Thống kê thị trường

from vnstock_data import Market

# Khởi tạo cơ bản với VNINDEX
market = Market()

# Khởi tạo với HNX
market_hnx = Market(index="HNX")

# Khởi tạo với random user agent
market = Market(random_agent=True)

# Lấy P/E 5 năm (mặc định)
df = market.pe()

# Lấy P/E 1 năm
df = market.pe(duration="1Y")

# Lấy P/E 10 năm
df = market.pe(duration="10Y")

# Lấy P/B 5 năm (mặc định)
df = market.pb()

# Lấy P/B 1 năm
df = market.pb(duration="1Y")

# Lấy P/B 10 năm
df = market.pb(duration="10Y")

# Lấy cả P/E và P/B 5 năm (mặc định)
df = market.evaluation()

# Lấy cả P/E và P/B 3 năm
df = market.evaluation(duration="3Y")

# Lấy cả P/E và P/B 10 năm
df = market.evaluation(duration="10Y")

from vnstock_data import Market
import matplotlib.pyplot as plt

market = Market()

# Lấy P/E 10 năm
pe_data = market.pe(duration="10Y")
print(f"P/E hiện tại: {pe_data['pe'].iloc[-1]:.2f}")
print(f"P/E trung bình: {pe_data['pe'].mean():.2f}")

# Lấy P/B 10 năm
pb_data = market.pb(duration="10Y")
print(f"\nP/B hiện tại: {pb_data['pb'].iloc[-1]:.2f}")

# Vẽ biểu đồ
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(pe_data.index, pe_data['pe'], label='P/E')
plt.title('P/E Thị Trường')
plt.xlabel('Thời gian')
plt.ylabel('P/E Ratio')
plt.legend()

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(pb_data.index, pb_data['pb'], label='P/B', color='orange')
plt.title('P/B Thị Trường')
plt.xlabel('Thời gian')
plt.ylabel('P/B Ratio')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

from vnstock_data import Market
import pandas as pd

market = Market()
pe_data = market.pe(duration="10Y")

# Tính percentile
pe_data['percentile'] = pe_data['pe'].rank(pct=True) * 100

# Kiểm tra đắt hay rẻ
current_pe = pe_data['pe'].iloc[-1]
avg_pe = pe_data['pe'].mean()

if current_pe < avg_pe * 0.8:
    print("📈 Thị trường đang rẻ (Undervalued)")
elif current_pe > avg_pe * 1.2:
    print("📉 Thị trường đang đắt (Overvalued)")
else:
    print("➡️ Thị trường ở mức trung bình")

print(f"\nP/E hiện tại: {current_pe:.2f}")
print(f"P/E trung bình: {avg_pe:.2f}")
print(f"P/E thấp nhất: {pe_data['pe'].min():.2f}")
print(f"P/E cao nhất: {pe_data['pe'].max():.2f}")

from vnstock_data import Market
import numpy as np

# So sánh giữa VNINDEX và HNX
market_vnindex = Market(index="VNINDEX")
market_hnx = Market(index="HNX")

pe_vnindex = market_vnindex.pe(duration="5Y")
pe_hnx = market_hnx.pe(duration="5Y")

print("P/E trung bình 5 năm:")
print(f"VNINDEX: {pe_vnindex['pe'].mean():.2f}")
print(f"HNX: {pe_hnx['pe'].mean():.2f}")

# Phân tích độ biến động
pe_volatility = pe_vnindex['pe'].std()
print(f"\nĐộ biến động P/E: {pe_volatility:.2f}")

# Tìm thời kỳ thị trường rẻ nhất
min_pe_date = pe_vnindex['pe'].idxmin()
min_pe = pe_vnindex['pe'].min()
print(f"\nThị trường rẻ nhất: {min_pe_date.date()} (P/E = {min_pe:.2f})")

# Tìm thời kỳ thị trường đắt nhất
max_pe_date = pe_vnindex['pe'].idxmax()
max_pe = pe_vnindex['pe'].max()
print(f"Thị trường đắt nhất: {max_pe_date.date()} (P/E = {max_pe:.2f})")

from vnstock_data import Market

mkt = Market()
crypto = mkt.crypto("BTCUSDT")  # Nhập mã giao dịch, ví dụ: BTCUSDT, ETHUSDT

# Lấy dữ liệu nến theo khung thời gian
df = crypto.ohlcv(interval="1d", limit=500)

# Lịch sử khớp lệnh chi tiết (raw)
df_raw = crypto.trades(limit=500, mode="raw")

# Lịch sử khớp lệnh tổng hợp các lệnh cùng loại (aggregate)
df_agg = crypto.trades(limit=500, mode="aggregate")

# Xem các mức giá đặt mua/bán (Bid/Ask) tốt nhất
df = crypto.order_book(limit=10)

# Xem thống kê trong 24 giờ qua (Giá mở, đỉnh, đáy, khối lượng)
df_quote = crypto.quote()

# Xem giá tham chiếu và tính toán
df_ref = crypto.reference_price()

# Xem giá khớp lệnh tại thời điểm hiện tại (nhẹ, tải nhanh)
df_last = crypto.last_price()