Lịch sử phiên bản

10-10-2026 (v0.1.3)

• Thư viện xác thực: Ghim vnstock-auth ở bản 0.5.1, thống nhất với các thư viện thế hệ 5 khác. Không đổi cách tính.

---

09-10-2026 (v0.1.2)

• Giữ chỉ mục đầu vào: Kết quả chỉ báo giữ nguyên chỉ mục của bảng bạn truyền vào. Cột thời gian chỉ được dùng cho vwap và pivots.
• Nhận cột thời gian: Với bảng dữ liệu thô, thư viện tự nhận cột thời gian và chuyển thành DatetimeIndex.
• Gọi lớp chính gọn hơn: Các lớp chính nhập được thẳng từ vnstock_quant; thông báo lỗi rõ hơn khi thiếu cột.

---

08-10-2026 (v0.1.1)

• Hạn dùng bản phát hành: Thư viện kiểm tra hạn dùng của bản cài trước khi tính; thông tin hạn dùng xem ở vq.entitlement()["release"].
• Chú thích song ngữ: Chú thích hàm của các mô-đun ta, fa, risk, portfolio, valuation có cả tiếng Việt và tiếng Anh.

---

08-10-2026 (v0.1.0)

Bản phát hành đầu tiên của Vnstock Quant thế hệ 5

• Tái cấu trúc từ vnstock_ta sang vnstock_quant: Gộp và nâng cấp thư viện vnstock_ta sang namespace mới vnstock_quant với lõi tính toán biên dịch bằng Rust (_native.abi3.so).
• 58 chỉ báo kỹ thuật hiệu năng cao: Tính đủ 58 chỉ báo nhanh hơn 25,9 lần so với phiên bản cũ (5.000 phiên, số đo tham khảo, đo trên máy Apple M4 (10 nhân, 16 GB RAM), một luồng, ngày 06/10/2026); lõi Rust nhả khoá GIL của Python trong lúc tính.
• Khắc phục lỗi thuật toán: Sửa 16 chỉ báo bị sai lệch công thức trong phiên bản cũ (bao gồm CCI, KST, PSAR, Supertrend, Squeeze, OBV, MFI).
• Giữ cú pháp gọi hàm: Lớp Indicator giữ nguyên tên 58 phương thức chỉ báo, tên và giá trị mặc định của tham số; chuyển đổi bằng cách đổi tên gói khi import. Một số chỉ báo cho số khác bản cũ, xem danh sách khác biệt.

Mô-đun Chỉ số Tài chính (FA) và Mô hình Điểm số

• Tự tính toán 99 chỉ số tài chính: Tự động tính chỉ số từ hệ thống BCTC chuẩn hoá VAS cho 4 loại hình doanh nghiệp: phi tài chính (dn), ngân hàng (tctd), chứng khoán (ctck) và bảo hiểm (dnpnt).
• Chuẩn hoá dòng tiền CFA: Tích hợp công thức tính toán dòng tiền tự do doanh nghiệp (FCFF) và dòng tiền tự do chủ sở hữu (FCFE).
• Hệ thống mô hình điểm số: Bổ sung mô hình phân rã DuPont (3 và 5 nhân tố), điểm số dự báo phá sản Altman Z''-score, điểm chất lượng kinh doanh Piotroski F-score và mô hình phát hiện gian lận Beneish M-score.
• Kiểm thử công thức: Công thức được kiểm thử trên báo cáo tài chính dựng tay theo ví dụ của giáo trình CFA. Cách tính và cách hiệu chỉnh theo chuẩn mực kế toán Việt Nam được ghi ở tài liệu từng chỉ số, để bạn tự tính lại từ báo cáo tài chính.

Mô-đun Đo lường Rủi ro và Hiệu suất (Risk)

• 33 thước đo rủi ro chuẩn CFA: Tích hợp các hàm tính toán Sharpe, Sortino, Treynor, Information Ratio, Alpha, Omega, Ulcer Index và các biến thể VaR / CVaR (lịch sử, phân phối chuẩn, Cornish-Fisher).
• Kiểm định đối chứng quốc tế: Toàn bộ các thước đo được đối chiếu song song với thư viện empyrical và quantstats với sai số dấu phẩy động cực nhỏ (≤ 2e-14).
• Thước đo đặc thù cho thị trường Việt Nam: Bổ sung hệ số đo độ kém thanh khoản Amihud (risk.amihud), hệ số Beta hiệu chỉnh Dimson cho cổ phiếu thanh khoản thấp (risk.dimson_beta) và các tỷ lệ theo dõi tần suất đứng giá / chạm biên độ trần sàn (zero_return_ratio, limit_hit_ratio).

Giao diện gọi hàm JSON cho trợ lý AI

• Chuẩn hoá JSON Schema cho AI Agent: Bổ sung hàm portfolio.schema(name) và portfolio.catalog() xuất schema tự mô tả tham số, hỗ trợ kết nối trực tiếp với các mô hình ngôn ngữ lớn (OpenAI, Claude, Antigravity) và các trợ lý tự động hoá.
• Thực thi hàm bằng JSON: Giới thiệu hàm portfolio.call(name, **kwargs) cho phép AI kích hoạt các hàm danh mục và định giá bằng payload JSON với quy ước epoch days và phân số thập phân.
• Chẩn đoán cấp quyền và bản build: Bổ sung hai hàm chẩn đoán chạy cục bộ vq.entitlement() và vq.build_info(), hỗ trợ theo dõi lượt dùng thử của bản Cộng đồng và kiểm tra tính toàn vẹn của lõi Rust.