese host es /pb_get.

Esta skill usa las 4 fuentes alternativas que la reemplazaron:

1. /consulta-de-fondos.json (catalogo completo)
2. /pb_get (XLSX diario)
3. defuddle.md/.../fondos/{F}?clase={C} (ficha markdown)
4. .../fondos/{F}?clase={C} (HTML para composicion de cartera)

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Scripts

Script	Descripcion
fetch_cafci.py	Script principal: todos los endpoints + funciones de consulta

Requiere: pip install openpyxl (para parsear el XLSX diario).

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Uso rapido

# ── DATASETS ENTEROS (con cache local diario) ──────────────────────────

# Catalogo completo: 1152 fondos, 4615 clases con IDs, honorarios, metadata
py scripts/fetch_cafci.py catalogo
py scripts/fetch_cafci.py catalogo -o catalogo.json    # guarda 2.7MB
py scripts/fetch_cafci.py catalogo --no-cache          # fuerza refetch

# Snapshot diario: VCP, patrimonio, variaciones (dia/mes/YTD/12m)
py scripts/fetch_cafci.py diario
py scripts/fetch_cafci.py diario -o diario.json
py scripts/fetch_cafci.py diario --no-cache

# ── CONSULTAS SOBRE EL CACHE ───────────────────────────────────────────

# Buscar fondo por nombre (parcial, case-insensitive)
py scripts/fetch_cafci.py buscar "ahorro"
py scripts/fetch_cafci.py buscar "delta"
py scripts/fetch_cafci.py buscar "renta fija"

# Resolver IDs (mas compacto: solo fondo_id, clase_id, nombres)
py scripts/fetch_cafci.py resolve "ieb estrategico"
py scripts/fetch_cafci.py resolve "1810"

# Top N por patrimonio en una categoria del diario
py scripts/fetch_cafci.py top "Mercado de Dinero Peso Argentina"
py scripts/fetch_cafci.py top "Mercado de Dinero Peso Argentina" --limit 20
py scripts/fetch_cafci.py top "Renta Variable Peso Argentina"
py scripts/fetch_cafci.py top "Renta Fija Peso Argentina" --limit 5

# ── FICHAS INDIVIDUALES ────────────────────────────────────────────────

# Ficha markdown (rendimientos TNA: 7d/1m/90d/180d/YTD/12m + datos del fondo)
py scripts/fetch_cafci.py ficha 304 308              # 1810 Ahorro
py scripts/fetch_cafci.py ficha 1717 5772            # otro fondo
py scripts/fetch_cafci.py ficha 304 308 -o ficha.md  # guarda markdown

# Composicion de cartera (top activos + porcentaje)
py scripts/fetch_cafci.py cartera 304 308
py scripts/fetch_cafci.py cartera 1717 5772

# Ficha COMPLETA todo-en-uno (combina catalogo + diario + ficha + cartera)
py scripts/fetch_cafci.py fondo 304 308
py scripts/fetch_cafci.py fondo 304 308 -o 1810_ahorro_completo.json

# ── COMBINADO ──────────────────────────────────────────────────────────

# Catalogo + diario juntos (sin fichas individuales)
py scripts/fetch_cafci.py all -o cafci_snapshot.json

# ── OUTPUT ─────────────────────────────────────────────────────────────

# Modo silencioso (solo JSON/markdown, sin logs)
py scripts/fetch_cafci.py top "Mercado de Dinero Peso Argentina" -q

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Endpoints disponibles

Modo	Data	URL
catalogo	Catalogo: 1152 fondos, 4615 clases, IDs, honorarios, metadata	GET /consulta-de-fondos.json
diario	Snapshot diario: VCP, patrimonio, market share, variaciones	GET /pb_get (XLSX)
ficha FONDO CLASE	Ficha markdown: rendimientos TNA por periodo	GET defuddle.md/.../fondos/{F}?clase={C}
cartera FONDO CLASE	Composicion de cartera (top activos + %)	GET .../fondos/{F}?clase={C} (HTML)
buscar QUERY	Buscar fondos por nombre parcial	(local, sobre catalogo)
resolve QUERY	Resolver fondoId/claseId desde nombre	(local, sobre catalogo)
top CATEGORIA	Top N por patrimonio en una categoria	(local, sobre diario)
fondo FONDO CLASE	Ficha completa todo-en-uno (combina los 4 endpoints)	(local + 4 requests)
all	Snapshot catalogo + diario	(local + 2 requests)

Total: 4 endpoints HTTP + 5 funciones de consulta sobre cache.

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Cache local

Los datasets pesados (catalogo + diario) se cachean una vez por dia en el directorio temporal del sistema:

$TMP/cafci-catalog-YYYY-MM-DD.json    (~2.7 MB)
$TMP/cafci-daily-YYYY-MM-DD.json      (~1-2 MB)

• Windows: C:\Users\<user>\AppData\Local\Temp\
• Linux/Mac: /tmp/

Si vas a hacer multiples consultas en el dia (typical workflow), reusan el cache automaticamente. Forzar refetch con --no-cache.

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Tipos de renta soportados

Tipo	Cantidad fondos
Renta Fija	542
Renta Mixta	271
Mercado de Dinero	96
Renta Variable	76
PyMes	65
Retorno Total	42
Infraestructura	23
Fondos Cerrados	22
ASG	10
RG900	5

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Categorias del DIARIO (para top)

Las categorias del diario combinan tipo_renta + moneda + region como string. Ejemplos comunes:

Categoria	Cobertura
Renta Variable Peso Argentina	Acciones argentinas
Mercado de Dinero Peso Argentina	Money Market $
Renta Fija Peso Argentina	Bonos $
Renta Fija Dolar Estadounidense Argentina	Bonos USD argentinos
Renta Mixta Peso Argentina	Fondos mixtos $
Retorno Total Peso Argentina	Total return $

Para ver lista completa: py scripts/fetch_cafci.py diario -q | jq '.categorias'

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Consideraciones tecnicas

Datos devueltos por catalogo

Top-level:

Campo	Descripcion
generated_at	Timestamp ISO del catalogo.
total_fondos, total_clases	Contadores.
filtros	Catalogos de enums: tipo_renta, region, moneda, benchmark, duration, horizonte, sociedad_gerente, tipo_dinero, tipo_renta_mixta.
fondos[]	Array de fondos.

Cada fondos[] tiene id, nombre, codigo_cnv, estado, objetivo, tipo_dinero, valuacion, dias_liquidacion, inicio, sociedad_gerente, sociedad_depositaria, moneda, tipo_renta, region, duration, benchmark, horizonte y clases[].

Cada clases[] tiene id, nombre, moneda, inversion_minima, honorarios (ingreso, rescate, transferencia, administracion_gerente, administracion_depositaria, gasto_ordinario_gestion), suscripcion, liquidez, rg384, log_abierto, ticker_bloomberg, ticker_isin.

⚠️ honorarios.* son strings (no floats). Castear con float() antes de comparar.

Datos devueltos por diario

{
  "fecha_reporte": "2026-06-04",
  "categorias": ["Renta Variable Peso Argentina", ...],
  "fondos": [
    {
      "nombre": "Allaria Equity Selection - Clase A",
      "categoria": "Renta Variable Peso Argentina",
      "moneda": "ARS",
      "region": "Arg",
      "horizonte": "Cor",
      "fecha": "2026-06-04",
      "vcp_actual": 1642.85,
      "vcp_anterior": 1628.345,
      "variacion_dia_pct": 0.891,
      "vcp_reexp_pesos": 1642.85,
      "variacion_mes_pct": -1.181,
      "variacion_ytd_pct": 11.939,
      "variacion_12m_pct": 61.542,
      "cantidad_cuotapartes": 1276470413.29,
      "patrimonio": 2097049572.01,
      "market_share": 0.107,
      "depositaria": "Banco Comafi S.A.",
      "codigo_cnv": "1603"
    }
  ]
}

Datos devueltos por cartera

{
  "fondo_id": 304,
  "clase_id": 308,
  "fecha_cartera": "15/05/2026",
  "composicion": [
    {"nombre": "Cta Cte $ Rem Bco Credico", "porcentaje": 17.4},
    {"nombre": "Pzo Fi $ Bco Nacion", "porcentaje": 14.8},
    ...
    {"nombre": "Resto de Activos", "porcentaje": 29.2}
  ]
}

CAFCI publica solo los top ~14 activos + "Resto de Activos" agrupado. La fecha de cartera tiene delay de ~2-3 semanas vs el diario.

Datos devueltos por fondo (todo-en-uno)

{
  "meta": { ...del catalogo... },
  "diario": { ...del XLSX... },
  "ficha_md": "...markdown defuddle...",
  "cartera": { ...composicion... }
}

Workflows recomendados

A) Top N por patrimonio con fees:

1. top "<categoria>" --limit N → lista de fondos
2. Para cada nombre, resolve para conseguir fondo_id, clase_id
3. Buscar honorarios en catalogo por clases[].nombre exacto

B) Ficha completa de un fondo:

1. resolve "<query>" → conseguir IDs
2. fondo FONDO_ID CLASE_ID → todo-en-uno

C) Cuando el usuario no especifica clase:

• Usar buscar o resolve y mostrar las clases disponibles
• Si hay una sola, continuar automaticamente con esa

Flags

Flag	Descripcion
--limit N	Cantidad de resultados (top). Default: 10
--no-cache	Forzar refetch de catalogo/diario (ignorar cache local)
-o archivo	Guardar output a archivo JSON o markdown
-q / --quiet	Modo silencioso (solo JSON/markdown, sin logs)

Rate limiting

No hay rate limiting documentado. Recomendado:

• Minimo 0.3 segundos entre requests a CAFCI.
• Para defuddle.md (proxy externo), esperar mas si hay timeouts.
• Para batches grandes, usar pool de concurrencia max 5.

Manejo de errores

Status	Causas tipicas
200	OK
403 Route not allowed	Path discontinuado de la API REST anterior
403 (en /pb_get)	Faltan headers de browser (Origin, Referer) — el script ya los envia
404	URL mal formada o IDs inexistentes
Timeout en defuddle.md	Proxy externo lento — reintentar

Encoding

UTF-8 valido. Las consolas Windows muestran ? para acentos pero los archivos UTF-8 se guardan correctamente (el script usa ensure_ascii=False).

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Estructura del skill

skills/cafci/
├── SKILL.md                          # Este archivo (guia rapida)
├── references/
│   └── REFERENCE.md                  # Documentacion completa de los 4 endpoints + cache
└── scripts/
    └── fetch_cafci.py                # Script principal

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Documentacion detallada: Consultar references/REFERENCE.md para schemas JSON completos, tablas de campos exhaustivas, codigos de tipo_renta/region/horizonte/moneda, cache local, manejo de errores y consideraciones tecnicas.

Inspirado en: ferminrp/agent-skills/cafci-fondos-comunes-argentina — esta implementacion porta el mismo diseño de 4 fuentes a la arquitectura SKILL.md / references/REFERENCE.md / scripts/fetch_*.py del repo.