Vietnam Stock Quant

Phân tích định lượng • Xếp hạng tài chính • So sánh cổ phiếu • Self-Learning Model

Cloudflare Pages + Functions + D1 • LIVE • v6.1

Hệ thống sẽ tải dữ liệu, đánh giá prediction đang chờ và cập nhật model khi có giá thực tế.

🟢 LIVE polling: giá intraday cập nhật tự động. Đang khởi động...

1. Phân tích mã cổ phiếu

OHLCV + MA + RSI + forecast 10 phiên giao dịch.

Ticker

—

Giá LIVE

—

Đang kết nối...

Thay đổi phiên

—

MA20

—

Moving Average

MA50

—

Moving Average

RSI14

—

Live-estimate từ giá mới nhất

Giá lịch sử + Moving Averages

RSI14

LIVE Intraday • 1 phút

Đang kết nối feed live...

Độ mới dữ liệu

Timestamp hiển thị thời điểm feed cung cấp quan sát mới nhất. Không nên hiểu đây là cam kết tick-by-tick trực tiếp từ HOSE/HNX.

Lịch sử + dự báo 10 phiên giao dịch

Forecast table

Phiên	Ngày	Giá dự báo	Δ từ giá hiện tại

Đánh giá mô hình

Phương pháp & giới hạn

Model dùng Ridge Regression trên lagged returns. Backtest chia theo thứ tự thời gian; không shuffle và không dùng dữ liệu tương lai cho feature. Self-learning cập nhật bias/weights bằng error thực tế đã được xác minh.

2. Top 5 Financial Score

P/E dương thấp hơn + ROE cao hơn. Score chỉ là thước đo định lượng của hệ thống.

Rank	Mã	Tên	P/E	ROE	P/E Score	ROE Score	Financial Score
Chưa tải bảng xếp hạng.

3. So sánh 2 cổ phiếu

Chọn 2 mã bất kỳ để so sánh chỉ tiêu định lượng và forecast.

Bảng số liệu

Chỉ tiêu	A	B

Normalized Price (Base = 100)

Financial Metrics

Forecast Comparison

4. AI Learning Center

Prediction → Actual → Error → Online Update. Sai số giảm không được hiểu là bảo đảm mô hình chính xác hơn.

Model

—

Model Version

—

Predictions Verified

—

Pending

—

MAE

—

RMSE

—

MAPE

—

Directional Accuracy

—

Biểu đồ lịch sử sai số của AI

Rolling MAPE (7 prediction window)

5. Methodology

Financial Score

P/E dương được xếp hạng theo thứ tự thấp → cao và ROE theo cao → thấp. Score dùng 50% P/E percentile + 50% ROE percentile. Các mã thiếu hoặc có P/E không dương không tham gia score.

Forecast

Forecast sử dụng Ridge Regression trên các lag return [1, 2, 3, 5, 10], forecast recursive và tạo 10 ngày giao dịch kế tiếp, bỏ thứ Bảy/CN. Backtest là chronological split.

Self-Learning

Mỗi ngày dự báo được lưu vào D1. Khi target date đã có actual close, hệ thống đối chiếu prediction với actual, tính error và dùng chính observation mới để online-update bias/weights. Model version tăng sau mỗi update.

Nguồn dữ liệu & giới hạn runtime

Giá lịch sử được gọi từ Yahoo Finance Chart endpoint. Python yfinance và Python vnstock không chạy native trong Cloudflare Pages Functions. Vì vậy phần financial fundamentals hiện dùng Yahoo Finance quoteSummary trong Cloudflare-only runtime. Project không giả vờ gọi import yfinance/vnstock trong JavaScript.