Cách lấy dữ liệu bằng thư viện Vnstock

22/03/2024

34,661 lượt đọc

Cách lấy dữ liệu bằng thư viện Vnstock

Tiếp nối phần trước về cách lấy dữ liệu bằng VNQuant. Bài viết này, QM Capital sẽ giới thiệu một phương pháp khác là Vnstock và thư viện này cũng dùng chung nền tảng là Python. Vnstock là thư viện Python được thiết kế bởi tác giả Vũ Thịnh nhằm để tải dữ liệu chứng khoán Việt Nam một cách dễ dàng và hoàn toàn miễn phí. Thư viện này sử dụng các nguồn cấp dữ liệu đáng tin cậy từ công ty chứng khoán và công ty phân tích thị trường tại Việt Nam. Gói này cũng được thiết kế dựa trên nguyên tắc về sự đơn giản và mã nguồn mở, hầu hết các hàm được viết dựa trên thư viện request và pandas có sẵn trên môi trường Google Colab do đó người dùng không cần cài đặt thêm các gói thư viện kèm theo. 

Các đặc điểm chính của thư viện Vnstock: 

  1. Tính năng đa dạng: Vnstock cung cấp một loạt tính năng toàn diện từ liệt kê cổ phiếu, phân tích cơ bản và kỹ thuật, lọc cổ phiếu, so sánh các cổ phiếu tiềm năng cho đến dữ liệu giao dịch trong ngày và phái sinh, phù hợp với nhu cầu đa dạng của người dùng.

Hình 1.1. Danh sách mã chỉ số

Hình 1.2. Dữ liệu lịch sử giá của hợp đồng tương lai VN30F1M

  1. Cung cấp dữ liệu và công cụ phân tích kỹ thuật mạnh mẽ: Như dữ liệu lịch sử giá cho từng mã cổ phiếu (sử dụng API của DNSE) và chỉ số VNINDEX (sử dụng API của TCBS), giúp người dùng có thể nắm bắt xu hướng và mô hình giá cả một cách chính xác.

Hình 1.3. Dữ liệu khớp lệnh trong ngày giao dịch 

Hình 1.4. Dữ liệu lịch sử của VNINDEX

  1. Tích hợp dịch vụ: Nền tảng tích hợp với các công cụ và dịch vụ như Amibroker và OpenBB Terminal, cung cấp khả năng tương tác và mở rộng chức năng cho người dùng chuyên nghiệp. Đặc biệt, tính năng kết nối với Telegram và Slack cho phép người dùng thiết lập các bot thông báo, giúp nhà đầu tư cập nhật thông tin thị trường một cách nhanh chóng và tiện lợi, thậm chí là tự động hóa một số quy trình giao dịch dựa trên dữ liệu từ VnStock.

Hình 1.5. Xuất file dữ liệu để sẵn sàng sử dụng với Amibroker

  1. Hỗ trợ phân tích kỹ thuật: Cung cấp các công cụ phân tích kỹ thuật như liệu lịch sử giá, thể hiện được xu hướng và mẫu hình giá.


Hình 1.6. Biểu đồ nến và khối lượng của MWG

  1. Hỗ trợ phân tích tài chính: Cung cấp các chỉ số tài chính và báo cáo tài chính, hỗ trợ người dùng trong việc phân tích cơ bản và đánh giá giá trị thực của cổ phiếu.

Một số những hạn chế của thư viện Vnstock

  1. Đối với bản miễn phí Vnstock chỉ hỗ trợ lấy được lịch sử giá trong phạm vi từ 2012 đến hiện tại (để lấy dữ liệu toàn thời gian từ năm 2000, bạn cần tham gia gói thành viên chương trình và nhà tài trợ dự án.) 
  2. Vnstock 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.

Dưới đây là Link Google Colab hướng dẫn chi tiết: 

Phương pháp 2: Download dữ liệu từ thư viện Vnstock


Trên đây là một số ưu, nhược điểm của thư viện Vnstock mà QM Capital đã tổng hợp, hẹn mọi người trong bài viết sau về cách lấy dữ liệu từ các sàn giao dịch trên thế giới từ Tradingview bằng thư viện Tvdatafeed .


Chia sẻ bài viết

Đánh giá

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

Vectorized backtesting có ích gì trong thực tế?
06/04/2026
42 lượt đọc

Vectorized backtesting có ích gì trong thực tế? C

Trong thực tế, rất nhiều ý tưởng giao dịch nghe qua đều có vẻ hợp lý. Ví dụ như mua khi giá vượt MA dài hạn, mua khi cổ phiếu breakout kèm thanh khoản tăng, hoặc đứng ngoài khi thị trường chung nằm dưới đường trung bình dài hạn. Nếu chỉ nhìn chart bằng mắt, rất dễ cảm thấy những ý tưởng như vậy “có vẻ đúng”. Vấn đề là cảm giác đó không đủ để dùng tiền thật. Với QM Capital, giá trị đầu tiên và lớn nhất của vectorized backtesting không phải là để khoe một equity curve đẹp, mà là để biến một ý tưởng mơ hồ thành một bộ quy tắc kiểm tra được.

Vì sao thực thi quan trọng hơn dự báo trong quant trading
05/04/2026
60 lượt đọc

Vì sao thực thi quan trọng hơn dự báo trong quant trading C

Khi mới học quant trading, nhiều người thường tập trung gần như toàn bộ vào phần mô hình. Họ nghĩ rằng nếu dự báo đúng hơn một chút, hoặc nếu tìm được một tín hiệu chính xác hơn phần còn lại của thị trường, thì kết quả giao dịch chắc chắn sẽ tốt. Cách nghĩ này không sai hoàn toàn, nhưng mới đúng một nửa. Trong giao dịch thực tế, dự báo chỉ là điểm bắt đầu. Sau đó còn một bước quan trọng hơn nhiều: biến tín hiệu đó thành vị thế thật, giao dịch thật, lợi nhuận thật.

Overfitting là “kẻ thù số 1” trong quant trading
02/04/2026
123 lượt đọc

Overfitting là “kẻ thù số 1” trong quant trading C

Nếu phải chọn một rủi ro làm hỏng nhiều chiến lược định lượng nhất, thì đó thường không phải là thiếu mô hình hiện đại, mà là overfitting. Nói đơn giản, overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu quá khứ đến mức nó không chỉ học tín hiệu thật, mà còn học luôn cả nhiễu. Khi nhìn lại lịch sử, mọi thứ trông rất đẹp: độ chính xác cao, equity curve mượt, drawdown dễ chịu, Sharpe ratio hấp dẫn. Nhưng đến khi đem sang giai đoạn mới, hoặc live trading, mô hình bắt đầu hỏng rất nhanh.

Vì sao các quỹ quant lớn vẫn kiếm tiền bằng những mô hình rất đơn giản?
31/03/2026
219 lượt đọc

Vì sao các quỹ quant lớn vẫn kiếm tiền bằng những mô hình rất đơn giản? C

Có một hiểu lầm rất phổ biến khi mới bước vào quant trading: cứ nghe đến “quant” là nghĩ ngay đến deep learning, transformers, reinforcement learning, foundation models, hay ít nhất cũng phải có một thứ gì đó đủ phức tạp để nghe giống phòng lab hơn là bàn giao dịch. Nhưng nếu nhìn vào cách nhiều tổ chức thật đang vận hành, bức tranh lại bớt hào nhoáng hơn nhiều.

Ngày đáo hạn phái sinh có tạo ra một “anomaly” đủ rõ để đưa vào hệ thống giao dịch hay không?
31/03/2026
93 lượt đọc

Ngày đáo hạn phái sinh có tạo ra một “anomaly” đủ rõ để đưa vào hệ thống giao dịch hay không? C

Nếu nhìn theo kiểu tin tức, ngày đáo hạn phái sinh thường bị gắn với những cụm như rung lắc, kéo trụ, ép ATC. Nhưng với quant trading, cách hỏi như vậy vẫn còn cảm tính. Câu hỏi đúng hơn là: ngày đáo hạn có tạo ra một mẫu biến động lặp lại, đủ ổn định, đủ rõ, để mình đưa vào bộ lọc của hệ thống hay không. Đây là một câu hỏi rất hợp với thị trường Việt Nam, vì hợp đồng tương lai VN30 có lịch đáo hạn cố định vào thứ Năm lần thứ ba của tháng đáo hạn, nên bản thân nó đã là một event định kỳ, rất phù hợp để làm event study. Ngoài ra, hợp đồng VN30 hiện có hệ số nhân 100.000 đồng mỗi điểm chỉ số, nên đây không phải một sản phẩm quá nhỏ để bỏ qua khi nhìn hành vi của nhóm cổ phiếu trụ.

Làm sao biết một chart có đáng mua hay không chỉ trong vài giây?
29/03/2026
246 lượt đọc

Làm sao biết một chart có đáng mua hay không chỉ trong vài giây? C

Một trong những lỗi phổ biến nhất của nhà đầu tư cá nhân ở Việt Nam là quyết định mua trước, rồi mới mở chart ra sau để tìm lý do xác nhận. Có thể là một mã được nhắc nhiều trong room chat, một câu chuyện đầu tư công đang nóng, một cổ phiếu bất động sản “đã giảm quá sâu”, hay một mã ngân hàng “nghe nói sắp vào sóng”. Cách ra quyết định như vậy nghe quen vì nó rất đời thường, nhưng chính nó làm nhiều người kẹt hàng hàng tháng trời. Mua xong thì chart không chạy. Hoặc tệ hơn, chart vẫn tiếp tục bleed xuống nhưng người cầm hàng cứ bấu víu vào câu chuyện vì không biết nhìn chart thế nào để thừa nhận rằng mình đang đứng sai phía.

video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!