Vnstock Logo

Dữ liệu quỹ mở

Cập nhật lần cuối:

Thảo luận

Mục lục

Lớp Fund cung cấp dữ liệu về quỹ ETF và chứng chỉ quỹ từ Fmarket (nguồn dữ liệu chuyên về quỹ đầu tư tại Việt Nam).

Khởi Tạo

Python
from vnstock_data import Fund

# Khởi tạo cơ bản
fund = Fund()

# Khởi tạo với random user agent (để tránh bị block)
fund = Fund(random_agent=True)

Tham Số Khởi Tạo

random_agent (bool, default=False): Sử dụng random user agent để tránh bị block API

Lưu ý: Chỉ Fmarket hỗ trợ Fund.

Phương Thức

1. listing() - Danh sách tất cả quỹ

Python
# Lấy danh sách tất cả quỹ
df = fund.listing()

# Lọc theo loại quỹ
df = fund.listing(fund_type="STOCK")  # "STOCK", "BOND", "BALANCED" hoặc rỗng

Tham Số: fund_type (str, default=""): Loại quỹ - STOCK, BOND, BALANCED hoặc rỗng để lấy tất cả

Trả về: DataFrame với 21 cột gồm:

  • short_name (str): Mã quỹ (ví dụ: SSISCA, DCDS)
  • name (str): Tên đầy đủ quỹ
  • fund_type (str): Loại quỹ (Quỹ cổ phiếu, Quỹ trái phiếu, v.v.)
  • fund_owner_name (str): Tên công ty quản lý
  • management_fee (float64): Phí quản lý năm (%)
  • inception_date (str): Ngày thành lập
  • nav (float64): Giá trị tài sản ròng (NAV) hiện tại
  • nav_change_* (float64): % thay đổi NAV (previous, last_year, inception, 1m, 3m, 6m, 12m, 24m, 36m, 36m_annualized)
  • nav_update_at (str): Ngày cập nhật NAV
  • fund_id_fmarket, fund_code, vsd_fee_id (mixed): ID và mã khác

Ví dụ (3 dòng đầu tiên):

  short_name                                        name     fund_type        nav  management_fee inception_date
0       DCDS         QUỸ ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NĂNG ĐỘNG DC  Quỹ cổ phiếu  103858.67            1.95     2004-05-19
1     SSISCA  QUỸ ĐẦU TƯ LỢI THẾ CẠNH TRANH BỀN VỮNG SSI  Quỹ cổ phiếu   44822.70            1.75     2014-09-25
2      BVFED      QUỸ ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU NĂNG ĐỘNG BẢO VIỆT  Quỹ cổ phiếu   30563.00            1.00     2014-01-07

2. filter() - Tìm quỹ theo mã

Python
# Tìm quỹ SSISCA
df = fund.filter(symbol="SSISCA")

Tham Số: symbol (str, default=""): Mã quỹ cần tìm (ví dụ: SSISCA, DCDS)

Trả về: DataFrame với 2 cột:

  • id (int64): ID của quỹ trong Fmarket
  • shortName (str): Mã quỹ

Ví dụ:

   id shortName
0  11    SSISCA

3. top_holding() - Top cổ phiếu trong quỹ

Python
# Lấy top cổ phiếu của quỹ SSISCA (fundId=11)
df = fund.top_holding(fundId=11)

Tham Số: fundId (int, default=23): ID của quỹ (lấy từ filter())

Trả về: DataFrame với 6 cột:

  • stock_code (str): Mã cổ phiếu (ví dụ: MWG, MBB, HPG)
  • industry (str): Ngành của cổ phiếu
  • net_asset_percent (float64): % tài sản ròng đầu tư vào cổ phiếu này
  • type_asset (str): Loại tài sản (STOCK, BOND)
  • update_at (str): Ngày cập nhật
  • fundId (int64): ID quỹ

Ví dụ (top 3 cổ phiếu của SSISCA):

  stock_code           industry  net_asset_percent type_asset   update_at  fundId
0        MWG             Bán lẻ               8.48      STOCK  2025-11-06      11
1        MBB          Ngân hàng               6.42      STOCK  2025-11-06      11
2        HPG  Vật liệu xây dựng               6.13      STOCK  2025-11-06      11

4. industry_holding() - Cấu trúc ngành trong quỹ

Python
# Lấy cấu trúc ngành của quỹ SSISCA
df = fund.industry_holding(fundId=11)

Tham Số: fundId (int, default=23): ID của quỹ

Trả về: DataFrame với 2 cột:

  • industry (str): Tên ngành
  • net_asset_percent (float64): % tài sản ròng đầu tư vào ngành

Ví dụ (5 ngành cuối cùng):

                    industry  net_asset_percent
9        Thực phẩm - Đồ uống               3.14
10                  Tiện ích               2.32
11  Sản xuất Nhựa - Hóa chất               2.23
12                      Khác               1.51
13                  Bán buôn               0.84

5. nav_report() - Lịch sử NAV quỹ

Python
# Lấy toàn bộ lịch sử NAV của quỹ SSISCA
df = fund.nav_report(fundId=11)

Tham Số: fundId (int, default=23): ID của quỹ

Trả về: DataFrame với 2 cột:

  • date (str): Ngày (format: YYYY-MM-DD)
  • nav_per_unit (float64): NAV trên một đơn vị quỹ

Ví dụ (3 dòng gần nhất):

            date  nav_per_unit
2016  2025-11-27      44918.76
2017  2025-11-28      45014.93
2018  2025-12-01      44822.70

Số lượng dòng có thể lên đến hàng nghìn (ví dụ: 2019 dòng cho SSISCA từ ngày thành lập).

6. asset_holding() - Cấu trúc tài sản trong quỹ

Python
# Lấy cấu trúc tài sản của quỹ SSISCA
df = fund.asset_holding(fundId=11)

Tham Số: fundId (int, default=23): ID của quỹ

Trả về: DataFrame với 2 cột:

  • asset_percent (float64): % tài sản
  • asset_type (str): Loại tài sản (Cổ phiếu, Trái phiếu, Tiền mặt, v.v.)

Ví dụ (cấu trúc tài sản SSISCA):

   asset_percent                asset_type
0          95.66                  Cổ phiếu
1           0.28                      Khác
2           4.06  Tiền và tương đương tiền

Ví Dụ Sử Dụng

Python
from vnstock_data import Fund
import pandas as pd

fund = Fund()

# 1. Lấy danh sách quỹ cổ phiếu
funds = fund.listing(fund_type="STOCK")
print(f"Tổng số quỹ cổ phiếu: {len(funds)}")

# 2. Tìm quỹ SSISCA
fund_info = fund.filter(symbol="SSISCA")
fund_id = fund_info['id'].iloc[0]
print(f"Quỹ SSISCA (ID={fund_id})")

# 3. Xem top 5 cổ phiếu của quỹ
top_stocks = fund.top_holding(fundId=fund_id)
print("\nTop 5 cổ phiếu:")
print(top_stocks[['stock_code', 'industry', 'net_asset_percent']].head(5))

# 4. Xem cấu trúc ngành
industries = fund.industry_holding(fundId=fund_id)
print(f"\nQuỹ đầu tư vào {len(industries)} ngành")
print(industries.nlargest(5, 'net_asset_percent'))

# 5. Xem NAV hiện tại
nav_history = fund.nav_report(fundId=fund_id)
latest_nav = nav_history.iloc[-1]
print(f"\nNAV hiện tại (2025-12-01): {latest_nav['nav_per_unit']:,.2f} VND")

# 6. Xem cấu trúc tài sản
assets = fund.asset_holding(fundId=fund_id)
print("\nCấu trúc tài sản:")
print(assets)

Phân Tích Ví Dụ

Python
from vnstock_data import Fund
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

fund = Fund()

# Phân tích lợi suất quỹ qua thời gian
funds_list = fund.listing()

# So sánh lợi suất 3 tháng của các quỹ
funds_3m = funds_list.nlargest(5, 'nav_change_3m')[['short_name', 'name', 'nav_change_3m']]
print("Top 5 quỹ tăng trưởng trong 3 tháng gần nhất:")
print(funds_3m)

# So sánh phí quỹ
funds_low_fee = funds_list.nsmallest(5, 'management_fee')[['short_name', 'management_fee']]
print("\n5 quỹ có phí quản lý thấp nhất:")
print(funds_low_fee)

# Tìm quỹ với lợi suất tốt nhất năm
funds_1y = funds_list.nlargest(5, 'nav_change_12m')[['short_name', 'nav_change_12m']]
print("\nTop 5 quỹ tăng trưởng trong 12 tháng gần nhất:")
print(funds_1y)

# Phân tích quỹ SSISCA
ssisca_info = funds_list[funds_list['short_name'] == 'SSISCA'].iloc[0]
print(f"\n--- Phân tích quỹ SSISCA ---")
print(f"NAV hiện tại: {ssisca_info['nav']:,.2f}")
print(f"Phí quản lý: {ssisca_info['management_fee']:.2f}%")
print(f"Lợi suất YTD: {ssisca_info['nav_change_last_year']:.2f}%")
print(f"Lợi suất 3 năm: {ssisca_info['nav_change_36m']:.2f}%")

# Phân tích NAV qua thời gian
fund_id = 11  # SSISCA
nav_data = fund.nav_report(fundId=fund_id)
nav_data['date'] = pd.to_datetime(nav_data['date'])
nav_data['year'] = nav_data['date'].dt.year

# Tính lợi suất hàng năm
yearly_returns = []
for year in nav_data['year'].unique():
    year_data = nav_data[nav_data['year'] == year]
    if len(year_data) > 0:
        start_nav = year_data.iloc[0]['nav_per_unit']
        end_nav = year_data.iloc[-1]['nav_per_unit']
        yearly_return = (end_nav - start_nav) / start_nav * 100
        yearly_returns.append({'year': year, 'return': yearly_return})

print("\nLợi suất hàng năm (SSISCA):")
for yr in yearly_returns[-5:]:  # 5 năm gần nhất
    print(f"  {yr['year']}: {yr['return']:.2f}%")

Ma Trận Support

Phương ThứcFmarket
listing✅
filter✅
top_holding✅
industry_holding✅
nav_report✅
asset_holding✅

Khuyến Nghị: Fmarket là nguồn dữ liệu chính dành cho quỹ.

Use Case

  • Lựa chọn quỹ: So sánh NAV, phí, lợi suất giữa các quỹ
  • Phân tích danh mục: Xem quỹ đầu tư vào các cổ phiếu/ngành nào
  • Tracking hiệu suất: Theo dõi NAV qua thời gian
  • Asset allocation: Xác định tỷ lệ cổ phiếu/trái phiếu/tiền mặt
  • Diversification: Quỹ cung cấp đa dạng tài sản tự động

Best Practices

  1. So sánh phí: Phí thấp hơn → lợi suất ròng cao hơn

    • Ví dụ: BVFED có phí 1.00% (thấp nhất), DCDS 1.95%

  2. Kiểm tra lợi suất dài hạn: Xem lợi suất 3 năm, 5 năm chứ không chỉ ngắn hạn

    • nav_change_36m: lợi suất 3 năm
    • nav_change_36m_annualized: lợi suất năm hóa

  3. Phân tích cấu trúc: Hiểu quỹ đầu tư vào đâu

    • Cổ phiếu giá trị? Cổ phiếu tăng trưởng? Trái phiếu?
    • Ngành nào? Công ty lớn hay nhỏ?

  4. Theo dõi NAV: NAV tăng = lợi suất tốt

    • Xem NAV history để phát hiện xu hướng
    • So sánh với chỉ số thị trường (VNINDEX)

  5. Lưu ý rủi ro: Cổ phiếu volatile, trái phiếu ổn định

    • Cân bằng theo mục tiêu đầu tư của bạn

Tags

dữ liệu quỹ mở
danh mục đầu tư

Thảo luận

Đang tải bình luận...