Cách lấy dữ liệu bằng thư viện Vnstock

22/03/2024

34,898 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

Vì sao trader thua không phải vì thiếu kiến thức, mà vì thiếu kỷ luật?
14/04/2026
66 lượt đọc

Vì sao trader thua không phải vì thiếu kiến thức, mà vì thiếu kỷ luật? C

Jesse Livermore là một trong những cái tên kinh điển nhất trong lịch sử trading. Điều khiến ông trở thành huyền thoại không chỉ nằm ở những thương vụ lớn, mà nằm ở cách ông quan sát thị trường và đúc kết ra các nguyên tắc giao dịch vượt thời gian. Dù thị trường ngày nay đã có thuật toán, dữ liệu lớn, phái sinh, margin, HFT và rất nhiều công cụ hiện đại, những bài học của Livermore vẫn còn nguyên giá trị, bởi bản chất sâu nhất của thị trường chưa từng thay đổi: con người vẫn bị chi phối bởi tham lam, sợ hãi, hy vọng và cái tôi.

Trading không phải là đoán đúng, mà là xây dựng lợi thế
14/04/2026
66 lượt đọc

Trading không phải là đoán đúng, mà là xây dựng lợi thế C

Đọc bài review của Steve Burns về cuốn The Man Who Solved the Market: Jim Simons, QM Capital thấy đây không chỉ là câu chuyện về một cá nhân xuất chúng, mà là một cách nhìn rất khác về thị trường tài chính. Jim Simons không bước vào thị trường với tư duy “hôm nay mua mã nào” hay “ngày mai thị trường tăng hay giảm”. Ông bước vào thị trường với niềm tin rằng: trong giá cả có những mẫu hình lặp lại, và nếu có đủ dữ liệu, đủ năng lực toán học, đủ công nghệ và đủ kỷ luật, con người có thể tìm ra lợi thế từ những mẫu hình đó.

Những mô hình nhiều nến đáng chú ý trong giao dịch chứng khoán và phái sinh Việt Nam - Phần 2
14/04/2026
51 lượt đọc

Những mô hình nhiều nến đáng chú ý trong giao dịch chứng khoán và phái sinh Việt Nam - Phần 2 C

Ở Phần 1, chúng ta đã nói về cách hình thành các mô hình giá phổ biến. Sang Phần 2, trọng tâm không còn là “mô hình đó trông như thế nào”, mà là mô hình nào có thể tạo tín hiệu tăng, mô hình nào cảnh báo tín hiệu giảm, và quan trọng hơn là trader nên đọc chúng ra sao trong thực chiến.

Cách hình thành các mô hình giá phổ biến trong phân tích kỹ thuật - Phần I
14/04/2026
63 lượt đọc

Cách hình thành các mô hình giá phổ biến trong phân tích kỹ thuật - Phần I C

Trong phân tích kỹ thuật, mô hình giá không chỉ là những đường kẻ trên biểu đồ. Mỗi mô hình thực chất là một “bản ghi” về tâm lý thị trường: bên mua đang mạnh lên hay yếu đi, bên bán đang phân phối hay mất kiểm soát, dòng tiền đang tích lũy hay rút ra. Khi nhìn một mô hình, điều quan trọng không phải là cố tìm cho giống hình mẫu trong sách, mà là hiểu được câu chuyện cung – cầu đang diễn ra phía sau.

Techniques for Trading Patterns: 4 Kỹ thuật quan trọng trong giao dịch chứng khoán và phái sinh Việt Nam
14/04/2026
87 lượt đọc

Techniques for Trading Patterns: 4 Kỹ thuật quan trọng trong giao dịch chứng khoán và phái sinh Việt Nam C

Trong giao dịch tài chính, đặc biệt là ở thị trường chứng khoán Việt Nam và phái sinh VN30, phần lớn trader thường bắt đầu bằng việc tìm kiếm tín hiệu vào lệnh. Họ học các mô hình giá, đường trung bình, RSI, MACD, Bollinger Bands, volume, nến Nhật và rất nhiều chỉ báo khác. Tuy nhiên, vấn đề không nằm ở việc thiếu tín hiệu. Vấn đề lớn hơn là trader không biết tín hiệu nào đáng tin, vào lệnh ở đâu, sai thì thoát ở đâu, và khi nào nên kiên nhẫn chờ giá điều chỉnh thay vì mua đuổi.

Mô hình Không gian Trạng thái & Bộ lọc Kalman: Tại sao chúng cực kỳ quan trọng trong trading?
12/04/2026
93 lượt đọc

Mô hình Không gian Trạng thái & Bộ lọc Kalman: Tại sao chúng cực kỳ quan trọng trong trading? C

Trong lĩnh vực quantitative finance, có một số công cụ mạnh mẽ nhưng ít được chú ý đến so với những mô hình phổ biến như Deep Learning hay SMA crossover. Một trong những công cụ mạnh mẽ đó chính là Mô hình Không gian Trạng thái (State-space models) và Bộ lọc Kalman (Kalman filter). Mặc dù có vẻ phức tạp, nhưng những công cụ này lại cực kỳ hữu ích và mạnh mẽ khi áp dụng vào việc phân tích và dự đoán thị trường tài chính. Mặc dù nghe có vẻ như là những mô hình nguyên thủy, thực tế chúng là những công cụ cực kỳ mạnh mẽ và bền bỉ (robust), đặc biệt trong môi trường thay đổi nhanh chóng của các thị trường tài chính.

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!