2 posts tagged with "Phân tích dữ liệu"

1️⃣ Giới thiệu về yfinance​

yfinance là một thư viện Python giúp bạn dễ dàng lấy dữ liệu chứng khoán từ Yahoo Finance. Bạn có thể sử dụng nó để:
✅ Tải dữ liệu giá cổ phiếu theo thời gian thực
✅ Truy xuất dữ liệu lịch sử (daily, weekly, monthly)
✅ Lấy thông tin tài chính của công ty (P/E, EPS, Market Cap, ...)
✅ Phân tích các chỉ số quan trọng như Volume, Moving Average

2️⃣ Cài đặt thư viện yfinance​

Trước khi sử dụng yfinance, bạn cần cài đặt thư viện này bằng lệnh:

pip install yfinance

Nếu bạn chưa có thư viện pandas, hãy cài đặt luôn:

pip install pandas

3️⃣ Cách lấy dữ liệu giá cổ phiếu​

📌 Lấy dữ liệu cổ phiếu theo mã chứng khoán​

Dưới đây là cách lấy giá cổ phiếu của AAPL (Apple) từ Yahoo Finance:

import yfinance as yf

# Lấy dữ liệu cổ phiếu Apple
apple = yf.Ticker("AAPL")

# Xem thông tin chung về cổ phiếu
print(apple.info)

📌 Lấy dữ liệu giá lịch sử​

Bạn có thể lấy giá cổ phiếu trong quá khứ với các khoảng thời gian khác nhau:

# Lấy dữ liệu giá lịch sử trong 1 năm qua
df = apple.history(period="1y")

# Hiển thị 5 dòng đầu tiên
print(df.head())

Bạn có thể thay đổi period để lấy dữ liệu trong thời gian khác như:

• "1d" – Lấy dữ liệu trong 1 ngày
• "5d" – 5 ngày
• "1mo" – 1 tháng
• "6mo" – 6 tháng
• "1y" – 1 năm
• "5y" – 5 năm
• "max" – Toàn bộ lịch sử

4️⃣ Trực quan hóa dữ liệu giá cổ phiếu​

Bạn có thể vẽ biểu đồ giá cổ phiếu với matplotlib như sau:

import matplotlib.pyplot as plt

# Vẽ biểu đồ giá đóng cửa
df['Close'].plot(figsize=(12,6), title="Giá cổ phiếu AAPL")
plt.xlabel("Ngày")
plt.ylabel("Giá đóng cửa (USD)")
plt.show()

📌 Kết quả:

5️⃣ Lấy dữ liệu nhiều cổ phiếu cùng lúc​

Bạn có thể tải dữ liệu của nhiều cổ phiếu cùng một lúc bằng cách:

# Danh sách các mã chứng khoán
tickers = ["AAPL", "GOOGL", "MSFT", "AMZN"]

# Tải dữ liệu của nhiều cổ phiếu
data = yf.download(tickers, period="1y")

# Hiển thị dữ liệu
print(data.head())

6️⃣ Kết luận​

✅ yfinance là công cụ mạnh mẽ giúp bạn thu thập dữ liệu chứng khoán dễ dàng.
✅ Bạn có thể lấy dữ liệu lịch sử, giá theo thời gian thực và thông tin tài chính chỉ với vài dòng code.
✅ Kết hợp với pandas và matplotlib, bạn có thể phân tích và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về cách phân tích cổ phiếu bằng Python? Hãy để lại bình luận bên dưới nhé! 🚀📈

1. Robot Tự Học Là Gì?​

Robot tự học (Reinforcement Learning - RL) là một nhánh của Machine Learning, nơi một agent (tác nhân) học cách tối ưu hóa quyết định thông qua tương tác với môi trường.

2. Ứng Dụng Của RL Trong Phân Tích Định Lượng​

• Tối ưu hóa chiến lược giao dịch: RL có thể học cách đặt lệnh mua/bán dựa trên dữ liệu thị trường.
• Dự đoán thị trường: Áp dụng RL để học hành vi giá.
• Quản lý danh mục đầu tư: Điều chỉnh phân bổ tài sản theo biến động thị trường.

3. Xây Dựng Mô Hình Giao Dịch Định Lượng Với RL​

• Chọn môi trường RL: Dữ liệu thị trường tài chính từ yfinance hoặc Alpaca API.
• Xây dựng agent: Sử dụng Deep Q-Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO).
• Huấn luyện và đánh giá: Chạy mô hình, kiểm tra hiệu suất với backtesting.

4. Các Thư Viện Phổ Biến​

• OpenAI Gym: Xây dựng môi trường RL.
• Stable Baselines3: Mô hình RL sẵn có để giao dịch.
• TensorFlow/Keras-RL: Hỗ trợ phát triển mô hình RL nâng cao.

5. Thách Thức Và Giải Pháp​

• Tính không ổn định của thị trường → Điều chỉnh tham số mô hình RL.
• Dữ liệu lịch sử không đại diện hoàn toàn → Sử dụng dữ liệu đa dạng hơn.

🚀 Bạn muốn tìm hiểu thêm? Đừng bỏ lỡ các khóa học tại Trung tâm Hướng Nghiệp Dữ Liệu do Tiến sĩ Đặng Anh Tuấn giảng dạy!