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.

⚠️ 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.

📌 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)

Scripts

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

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

Endpoints disponibles

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

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.

Tipos de renta soportados

Categorias del DIARIO (para top)

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

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

Consideraciones tecnicas

Datos devueltos por catalogo

Top-level:

Cada fondos[] tiene id, nombre, codigocnv, estado, objetivo, tipodinero, valuacion, diasliquidacion, inicio, sociedadgerente, sociedaddepositaria, moneda, tiporenta, region, duration, benchmark, horizonte y clases[].

Cada clases[] tiene id, nombre, moneda, inversionminima, honorarios (ingreso, rescate, transferencia, administraciongerente, administraciondepositaria, gastoordinariogestion), suscripcion, liquidez, rg384, logabierto, tickerbloomberg, tickerisin.

⚠️ 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 fondoid, claseid
3. Buscar honorarios en catalogo por clases[].nombre exacto

B) Ficha completa de un fondo:

1. resolve "<query>" → conseguir IDs
2. fondo FONDOID CLASEID → 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

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

Encoding

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

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

Documentacion detallada: Consultar [references/REFERENCE.md](./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.