Phân Tích Chuyên Sâu (Insights)

📌 Tổng Quan

Insights Layer cung cấp xếp hạng top cổ phiếu và bộ lọc chứng khoán để nhà đầu tư nhận diện cơ hội và xu hướng thị trường.

Lưu ý: Nhóm chức năng định giá (P/E, P/B toàn thị trường) đã được chuyển sang nhóm lệnh Analytics từ phiên bản Unified UI mới. Nếu trước đây bạn dùng Insights().valuation, vui lòng chuyển sang Analytics().valuation(index).

🏗️ Cấu Trúc Nhóm Lệnh

Insights()
├── .ranking       # Xếp hạng top cổ phiếu
├── .screener      # Bộ lọc chứng khoán
├── .sentiment     # Tâm lý thị trường (Experimental)
├── .flow          # Dòng tiền thị trường (Experimental)
├── .sector()      # Phân tích ngành (Experimental)
└── .equity()      # Phân tích cổ phiếu (Experimental)

1. Xếp hạng (Ranking)

Xếp hạng top cổ phiếu theo các tiêu chí khác nhau: tăng giá, giảm giá, khối lượng, nước ngoài, v.v.

Source: VND
Nhóm lệnh: insights.ranking

Phương Thức

Parameters:

• index (str, optional): Chỉ số lọc (ví dụ: 'VNINDEX', 'HNX'). Mặc đình lấy toàn thị trường.
• limit (int, optional): Số lượng kết quả. Mặc định 10.
• date (str, optional): Ngày giao dịch (YYYY-MM-DD).

Ví Dụ

from vnstock_data import Insights

ins = Insights()

df_gainers_vn = ins.ranking.gainer(index='VNINDEX', limit=1)
print(df_gainers_vn)

df_losers = ins.ranking.loser() print(df_losers)

df_volume = ins.ranking.volume() print(df_volume)

df_foreign_buy = ins.ranking.foreign_buy(limit=1)
print(df_foreign_buy)

df_foreign_sell = ins.ranking.foreign_sell()
print(df_foreign_sell)

df_deals = ins.ranking.deal()
print(df_deals)

2. Bộ lọc chứng khoán (Screener)

Bộ lọc cổ phiếu cho phép lọc nhanh danh sách các mã cổ phiếu bạn quan tâm với bộ tiêu chí được hỗ trợ. Người dùng có thể nạp điều kiện lọc khi gọi API bằng cách truyền filters cấu hình bộ lọc nhằm rút ngắn thời gian và độ lớn dữ liệu tải về. (Mặc định nếu chạy không có tham số API sẽ kết hợp rất nhiều tiêu chí với biên độ lớn, đôi khi trả về rất ít kết quả).

Source: VCI
Nhóm lệnh: insights.screener

Phương Thức

Parameters:

• filters (List[Dict], optional): Payload bộ lọc tùy chỉnh (là danh sách các tiêu chí lọc). Nếu không truyền, hệ thống sẽ gọi bộ lọc mặc định rộng nhất.
• lang (str): Ngôn ngữ ('vi' hoặc 'en'). Mặc định 'vi'.
• limit (int): Số lượng bản ghi tối đa. Mặc định 2000.

Bảng Tham Chiếu Cấu Trúc Bộ Lọc (Filters Payload)

Cấu trúc JSON cơ bản của filters (là một danh sách các dictionary) như sau:

[
    {
        "name": "TÊN_TIÊU_CHÍ_TỪ_HÀM_CRITERIA",
        "extraName": "TÊN_BỔ_SUNG_NẾU_CÓ",
        "conditionOptions": [
            {"type": "value", "value": "GIÁ_TRỊ_LỰA_CHỌN"}, 
            {"from": 0, "to": 10} 
        ]
    }
]

Lưu ý quan trọng: Các field_name và extraName ở bảng dưới đây dùng để cấu hình filters khi gửi request. Khi dữ liệu trả về thành DataFrame, tên cột sẽ tự động chuyển sang định dạng snake_case (ví dụ: priceEma + ema20 sẽ thành cột price_ema_20, ema20Ema50 sẽ thành cột ema_20_ema_50). Vui lòng xem Schema Reference để biết chính xác tên cột của kết quả đầu ra.

Tất cả các tiêu chí lọc được hệ thống hỗ trợ bạn có thể tìm thấy ở bảng dưới đây (được rút trích từ bộ tiêu chí đầy đủ của hàm criteria()):

🤖 Mẹo: Dùng AI Để Viết Bộ Lọc

Do số lượng tiêu chí lọc tương đối nhiều, bạn nên yêu cầu AI viết cấu trúc payload JSON filters bằng cách cung cấp danh sách cột từ hàm criteria().

Prompt mẫu:

"Tôi đang dùng thư viện vnstock_data, hàm ins.screener.filter(filters=...) cho phép truyền payload JSON để lọc cổ phiếu từ máy chủ. Dưới đây là danh sách tiêu chí lấy từ hàm criteria():

[Copy/paste kết quả từ hàm ins.screener.criteria().to_csv() hoặc to_json() vào đây].

Hãy soạn cho tôi một danh sách Python (cấu trúc JSON array) để lọc các cổ phiếu thuộc sàn HSX, có ROE > 15%, P/E < 10, và khối lượng giao dịch trung bình 30 ngày > 1,000,000."

Ví Dụ

from vnstock_data import Insights

ins = Insights()

custom_filters = [
    {
        "name": "exchange",
        "conditionOptions": [{"type": "value", "value": "hsx"}]
    },
    {
        "name": "ttmRoe",
        "conditionOptions": [{"from": 15, "to": 100}]
    },
    {
        "name": "ttmPe",
        "conditionOptions": [{"from": 0, "to": 10}]
    }
]

df_filtered = ins.screener.filter(filters=custom_filters)
print(f"Cổ phiếu HSX, P/E < 10, ROE > 15: {len(df_filtered)}")
print(df_filtered[['ticker', 'ttm_pe', 'ttm_roe']].head())

from vnstock_data import Listing

lst_vci = Listing(source="vci")
icb_df = lst_vci.industries_icb()

lv1_sectors = icb_df[icb_df['level'] == 1]
print("Danh sách mã ngành cấp 1:\n", lv1_sectors[['icb_code', 'icb_name']].head())

sector_code = "1000" 
sector_filter = [
    {
        "name": "sectorLv1",
        "conditionOptions": [{"type": "value", "value": sector_code}]
    }
]

df_sector = ins.screener.filter(filters=sector_filter)
print(f"\nCổ phiếu thuộc nhóm ngành {sector_code}: {len(df_sector)}")
print(df_sector[['ticker', 'exchange', 'sector_lv1']].head())

df_all = ins.screener.filter()
print(f"Total stocks: {len(df_all)}")

cheap_good = df_all[
    (df_all['pe'] < 10) & (df_all['roe'] > 15)
]
print(cheap_good[['symbol', 'pe', 'roe']].head())

3. Tâm lý thị trường (Sentiment)

Cung cấp các chỉ báo vĩ mô về tâm lý thị trường.

Nhóm lệnh: insights.sentiment

df_breadth = ins.sentiment.breadth(exchange='HOSE')

4. Dòng tiền (Flow)

Cung cấp phân tích dòng tiền của các thành phần tham gia thị trường.

Nhóm lệnh: insights.flow

df_foreign = ins.flow.foreign(exchange='HOSE', group_by='stock')

5. Phân tích ngành (Sector)

Cung cấp công cụ phân tích cấp độ ngành (Yêu cầu ind_code).

Nhóm lệnh: insights.sector

df_bank_val = ins.sector('bank').valuation()

6. Phân tích cổ phiếu (Equity)

Cung cấp công cụ phân tích cấp độ cổ phiếu (Yêu cầu symbol).

Nhóm lệnh: insights.equity

df_acb_comp = ins.equity('ACB').peer_compare()