Chuỗi chia sẻ về Vnstock và Phân tích Dữ liệu Tài chính bằng Python tại Đại học Kinh tế - Luật (UEL)

Đầu tháng 10 vừa qua, mình có buổi chia sẻ theo lời mời của Khoa Tài chính - Ngân hàng và CLB Công nghệ Tài chính (FTC) của Đại học Kinh tế - Luật (UEL) trong chuỗi sự kiện tập huấn chuyên đề. Đây là dịp để mình chia sẻ câu chuyện xây dựng Vnstock¹, đồng thời hướng dẫn các bạn sinh viên và học viên cao học cách ứng dụng Python² và kỹ thuật trích xuất, chuẩn hóa dữ liệu web³ vào nghiên cứu tài chính thực tế.

Thịnh Vũ chia sẻ tại chuỗi tập huấn dành cho CLB Công nghệ tài chính (FTC) tại UEL

Nội dung tập trung vào giải quyết bài toán thực tế

Dù đối tượng là các bạn sinh viên CLB FTC hay các anh chị học viên cao học, các buổi chia sẻ đều tập trung vào một mục tiêu: ứng dụng công cụ lập trình để giải quyết các bài toán thực tế trong công việc nghiên cứu và phân tích tài chính.

1. Chia sẻ cùng CLB FTC: Ứng dụng Vnstock vào phân tích chứng khoán

Nhận lời mời từ CLB FTC, mình đã tham gia chuỗi tập huấn “FinTech⁴ trong Thị trường Chứng khoán Việt Nam”. Qua hai buổi học, mình đã chia sẻ về quá trình phát triển Vnstock – từ một công cụ cá nhân để giải quyết nhu cầu chuẩn hóa dữ liệu đến khi trở thành hệ sinh thái công cụ phục vụ cộng đồng nghiên cứu.

Buổi chia sẻ của Thịnh Vũ tại lớp Thạc sĩ Tài chính Ngân hàng tại UEL

• Buổi 1 (Trực tiếp tại UEL): Mình hướng dẫn các bạn cách dùng Vnstock để truy xuất, phân tích và vẽ biểu đồ giá cổ phiếu. Việc tự tay viết những dòng code đầu tiên giúp các bạn sinh viên thấy rằng lập trình không quá khó tiếp cận đối với dân tài chính. Buổi trao đổi diễn ra sôi nổi với nhiều câu hỏi thực tế về cách chuẩn hóa và kiểm chứng dữ liệu.

• Buổi 2 (Trực tuyến): Nội dung đi sâu hơn vào việc tự động hóa xử lý báo cáo tài chính và tính toán các chỉ số ngành. Đây là những kỹ năng nền tảng giúp các bạn tự động hóa công việc học tập và nghiên cứu dữ liệu đầu tư sau này.

Không khí trao đổi tại buổi tập huấn dành cho sinh viên

2. Lớp Cao học: Giải quyết bài toán chuẩn hóa dữ liệu phục vụ nghiên cứu học thuật

Theo lời mời của PGS. TS Nguyễn Anh Phong, Trưởng khoa Tài chính - Ngân hàng, mình đã có buổi chia sẻ chuyên đề về tự động hóa trích xuất và làm sạch dữ liệu web với các anh chị học viên cao học ngành Công nghệ Tài chính.

Khi làm nghiên cứu hoặc luận văn thạc sĩ, khó khăn lớn nhất thường là tổng hợp và làm sạch dữ liệu từ các nguồn công bố. Mình đã giới thiệu cách phân tích cấu trúc dữ liệu web cùng các công cụ tiêu chuẩn trong Python như Postman⁵, Beautiful Soup⁶ và Pandas để tự động hóa việc đọc và chuẩn hóa dữ liệu phục vụ nghiên cứu cá nhân, trong phạm vi điều kiện sử dụng và quy tắc robots.txt của từng nguồn. Các anh chị học viên rất quan tâm vì đây là kỹ năng thực tế giải quyết trực tiếp nhu cầu chuẩn bị dữ liệu cho đề tài học thuật.

Buổi chia sẻ của Thịnh Vũ tại lớp Thạc sĩ Tài chính Ngân hàng tại UEL

Kết quả sau chương trình

Sau chuỗi chia sẻ, điều mình mừng nhất là thấy các bạn có thể ứng dụng ngay vào thực tế học tập:

• Với các bạn sinh viên: Nhiều bạn đã bắt đầu sử dụng Vnstock làm công cụ phân tích dữ liệu cho các dự án cá nhân, đồ án tốt nghiệp và các cuộc thi học thuật tại UEL.

• Với các anh chị học viên cao học: Việc làm chủ kỹ năng xử lý và chuẩn hóa dữ liệu bằng Python giúp các anh chị chủ động xây dựng và kiểm chứng tập dữ liệu cho đề tài nghiên cứu chuyên sâu.

• Với cộng đồng Vnstock: Những buổi chia sẻ trực tiếp như thế này giúp dự án kết nối sâu hơn với người dùng học thuật. Đến thời điểm viết bài (10/2025, thống kê từ PyPI), với gần 700.000 lượt tải tích lũy, Vnstock đang dần trở thành công cụ hỗ trợ quen thuộc cho cộng đồng nghiên cứu dữ liệu tài chính tại Việt Nam.

Lời cảm ơn

Mình xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS. TS Nguyễn Anh Phong, Ban chủ nhiệm CLB FTC và Khoa Tài chính - Ngân hàng đã tạo điều kiện tổ chức chuỗi chia sẻ này. Sự đón nhận và những câu hỏi thực tế của các bạn sinh viên cũng như anh chị học viên là động lực lớn để mình tiếp tục hoàn thiện hệ sinh thái Vnstock.

Hẹn gặp lại các bạn trong những buổi chia sẻ chuyên đề tiếp theo tại UEL và các trường đại học khác!

Footnotes

1. Vnstock là hệ sinh thái công cụ Python chạy trên máy người dùng (bản Cộng đồng miễn phí cho cá nhân, học tập và nghiên cứu), giúp tự truy xuất, chuẩn hóa và phân tích dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam từ nguồn bên thứ ba. ↩

2. Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu và khoa học máy tính nhờ cú pháp rõ ràng, dễ học và có hệ sinh thái thư viện phong phú. ↩

3. Trích xuất dữ liệu web có cấu trúc (Web Data Extraction) là kỹ thuật lập trình giúp đọc và chuẩn hóa thông tin công khai thành định dạng bảng phục vụ nghiên cứu, tuân thủ điều khoản và robots.txt của nguồn. ↩

4. FinTech (Công nghệ tài chính) là việc ứng dụng các công nghệ mới như dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quy trình phân tích và dịch vụ tài chính. ↩

5. Postman là công cụ kiểm thử và làm việc với giao diện lập trình (API) phổ biến trong phát triển phần mềm. ↩

6. Beautiful Soup là thư viện Python dùng để phân tích cú pháp tài liệu HTML/XML tĩnh, hỗ trợ bóc tách thông tin văn bản có cấu trúc. ↩