Tại sao chỉ lấy dữ liệu chứng khoán vào Excel là chưa đủ?

Trong thời đại số, dữ liệu chính là nguồn tài nguyên quý giá đem đến cơ hội tạo ra lợi nhuận, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính và thị trường chứng khoán. Các doanh nghiệp và nhà đầu tư hiện nay phải xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ thay đổi liên tục và yêu cầu độ chính xác cao. Trong bối cảnh đó, việc lấy dữ liệu chứng khoán vào Excel nhận được đông đảo sự quan tâm của các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính/chứng khoán tuy nhiên đó không hẳn là cách làm tối ưu. Dù ứng dụng bảng tính Excel hay Google Sheets được ứng dụng rộng rãi, hiểu rõ ưu và nhược điểm để kết hợp chúng với các phương pháp xử lý dữ liệu phù hợp sẽ nâng cao hiệu quả công việc, giảm thiểu thời gian mất mát vào các thao tác thủ công cũng như nắm bắt nhanh chóng cơ hội thị trường.

Bài viết này sẽ phân tích chi tiết những giới hạn của Excel/Google Sheets và lý do tại sao việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python cho phân tích dữ liệu chứng khoán đang là lựa chọn hàng đầu - một xu thế tất yếu trong kỷ nguyên của AI.

---

I. Đặc Điểm Của Dữ Liệu Thị Trường Chứng Khoán

Thị trường chứng khoán là môi trường hoạt động với lượng dữ liệu khổng lồ với nhiều dải dữ liệu khác nhau, từ giá và khối lượng giao dịch, các báo cáo tài chính, tin tức sự kiện của hàng ngàn doanh nghiệp đến các mô hình phân tích/định giá phức tạp. Để có thể đưa ra những quyết định đầu tư chính xác, việc xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng là yếu tố then chốt. Trong bối cảnh đó, việc chỉ quan tâm việc lấy dữ liệu chứng khoán vào Excel và tiếp tục cách làm cũ sẽ không giúp bạn phát huy hết khả năng và kiến thức của mình để tạo ra lợi thế trên thị trường.

---

II. Ưu Điểm Và Sức Mạnh Của Excel và Ứng Dụng Bảng Tính

Không thể phủ nhận rằng Excel và Google Sheets là một ứng dụng bình dân hoá việc tính toán các dữ liệu tài chính phức tạp trong nhiều thập kỷ. Các bộ công cụ này cũng luôn được mở rộng và kết nối các dịch vụ khác nhau để tăng cường sức mạnh tính toán trong khi giữ cho giao diện làm việc đơn giản và thân thiện là một ưu điểm vượt trội. Hãy cùng điểm qua một vài lợi thế khi sử dụng Excel trong phân tích chứng khoán.

• Thân thiện và dễ sử dụng: Giao diện trực quan, dễ học và dễ tiếp cận giúp hàng triệu người dùng trên khắp thế giới có thể nhanh chóng thao tác và xử lý dữ liệu.
• Tính linh hoạt: Với khả năng tùy chỉnh và hỗ trợ các hàm tính toán dễ sử dụng, các ứng dụng bảng tính như Excel, Google Sheets vẫn luôn là trợ thủ đắc lực cho các doanh nghiệp, nhà đầu tư trên thị trường.
• Phổ biến và được tin cậy: Được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề, các bảng tính đã tạo nền tảng cho nhiều quy trình làm việc truyền thống và là công cụ quen thuộc trong hầu hết các văn phòng trên toàn cầu. Đó chính là tiêu chuẩn bắt buộc khi làm việc trong ngành tài chính.

Tuy nhiên, dù đã có những ưu điểm vượt trội, các ứng dụng bảng tính hiện nay chỉ thực sự phục vụ cho giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi số. Khi các giới hạn về năng lực tính toán và độ phức tạp của dữ liệu luôn được đưa đến cực độ trong thời gian ngắn, việc nắm bắt và ứng dụng công cụ phân tích dữ liệu hiện đại như Python sẽ là xu thế tất yếu đang và sẽ diễn ra.

---

III. Hạn Chế - Chỉ lấy dữ liệu chứng khoán vào Excel là chưa đủ

1. Giới Hạn Về Kích Thước Và Tốc Độ Xử Lý

• Số dòng và số sheet hạn chế: Excel có giới hạn về số lượng dòng và cột trong file (1,048,576 dòng và 16.384 cột) đồng thời giới hạn số lượng sheet, làm cho việc xử lý dữ liệu lớn trở nên khó khăn. Khi dữ liệu vượt qua giới hạn này, người dùng buộc phải chia nhỏ tập dữ liệu, làm phức tạp quy trình phân tích. Trong nhiều trường hợp dù chưa đạt tới số lượng giới hạn này, việc mở file và xử lý dữ liệu có dung lượng vài chục MB cũng trở thành cơn ác mộng hiện hữu với nhiều người.
• Tốc độ xử lý: Với tập dữ liệu đạt tới năng lực tính toán của mình, Excel và Google Sheets thường trở nên chậm chạp, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất công việc, đặc biệt khi cần tính toán, lọc và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

2. Khó Khăn Trong Việc Tự Động Hóa Và Tích Hợp

• Tự động hóa hạn chế: Mặc dù Excel có Macro VBA và Google Sheets có Google Apps Script để lập trình tự động hoá, nhưng những ngôn ngữ này không đủ mạnh mẽ để tự động hóa các quy trình phân tích phức tạp hay tận dụng các hệ sinh thái phần mềm đa dạng như Python. Các thao tác tự động thường đòi hỏi người dùng phải thao tác thủ công nhiều bước, dễ phát sinh lỗi.
• Tích hợp với các hệ thống khác nhau: Trong môi trường tài chính hiện đại, yêu cầu kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng trở nên hiện hữu (tận dụng kết nối API tải dữ liệu chứng khoán trực tiếp, trao đổi với cơ sở dữ liệu giao dịch, hệ thống báo cáo, v.v.) là điều không thể tránh khỏi. Excel và Google Sheets gặp nhiều khó khăn khi tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện đại, trong khi các ngôn ngữ lập trình như Python lại có thể xử lý điều này một cách linh hoạt.

3. Vấn Đề Bảo Mật Và Kiểm Soát Lỗi

• Sai sót trong thao tác thủ công: Việc tham chiếu công thức theo các ô tính trong Excel là cực kỳ phổ biến và thường dẫn đến lỗi nếu công thức bị xoá hoặc thay đổi. Các bảng tính hoạt động theo cách tham chiếu địa chỉ ô thay vì làm việc với tên nhận dạng hàng - cột có thể gây ra những sai sót không lường trước. Điều mà thư viện Pandas trong Python có thể giúp bạn nâng cao năng lực tính toán với bảng tính lên một tầm cao mới.
• Bảo mật: Các file Excel hay Google Sheets gặp khó khăn khi bạn cần bảo mật thuật toán và các công thức bí mật khi cộng tác và chia sẻ công việc. Trong khi đó, các ứng dụng được xây dựng bằng Python có thể áp dụng các biện pháp bảo mật tiên tiến hơn với nhiều lựa chọn chia sẻ đa dạng.

4. Không Tận Dụng Được Hệ Sinh Thái Thư Viện Phong Phú

• Thiếu tính năng mở rộng: Các ngôn ngữ lập trình như Python có hệ sinh thái thư viện đa dạng (ví dụ: Pandas, Matplotlib, scikit-learn, v.v hay Vnstock lấy dữ liệu chứng khoán Việt Nam) hỗ trợ xử lý, trực quan hóa và phân tích dữ liệu một cách chuyên sâu và hiệu quả. Excel hay Google Sheets chỉ giới hạn trong một số tính năng cơ bản, không thể so sánh về khả năng mở rộng và tích hợp công nghệ mới như AI để tuỳ biến công cụ thành hệ thống hỗ trợ giao dịch mạnh mẽ của riêng bạn.

---

IV. Lý Do Bạn Nên Thích Nghi Với Công Cụ Lập Trình Python

1. Sức Mạnh Của Python Trong Xử Lý Dữ Liệu

• Khả năng mở rộng vượt trội: Python có thể xử lý hàng triệu dòng dữ liệu một cách mượt mà, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc. Tất nhiên, nếu bạn muốn lấy dữ liệu chứng khoán Việt Nam vào Excel một cách tự động và tiếp tục phân tích thì hoàn toàn có thể thực hiện dễ dàng.
• Tự động hóa quy trình: Việc lập trình bằng Python cho phép tự động hóa từ việc thu thập dữ liệu, xử lý, phân tích cho đến trực quan hóa kết quả. Điều này giúp giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa quá trình phân tích.
• Hỗ trợ từ AI: Với sự trợ giúp của các công cụ AI như ChatGPT, Claude, Gemini, việc viết chương trình Python trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Bạn có thể nhận được những đoạn mã mẫu chỉ cần copy/paste và chạy ngay lập tức, giúp giảm đáng kể rào cản kỹ thuật mà trước kia có lẽ bạn phải từ mình "cày" tài liệu và khoá học mới có thể làm được.

2. Python – Con Đường Tất Yếu Cho Chuyên Gia Tài Chính

• Yêu cầu từ ngành tài chính: Ngày càng nhiều tổ chức tài chính và chứng chỉ chuyên ngành, như CFA (từ năm 2024), đã bắt đầu tích hợp kiến thức về Python vào chương trình đào tạo và sát hạch. Điều này cho thấy Python không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn trở thành tiêu chuẩn mới trong phân tích dữ liệu tài chính chứng khoán.
• Chuyển đổi tư duy: Khi chuyển sang sử dụng Python, vai trò của bạn thay đổi từ “người thao tác” thành “kiến trúc sư” của quy trình phân tích. Bạn sẽ tập trung vào việc thiết kế quy trình, xây dựng các mô hình phân tích và đưa ra các giải pháp tối ưu, thay vì chỉ thực hiện thao tác thủ công.

---

V. Kết Luận

Excel và Google Sheets đã từng là những công cụ mạnh mẽ và thân thiện, góp phần không nhỏ vào sự phát triển của phân tích dữ liệu trong quá khứ. Tuy nhiên, thời gian không chờ đợi ai. Khi dữ liệu trở nên phức tạp và khối lượng dữ liệu tăng vọt với tần suất cập nhật theo thời gian thực, các công cụ truyền thống ngày càng trở nên bất cập. Độc giả không thể mãi ngủ quên và chống lại sự thay đổi tất yếu của thời cuộc – bạn có thể chọn thích ứng và chuyển mình hoặc bị bỏ lại phía sau bởi một thế hệ trẻ đầy nhiệt huyết sẵn sàng làm điều đó.

Việc thích nghi với Python trong phân tích dữ liệu chứng khoán Việt Nam không chỉ giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu mà còn mở ra khả năng tự động hóa và tích hợp các công nghệ AI tiên tiến. Nếu bạn đang làm việc trong ngành chứng khoán và mong muốn nâng cao hiệu quả phân tích, hãy bắt đầu hành trình chuyển đổi số của mình ngay hôm nay. Đừng để công cụ cũ kìm hãm tiềm năng của bạn – hãy là người tiên phong và tận dụng mọi cơ hội để tạo lợi thế cạnh tranh!

Vnstock hân hạnh đồng hành cùng sự thay đổi của bạn trong khoá học Python phân tích dữ liệu và tạo bot chứng khoán. Khoá học K10 sẽ khai giảng vào 23/3/2025. Tham gia cùng cộng đồng 100+ học viên là các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính để không bị bỏ lại phía sau.

---

Hãy theo dõi chuỗi bài viết tiếp theo, nơi chúng tôi sẽ cùng bạn khám phá tại sao Python lại là lựa chọn hàng đầu trong phân tích dữ liệu và tài chính, cũng như cách bạn có thể làm chủ ngôn ngữ này chỉ trong thời gian ngắn với sự hỗ trợ của AI. Cùng nhau, chúng ta sẽ mở ra một kỷ nguyên mới của chuyển đổi số và tự động hóa trong phân tích chứng khoán!