Trang chủ
/ Kiến thức chung
/ Cách lấy dữ liệu bằng thư viện VNQuant

Cách lấy dữ liệu bằng thư viện VNQuant

20/03/2024

16,954 lượt đọc

Cách lấy dữ liệu bằng thư viện VNQuant

VNQuant là một thư viện được tạo ra bởi tác giả Phạm Đình Khánh, giúp mọi người truy cập và phân tích dữ liệu thị trường tài chính của Việt Nam. Thư viện này cung cấp các công cụ và chức năng để tải xuống dữ liệu về báo cáo tài chính và các chỉ số cơ bản của doanh nghiệp, đồng thời hỗ trợ phân tích kỹ thuật bằng cách cung cấp các biểu đồ nến, chỉ báo kỹ thuật và nhiều tính năng khác.

1. Các tính năng chính của VNQuant:

VNQuant cho phép người dùng tải xuống dữ liệu liên quan đến báo cáo tài chính của các doanh nghiệp.

Hình 1.1. Dữ liệu lịch sử giá của mã MBB

Hình 1.2. Dữ liệu các chỉ số tài chính cơ bản

Hình 1.3. Biểu đồ nến và khối lượng của MBB trong giai đoạn 2011 - 2022

VNQuant cung cấp dữ liệu về VNINDEX với cột volume đã được điều chỉnh, giúp người dùng phân tích thị trường một cách chính xác hơn.
Thích hợp cho việc phân tích kỹ thuật: Thư viện này cung cấp các công cụ và tính năng thích hợp cho việc phân tích kỹ thuật, bao gồm biểu đồ nến, các chỉ báo kỹ thuật, và các tính năng khác giúp người dùng hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường và điểm vào/ra khỏi thị trường.

2. Một số hạn chế của thư viện VnQuant

Phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu và API của Vndirect: VNQuant phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu và API của Vndirect để tải xuống dữ liệu, do đó nếu có bất kỳ thay đổi nào trong cơ sở dữ liệu hoặc gián đoạn dịch vụ từ Vndirect có thể ảnh hưởng đến việc tải dữ liệu của VNQuant.
VNQuant không có tính năng tích hợp thông báo qua các kênh như Telegram và Slack khiến cho việc tự động hóa các quy trình giao dịch bị giảm.
VNQuant không hỗ trợ dữ liệu từ các sàn giao dịch quốc tế khác nhau hoặc các loại sản phẩm khác như tiền điện tử, hàng hóa, chỉ số.
VNQuant bị hạn chế về phạm vi dữ liệu lịch sử giá, không lấy được dữ liệu theo giờ hoặc phút

Dưới đây là Link Google Colab hướng dẫn chi tiết:

Phương pháp 1: Download bằng thư viện VNQuant

Trên đây là một số ưu, nhược điểm của thư viện VNQuant mà QM Capital đã tổng hợp, hẹn mọi người trong bài viết sau về thư viện Vnstock.

#dữ liệu lịch sử

Chia sẻ bài viết

Đánh giá

(0)

0 Đánh giá

0 / 5

0 nhận xét

Hãy là người đầu tiên nhận xét bài viết này!

Đăng ký nhận tin

Nhập Email để nhận được bản tin mới nhất từ QM Capital.

Bài viết liên quan

Chiến lược giao dịch Price Action: Cách đọc biểu đồ giá để hiểu thị trường

03/01/2026

18 lượt đọc

Chiến lược giao dịch Price Action: Cách đọc biểu đồ giá để hiểu thị trường C

Price Action thường bị hiểu nhầm như một tập hợp các mô hình nến hoặc vài đường kẻ hỗ trợ – kháng cự. Thực tế, nếu chỉ dừng ở đó thì Price Action không khác gì một dạng technical analysis tối giản. Bản chất sâu hơn của Price Action là một hệ quy chiếu để hiểu cách thị trường vận hành, nơi giá không còn là kết quả ngẫu nhiên của tin tức, mà là biểu hiện trực tiếp của hành vi con người, dòng tiền và cấu trúc thanh khoản.

Jim Simons: Không phải người “đánh bại” thị trường, mà là người thay đổi cách thị trường được nhìn nhận

02/01/2026

42 lượt đọc

Jim Simons: Không phải người “đánh bại” thị trường, mà là người thay đổi cách thị trường được nhìn nhận C

Khi nhắc đến Jim Simons, phần lớn mọi người sẽ bắt đầu bằng con số lợi nhuận: Medallion Fund đạt trung bình khoảng 66% mỗi năm trước phí trong nhiều thập kỷ, một thành tích vượt xa mọi quỹ đầu tư khác từng tồn tại. Nhưng nếu chỉ nhìn Jim Simons như một “nhà đầu tư giỏi”, ta sẽ bỏ lỡ bản chất thực sự của câu chuyện. Simons không đơn thuần tìm ra một chiến lược tốt hơn, ông thay đổi hoàn toàn cách con người tiếp cận thị trường tài chính. Trước Simons, trading chủ yếu được xem là nghệ thuật pha trộn giữa kinh nghiệm, trực giác và phân tích cơ bản. Sau Simons, trading dần được tái định nghĩa như một bài toán khoa học, nơi dữ liệu, thống kê và xác suất đóng vai trò trung tâm.

PCA–VaR cho danh mục lãi suất: Góc nhìn đầu tư định lượng trong bối cảnh thị trường Việt Nam

02/01/2026

24 lượt đọc

PCA–VaR cho danh mục lãi suất: Góc nhìn đầu tư định lượng trong bối cảnh thị trường Việt Nam C

Khi làm đầu tư định lượng, rất nhiều người có xu hướng xem Value at Risk (VaR) là một công cụ “thuần quản trị rủi ro”, chỉ dành cho ngân hàng hoặc bộ phận middle office. Tuy nhiên, nếu nhìn đúng bản chất, VaR – đặc biệt là VaR dựa trên Principal Component Analysis (PCA) – lại là một công cụ rất phù hợp để hiểu cấu trúc rủi ro của danh mục đầu tư vĩ mô, trái phiếu, hoặc chiến lược định lượng nhạy với lãi suất. Vấn đề không nằm ở việc “báo cáo VaR cho ai”, mà nằm ở chỗ bạn có hiểu mình đang đặt cược vào dạng biến động nào của thị trường hay không.

Kiểm định Market Efficiency bằng Python: Run Test của Bachelier

30/12/2025

60 lượt đọc

Kiểm định Market Efficiency bằng Python: Run Test của Bachelier C

Khi làm trading định lượng, một câu hỏi rất căn bản nhưng thường bị bỏ qua là: thị trường mình đang nghiên cứu có thực sự cho phép tồn tại edge hay không? Trước khi xây momentum, mean reversion hay bất kỳ mô hình ML nào, việc kiểm tra mức độ “ngẫu nhiên” của chuỗi lợi suất là bước rất nên làm. Một trong những kiểm định cổ điển, đơn giản nhưng vẫn có giá trị thực tiễn là Run Test, được đề xuất bởi Louis Bachelier – người đặt nền móng cho tài chính định lượng từ đầu thế kỷ 20.

Đa dạng hóa ở thị trường Việt Nam: từ khái niệm “giảm rủi ro” đến bài toán tạo lợi nhuận bền vững

28/12/2025

141 lượt đọc

Đa dạng hóa ở thị trường Việt Nam: từ khái niệm “giảm rủi ro” đến bài toán tạo lợi nhuận bền vững C

Ở thị trường Việt Nam, khái niệm đa dạng hóa thường bị hiểu rất hẹp và đôi khi sai bản chất. Phần lớn nhà đầu tư cá nhân cho rằng chỉ cần nắm giữ 10–20 cổ phiếu khác nhau, thuộc nhiều ngành khác nhau, thì danh mục đã được đa dạng hóa. Trong giai đoạn thị trường đi lên, cách làm này có vẻ hợp lý vì hầu như cổ phiếu nào cũng tăng, và sự khác biệt giữa các mã không quá quan trọng. Nhưng khi thị trường bước vào pha điều chỉnh mạnh, nhà đầu tư mới nhận ra rằng danh mục “đa dạng” của mình thực chất lại phản ứng gần như giống hệt chỉ số chung. Điều này dẫn đến một kết luận phổ biến nhưng nguy hiểm: đa dạng hóa ở Việt Nam không hiệu quả.

Backtesting, Forward testing và Walk-forward testing

27/12/2025

72 lượt đọc

Backtesting, Forward testing và Walk-forward testing C

Trong algo trading, có một nghịch lý mà gần như ai cũng gặp ít nhất một lần: bạn có một ý tưởng nghe rất logic, backtest không quá đẹp nhưng đủ ổn để tin là có edge, thậm chí forward test vài tháng đầu còn kiếm được tiền. Nhưng rồi đến một lúc nào đó, chiến lược bắt đầu đi chệch khỏi kỳ vọng. Lỗ không phải kiểu “sai logic”, mà là lỗ dai, lỗ đều, khiến bạn nghi ngờ chính khả năng đánh giá hệ thống của mình. Khi nhìn lại, rất nhiều người mới nhận ra: vấn đề không nằm ở việc chiến lược có edge hay không, mà nằm ở việc mình đã tin vào kết quả test sai chỗ.