22/03/2024
26,525 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.
Hình 1.1. Danh sách mã chỉ số
Hình 1.2. Dữ liệu lịch sử giá của hợp đồng tương lai VN30F1M
Hình 1.3. Dữ liệu khớp lệnh trong ngày giao dịch
Hình 1.4. Dữ liệu lịch sử của VNINDEX
Hình 1.5. Xuất file dữ liệu để sẵn sàng sử dụng với Amibroker
Hình 1.6. Biểu đồ nến và khối lượng của MWG
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 .
0 / 5
Trong đầu tư tài chính, "momentum" (đà tăng giá) đề cập đến xu hướng giá của một cổ phiếu tiếp tục di chuyển theo cùng một hướng trong một khoảng thời gian nhất định. Khi một cổ phiếu bắt đầu tăng giá với tốc độ ổn định và có thanh khoản cao, điều đó thường phản ánh sự ủng hộ mạnh mẽ từ dòng tiền – một yếu tố cực kỳ quan trọng.
Trong đầu tư chứng khoán, “động lượng” (momentum) là một trong những chiến lược kinh điển – tận dụng xu hướng đã hình thành để xác định cơ hội sinh lời. Các nghiên cứu cho thấy, chỉ số momentum của MSCI đã vượt trội so với chỉ số vốn hóa thị trường khoảng 1.4% mỗi năm trong thập kỷ qua. Dưới đây là 5 chỉ báo động lượng phổ biến, cùng ưu – nhược điểm và gợi ý ứng dụng thực tiễn dành cho nhà đầu tư cá nhân.
Trong giao dịch định lượng, backtest chỉ là bước khởi đầu. Một chuỗi kết quả ấn tượng trên dữ liệu lịch sử không đảm bảo chiến lược của bạn sẽ “sống sót” khi gặp dữ liệu thực. Để tự tin triển khai live trading, cần thiết lập một quy trình robust backtesting tức kiểm chứng chiến lược qua nhiều lớp ngăn ngừa sai lệch, đảm bảo tính ổn định, loại bỏ nguy cơ vỡ trận khi thị trường bất ngờ đổi chiều.
Trong đầu tư, không ít chiến lược hiện đại dựa vào thuật toán, trí tuệ nhân tạo hay dữ liệu vĩ mô phức tạp. Thế nhưng, 4 cách tiếp cận kinh điển sau đây vẫn được hàng loạt huyền thoại tài chính tin dùng bởi tính đơn giản, nguyên bản và đã minh chứng qua thời gian. Dù bạn là nhà đầu tư dài hạn hay trader lướt sóng, việc hiểu rõ ưu – nhược điểm của từng phong cách sẽ giúp xây dựng danh mục tối ưu, phù hợp với mục tiêu và khả năng chịu đựng rủi ro của bản thân.
Strategy Decay thể hiện qua sự giảm dần tính hiệu quả của chiến lược giao dịch định lượng sau một thời gian vận hành. Ngay từ ngày đầu triển khai, một chiến lược có thể ghi nhận mức lợi suất ổn định 15 % mỗi năm và tỷ lệ thắng lệnh 52 %, nhưng sau năm đầu live trading, con số này nhanh chóng trượt về 8 % lợi nhuận và 45 % tỷ lệ thắng, trong khi mức sụt giảm tối đa trở nên sâu hơn, từ 18 % backtest lên 25 % thực tế.
Trung bình động (moving average) là giá trị trung bình của một chuỗi số liệu trong một khoảng thời gian cố định, gọi là lookback period.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!