Cách lấy dữ liệu bằng thư viện Vnstock

22/03/2024

33,836 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

Alpha Decay trong Trading: vì sao một chiến lược tốt dần mất hiệu quả?
11/03/2026
72 lượt đọc

Alpha Decay trong Trading: vì sao một chiến lược tốt dần mất hiệu quả? C

Trong đầu tư và quant trading, alpha được hiểu là phần lợi nhuận vượt trội mà một strategy tạo ra so với thị trường. Nếu một chiến lược có thể kiếm được lợi nhuận tốt hơn mức tăng chung của thị trường một cách ổn định, người ta nói rằng strategy đó có alpha. Ví dụ nếu chỉ số thị trường tăng trung bình 10% mỗi năm, nhưng một strategy trading tạo ra lợi nhuận 15% mỗi năm, thì phần 5% vượt trội có thể được xem là alpha. Nhiệm vụ chính của các trader định lượng và các quỹ quant chính là tìm ra những signal hoặc pattern trong dữ liệu có thể tạo ra alpha như vậy.

Signal vs Noise trong Trading: cách phân biệt điều quan trọng với điều ngẫu nhiên
10/03/2026
84 lượt đọc

Signal vs Noise trong Trading: cách phân biệt điều quan trọng với điều ngẫu nhiên C

Một trong những khái niệm quan trọng nhất trong quant trading là Signal vs Noise. Nói đơn giản, signal là thông tin thực sự có giá trị dự báo cho biến động giá trong tương lai, còn noise là những biến động ngẫu nhiên của thị trường không mang nhiều ý nghĩa. Vấn đề là trong thị trường tài chính, hai thứ này gần như luôn trộn lẫn với nhau. Mỗi ngày thị trường tạo ra hàng nghìn chuyển động nhỏ: tin tức, dòng tiền ngắn hạn, giao dịch của các quỹ, thậm chí là các lệnh stop loss của trader cá nhân. Phần lớn những chuyển động này thực ra chỉ là noise, nhưng vì trader nhìn thấy giá thay đổi liên tục nên rất dễ nhầm lẫn rằng mọi biến động đều là tín hiệu.

Khi thị trường giảm vì chiến tranh: chiến lược nào phù hợp?
09/03/2026
204 lượt đọc

Khi thị trường giảm vì chiến tranh: chiến lược nào phù hợp? C

Những giai đoạn thị trường giảm mạnh do chiến tranh hoặc căng thẳng địa chính trị thường khiến nhà đầu tư rơi vào trạng thái rất khó giao dịch. Tin tức tiêu cực xuất hiện liên tục, tâm lý thị trường thay đổi nhanh và dòng tiền có xu hướng rút khỏi tài sản rủi ro. Trong những thời điểm như vậy, nhiều chiến lược đầu tư truyền thống như “mua và giữ” thường gặp khó khăn vì thị trường không còn tăng ổn định mà chuyển sang trạng thái biến động mạnh.

Cách xây dựng một chiến lược Quant Trading đơn giản trên thị trường chứng khoán Việt Nam
09/03/2026
318 lượt đọc

Cách xây dựng một chiến lược Quant Trading đơn giản trên thị trường chứng khoán Việt Nam C

Phần lớn các chiến lược quant không bắt đầu từ những mô hình toán học phức tạp, mà từ một giả thuyết khá đơn giản về hành vi của thị trường. Quant trading thực chất là quá trình biến những quan sát như vậy thành rule có thể kiểm tra bằng dữ liệu. Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, một trong những giả thuyết phổ biến nhất là momentum – tức là những cổ phiếu tăng mạnh trong một khoảng thời gian thường có xu hướng tiếp tục tăng thêm một thời gian nữa vì dòng tiền vẫn đang tập trung vào đó. Điều này có thể thấy khá rõ trong thực tế. Ví dụ trong giai đoạn thị trường tích cực, nhiều cổ phiếu dẫn dắt thường tăng mạnh hơn chỉ số chung.

Bên trong quy trình xây dựng một chiến lược Quant Trading
09/03/2026
210 lượt đọc

Bên trong quy trình xây dựng một chiến lược Quant Trading C

Trong quant trading, dữ liệu không chỉ là nguyên liệu đầu vào mà thực chất là nền tảng quyết định toàn bộ chất lượng của chiến lược. Không giống discretionary trading, nơi trader có thể dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm, quant trading phụ thuộc hoàn toàn vào việc phân tích dữ liệu lịch sử để tìm ra các pattern có thể lặp lại trong tương lai. Những dữ liệu này có thể rất đa dạng: market data truyền thống như giá và khối lượng giao dịch, dữ liệu order book, dữ liệu macro như lãi suất hoặc CPI, thậm chí các dạng alternative data như sentiment từ tin tức hoặc dữ liệu vệ tinh theo dõi hoạt động logistics

Tại sao chiến lược càng đơn giản lại càng sống lâu trong trading
04/03/2026
222 lượt đọc

Tại sao chiến lược càng đơn giản lại càng sống lâu trong trading C

Khi bắt đầu xây dựng một chiến lược trading, đa số mọi người thường bắt đầu từ một ý tưởng rất đơn giản. Ví dụ như: mua khi giá vượt lên trên đường trung bình 50 ngày và bán khi giá rơi xuống dưới. Logic phía sau khá trực quan: khi giá giao dịch cao hơn mức trung bình trong một thời gian dài, có thể thị trường đang hình thành xu hướng tăng.

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!