Cách lấy dữ liệu bằng thư viện Vnstock

22/03/2024

33,395 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

Quant Finance và Algorithmic Trading: Hiểu từ khái niệm gốc đến cách ứng dụng thực tế
27/02/2026
9 lượt đọc

Quant Finance và Algorithmic Trading: Hiểu từ khái niệm gốc đến cách ứng dụng thực tế C

Rất nhiều người khi mới tiếp cận tài chính định lượng thường nhìn thấy hai cụm từ “quant finance” và “algorithmic trading” xuất hiện cạnh nhau trong mô tả công việc, chương trình học hay trên các diễn đàn nghề nghiệp. Điều này dễ khiến người mới nghĩ rằng chúng chỉ là hai cách gọi khác nhau cho cùng một thứ. Tuy nhiên, nếu quay về khái niệm cơ bản nhất và phân tích từng lớp cấu trúc, có thể thấy chúng đại diện cho hai cách tiếp cận khác nhau trong việc sử dụng toán học và lập trình vào thị trường tài chính.

Game Theory và tư duy Poker trong Quant Trading
26/02/2026
30 lượt đọc

Game Theory và tư duy Poker trong Quant Trading C

Trong tài chính định lượng, rất nhiều người dành phần lớn thời gian để tìm kiếm tín hiệu tốt hơn: indicator mới, feature mới, mô hình machine learning phức tạp hơn. Nhưng nếu quan sát kỹ cách các quỹ lớn vận hành, có một sự khác biệt rất rõ. Họ không nhìn thị trường như một chuỗi giá cần dự đoán. Họ nhìn thị trường như một môi trường chiến lược, nơi mỗi quyết định của mình tương tác với quyết định của người khác. Đó là nơi game theory và tư duy poker trở nên cực kỳ quan trọng. Không phải như một công thức toán học để tính toán trực tiếp, mà như một framework tư duy nền tảng để thiết kế hệ thống có thể tồn tại và tạo lợi nhuận dài hạn.

Vì sao nhiều chiến lược có lợi nhuận dương vẫn thất bại ngoài thực tế?
25/02/2026
51 lượt đọc

Vì sao nhiều chiến lược có lợi nhuận dương vẫn thất bại ngoài thực tế? C

Trong quant trading, một trong những nghịch lý phổ biến nhất là: một chiến lược có lợi nhuận dương trong backtest nhưng lại thất bại khi triển khai thật. Vấn đề không nằm ở việc thị trường “thay đổi hoàn toàn”, mà thường nằm ở cách chiến lược được đánh giá ban đầu. Rất nhiều hệ thống có edge nhỏ, nhưng khi đưa vào thực tế, chi phí giao dịch, trượt giá, giới hạn thanh khoản và tâm lý vận hành khiến lợi nhuận biến mất.

Xây dựng một chiến lược trend following đơn giản nhưng có thể triển khai thực tế
25/02/2026
57 lượt đọc

Xây dựng một chiến lược trend following đơn giản nhưng có thể triển khai thực tế C

Trong quant trading, rất nhiều người bắt đầu bằng cách tìm kiếm một chỉ báo “mạnh” hoặc một mô hình dự báo phức tạp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy phần lớn hệ thống thất bại không phải vì tín hiệu quá yếu, mà vì cấu trúc hệ thống không đầy đủ. Một tín hiệu có thể có edge dương nhỏ, nhưng nếu không có cơ chế quản lý vốn, kiểm soát biến động và giới hạn drawdown rõ ràng, hiệu suất thực tế sẽ rất khác so với kỳ vọng. Một chiến lược có thể đúng 45% thời gian vẫn tạo lợi nhuận nếu lợi nhuận trung bình lớn hơn thua lỗ trung bình và nếu quy mô vị thế được điều chỉnh hợp lý theo rủi ro thị trường.

Vì sao matplotlib quan trọng trong quant trading (không phải để “đẹp”)
23/02/2026
408 lượt đọc

Vì sao matplotlib quan trọng trong quant trading (không phải để “đẹp”) C

Trong quant trading, đọc dữ liệu bằng bảng số thường làm người ta… tự lừa mình. Một backtest nhìn “đẹp” có thể chỉ là do bạn chưa nhìn thấy những thứ quan trọng: vùng sideway kéo dài, cú gap, giai đoạn thanh khoản yếu, hoặc drawdown âm ỉ nhưng rất dai. Chart là cách nhanh nhất để bóc lớp “ảo giác” đó.

Hướng dẫn tìm mới Hỗ trợ và Kháng cự của cổ phiếu bằng Python
23/02/2026
75 lượt đọc

Hướng dẫn tìm mới Hỗ trợ và Kháng cự của cổ phiếu bằng Python C

Một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong phân tích kỹ thuật là mức hỗ trợ và kháng cự. Hỗ trợ và kháng cự không chỉ đơn giản là những đường kẻ trên biểu đồ, mà là những điểm giá nơi thị trường đã chứng tỏ rằng có một sự thay đổi lớn trong cung và cầu. Hỗ trợ là mức giá mà tại đó lực cầu (demand) đủ mạnh để ngừng đà giảm của giá cổ phiếu, trong khi kháng cự là mức giá mà lực cung (supply) đủ mạnh để ngừng đà tăng của giá cổ phiếu. Việc xác định chính xác những mức này có thể giúp nhà giao dịch đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

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!