Chỉ số tài chính

Tổng quan

vnstock_quant.fa tính 100 chỉ số từ báo cáo tài chính theo bốn mẫu ngành: doanh nghiệp phi tài chính (dn), ngân hàng (tctd), công ty chứng khoán (ctck) và bảo hiểm (dnpnt). Mỗi chỉ số chỉ áp dụng cho một số mẫu ngành; chỉ số không áp dụng trả NaN kèm lý do NOT_APPLICABLE. Bạn có thể tra công thức của từng chỉ số, chọn kỳ quý (TTM) hay kỳ năm, và xem vì sao một ô không có số.

Bản Cộng đồng tính được 10 chỉ số cơ bản: RT_VALUE_PE, RT_VALUE_PB, RT_VALUE_EPS, RT_VALUE_BVPS, RT_PRT_ROE, RT_PRT_ROA, RT_PRT_GROSS_MARGIN, RT_PRT_NET_MARGIN, RT_LQD_CR, RT_LEV_DE. Các chỉ số còn lại cần gói Bronze trở lên (cột access của fa.catalog()).

Cách tính kỳ quý (TTM)

Với period="quarter", mỗi dòng quý là số liệu 12 tháng gần nhất tính đến cuối quý đó:

• Chỉ tiêu thời kỳ (doanh thu, lợi nhuận, dòng tiền): cộng 4 quý gần nhất.
• Chỉ tiêu thời điểm dùng làm mẫu số bình quân (tài sản, vốn chủ, phải thu...): trung bình 4 điểm cuối quý gần nhất với hồ sơ vn, 5 điểm với hồ sơ cfa.
• Dòng quý 4 lấy số liệu từ BCTC năm của năm đó (đã kiểm toán): chỉ tiêu thời kỳ là số cả năm, giá trị cuối kỳ là số cuối năm. Mẫu số bình quân vẫn là 4 (hoặc 5) điểm cuối quý như các quý khác, với điểm cuối là số cuối năm đã kiểm toán, nên chuỗi quý không bị nhảy ở quý 4.
• Các quý đầu tiên của dữ liệu trả NaN với lý do INSUFFICIENT_HISTORY: ba quý đầu chưa đủ 4 quý để cộng dồn, và quý 4 của năm đầu tiên chưa có cuối năm trước để tính bình quân.

Chuẩn bị dữ liệu đầu vào với Dataset

Lớp Dataset gom báo cáo tài chính, giá đóng cửa và số cổ phiếu lưu hành của các mã bạn chọn vào một đối tượng để các hàm tính toán dùng tiếp.

Cách 1: Tải trực tiếp qua vnstock 6

from vnstock_quant import fa

# BCTC năm và quý của FPT; giá đóng cửa từ một nguồn khác
ds = fa.Dataset.load("FPT", source="<nguồn BCTC>", price_source="<nguồn giá>")
print(ds)
# Dataset(FPT:DN)

# Chỉ cần số năm, không cần định giá
ds_year = fa.Dataset.load("VCB", period="year", prices=False, source="<nguồn BCTC>")

source là nguồn của báo cáo tài chính, price_source là nguồn của giá đóng cửa: hai loại dữ liệu này có danh sách nguồn đọc được khác nhau (vnstock.sources.readers("fundamental.equity.income_statement")). Bỏ trống thì hàm theo quy tắc vnstock.sources của bạn. Mặc định period="both" tải cả BCTC năm và quý: dòng quý 4 cần BCTC năm, và fa.ratios(..., period="year") chỉ có số khi đã tải BCTC năm. Mẫu ngành được nhận diện tự động; bạn có thể chỉ định bằng com_type.

Khác với bản 0.5 khi tải qua vnstock 6:

• Định giá tắt mặc định. Open API không có số cổ phiếu theo ngày, nên các chỉ số định giá (vốn hoá, P/E, P/B, P/S, EV/EBITDA...) trả MISSING_MARKET kèm cảnh báo. Xem mục Chỉ số định giá bên dưới.
• Thuyết minh BCTC chưa có. Chỉ số ngân hàng cần dòng NT_* (nợ xấu, CASA, CAR) trả MISSING_INPUT; Dataset.load() báo một cảnh báo, không dừng. Bạn có số thì tự đưa các dòng NT_* qua Dataset.from_frames.
• Taxonomy rút gọn. Khi vnstock chỉ trả chỉ tiêu cấp 1 (chưa có khoá API Vnstock), chỉ số cần dòng chi tiết trả MISSING_INPUT, không tính với giá trị 0. Trước khi thư viện chặn điều này, 368 trong 1.248 điểm đo được vẫn có số nhưng lệch trên 1%.
• Doanh thu công ty chứng khoán lấy từ IS_REVENUE, vì mẫu biểu CTCK của taxonomy vas_v6 không có IS_NET_REVENUE.

Cách 2: Tự nạp từ DataFrame cá nhân

Nếu bạn đã có sẵn dữ liệu BCTC, hãy nạp vào Dataset ở dạng long (các cột period, id, value, hoặc report_period, item_id, item_value của hồ sơ v6), dùng mã chỉ tiêu của vnstock. Chỉ số dùng mẫu số bình quân (ROE, ROA...) cần ít nhất hai kỳ:

import pandas as pd
from vnstock_quant import fa

# Dữ liệu BCTC năm mẫu dạng long, hai năm liên tiếp
rows = []
for period, revenue, npat, np_parent, equity, assets in [
    ("2023", 1000e9, 150e9, 140e9, 1000e9, 1800e9),
    ("2024", 1200e9, 190e9, 180e9, 1200e9, 2000e9),
]:
    rows += [
        {"period": period, "id": "IS_NET_REVENUE", "value": revenue},
        {"period": period, "id": "IS_NET_PROFIT_AFTER_TAX", "value": npat},
        {"period": period, "id": "IS_PROFIT_AFTER_TAX_FOR_SHAREHOLDERS_OF_PARENT_COMPANY", "value": np_parent},
        {"period": period, "id": "BS_EQUITY", "value": equity},
        {"period": period, "id": "BS_TOTAL_ASSETS", "value": assets},
    ]

ds_own = fa.Dataset.from_frames({"AAA": [pd.DataFrame(rows)]}, com_type="dn")

# Dữ liệu chỉ có kỳ năm nên phải tính với period="year"
print(fa.ratios(ds_own, ids=["RT_PRT_ROE", "RT_PRT_ROA", "RT_PRT_NET_MARGIN"], period="year"))

  symbol period                 id     value   unit                reason
0    AAA   2023         RT_PRT_ROE       NaN  ratio  INSUFFICIENT_HISTORY
1    AAA   2024         RT_PRT_ROE  0.163636  ratio                   NaN
2    AAA   2023         RT_PRT_ROA       NaN  ratio  INSUFFICIENT_HISTORY
3    AAA   2024         RT_PRT_ROA  0.094737  ratio                   NaN
4    AAA   2023  RT_PRT_NET_MARGIN  0.150000  ratio                   NaN
5    AAA   2024  RT_PRT_NET_MARGIN  0.158333  ratio                   NaN

ROE năm 2024 = 180 / ((1.000 + 1.200) / 2) = 16,36%. Năm 2023 không có năm trước để tính vốn chủ bình quân nên trả INSUFFICIENT_HISTORY. Nếu gọi với period="quarter" (mặc định) trên dữ liệu chỉ có kỳ năm, kết quả là bảng rỗng.

Để tính chỉ số định giá (P/E, P/B, EV/EBITDA...), truyền thêm prices={"AAA": df_gia} với các cột time, close (giá đóng cửa gốc, đồng) và total_shares.

Chỉ số định giá

Chỉ số định giá cần hai thứ tại ngày định giá: giá đóng cửa gốc và số cổ phiếu lưu hành. Khi tải qua vnstock 6, cả hai đều chưa đầy đủ, nên thư viện tắt phần không chắc chắn và báo cảnh báo nêu điều kiện:

ds = fa.Dataset.load("FPT", source="<nguồn BCTC>", price_source="<nguồn giá>",
                     price_start="2023-01-01", estimate_shares=True)
# VnstockQuantWarning: FPT: định giá theo giá lịch sử chưa chính xác nên đã tắt cho 922 phiên đến 2026-09-18. ...
# VnstockQuantWarning: số cổ phiếu là ước tính từ vốn điều lệ chia mệnh giá 10.000 đồng, ...
pe = fa.ratios(ds, ids=["RT_VALUE_PE", "RT_VALUE_PB"])   # chỉ kỳ quý có ngày định giá sau 2026-09-18 có số

Giá đã điều chỉnh thấp hơn giá giao dịch thật ở các phiên trước sự kiện, nên vốn hoá, P/E, P/B tính từ đó sẽ thấp hơn thực tế; vì vậy thư viện không dùng các phiên đó. Kết quả là định giá quá khứ trống, chỉ các phiên sau sự kiện gần nhất có số. Nếu bạn đưa vào bảng giá mà giá đã điều chỉnh lại tình cờ tròn bước giá (ví dụ giá đã làm tròn về 10 đồng), thư viện không nhận ra được: hãy dùng giá gốc.

estimate_shares=True ước số cổ phiếu bằng vốn điều lệ (BS_CHARTER_CAPITAL) chia mệnh giá 10.000 đồng, theo kỳ báo cáo gần nhất đã kết thúc tại ngày đó. Cách này chưa trừ cổ phiếu quỹ, và một đợt phát hành chỉ hiện ra từ kỳ báo cáo sau. Đo trên 64 mã so với số cổ phiếu thật đã lưu từ thế hệ 5 (dùng giá gốc đã lưu):

Vì phiên mới nhất là phiên được đọc nhiều nhất, ước tính không bật mặc định; khi bật, kết quả chỉ để tham khảo.

Tính toán chỉ số với fa.ratios()

# Tính ROE, ROA và biên lợi nhuận ròng theo kỳ quý (TTM)
ratios = fa.ratios(ds, ids=["RT_PRT_ROE", "RT_PRT_ROA", "RT_PRT_NET_MARGIN"])

# Xoay các chỉ số thành cột để đọc theo thời gian
ts = fa.ratios(ds, ids=["RT_PRT_ROE", "RT_PRT_ROA", "RT_PRT_NET_MARGIN"], format="time_series")
print(ts.loc["FPT"].tail(4))

id       RT_PRT_NET_MARGIN  RT_PRT_ROA  RT_PRT_ROE
period
2025-Q3             0.1591      0.1156      0.2737
2025-Q4             0.1602      0.1150      0.2725
2026-Q1             0.1670      0.1208      0.2682
2026-Q2             0.1718      0.1278      0.2647

Kết quả dạng long được sắp theo mã, rồi theo chỉ số, rồi theo kỳ. Vì vậy print(ratios) thường chỉ hiện vài dòng đầu và cuối, đúng những ô NaN: các quý đầu chưa đủ lịch sử để tính TTM, và với VCB thì RT_PRT_NET_MARGIN không áp dụng cho ngân hàng (NOT_APPLICABLE). Bảng vẫn có số ở các kỳ khác. Để xem nhanh ô nào trống và vì sao:

# Đếm số ô trống theo mã, chỉ số và lý do
print(ratios[ratios["value"].isna()].groupby(["symbol", "id", "reason"], observed=True).size())

Các tham số quan trọng

Hai hồ sơ khác nhau ở các nút sau:

Giá đóng cửa và số cổ phiếu luôn lấy trong cùng một phiên, nên P/E = giá / EPS và P/B = giá / BVPS trong cùng một dòng. Kỳ năm dùng ngày định giá của quý 4 năm đó, nên dòng năm trùng dòng quý 4.

Một số chỉ số có công thức riêng cho từng hồ sơ (ví dụ RT_EFF_DIO dùng tồn kho theo giá gốc với vn, giá trị thuần với cfa); fa.describe() ghi rõ.

Định dạng đầu ra

1. format="long" (mặc định): các cột symbol, period, id, value, unit, reason. Phù hợp để lưu trữ hoặc lọc:
   Python

   ratios.query('symbol == "VCB" and id == "RT_PRT_ROE"').tail(4)

2. format="wide": chỉ mục là (symbol, id), mỗi kỳ là một cột, dễ đọc xu hướng qua các kỳ.
3. format="time_series": chỉ mục là (symbol, period), mỗi chỉ số là một cột, thuận tiện đưa vào mô hình hồi quy hoặc học máy.

info = ratios.attrs["dictionary"]["RT_BANK_COF"]
print(info)
# {'name': 'Chi phí vốn', 'name_en': 'Cost of funds',
#  'describe': 'Chi phí lãi và tương tự (TTM, mang dấu âm) / nợ chịu lãi bình quân (nợ NHNN, tiền gửi và vay TCTD, tiền gửi khách hàng, giấy tờ có giá).',
#  'unit': 'ratio', 'category': 'banking'}

Cột reason: vì sao một ô không có số

vnstock_quant không tự điền số 0 khi thiếu dữ liệu đầu vào. Khi một ô mang giá trị NaN, cột reason cho biết nguyên nhân:

Quy ước dấu và đơn vị

• Tỷ lệ là phân số thập phân (0.18 là 18%). Cột unit cho biết đơn vị: ratio, times (lần), days (ngày), VND, VND/share, shares.
• Bốn chỉ số ngân hàng giữ dấu âm của chi phí và dự phòng, như cách số liệu thị trường thường hiển thị: RT_BANK_COF, RT_BANK_CIR, RT_BANK_NPL_COVERAGE, RT_BANK_PROVISION_TO_LOANS. Ví dụ VCB năm 2025 có RT_BANK_CIR = -0.348, tức chi phí hoạt động bằng 34,8% tổng thu nhập hoạt động. Dùng abs() nếu bạn cần độ lớn.
• EPS, BVPS, doanh thu và dòng tiền mỗi cổ phiếu chia cho số cổ phiếu lưu hành tại ngày định giá của từng kỳ, chưa điều chỉnh theo cổ tức bằng cổ phiếu hay phát hành thêm. Khi so sánh EPS qua nhiều năm, hãy lưu ý các đợt chia cổ phiếu.

Các nhóm chỉ số tiêu biểu

Danh sách đầy đủ 100 chỉ số, kèm công thức và mẫu ngành áp dụng, có trong fa.catalog(). Dưới đây là các chỉ số hay dùng.

1. Khả năng sinh lợi

• RT_PRT_ROE: Lợi nhuận cổ đông công ty mẹ (TTM) / vốn chủ của cổ đông công ty mẹ bình quân. Ngân hàng chia cho tổng vốn chủ bình quân; kỳ năm của ngân hàng dùng lợi nhuận sau thuế toàn bộ.
• RT_PRT_ROA: Lợi nhuận cổ đông công ty mẹ (TTM) / tổng tài sản bình quân.
• RT_PRT_ROCE: EBIT / (tổng tài sản − nợ ngắn hạn) bình quân.
• RT_PRT_GROSS_MARGIN: Lợi nhuận gộp / doanh thu thuần.
• RT_PRT_NET_MARGIN: Lợi nhuận sau thuế toàn bộ (gồm cổ đông không kiểm soát) / doanh thu thuần. Không áp dụng cho ngân hàng.
• RT_PRT_EBITDA_MARGIN: EBITDA / doanh thu thuần.

EBIT trong thư viện là lợi nhuận hoạt động cốt lõi: lợi nhuận gộp − chi phí bán hàng − chi phí quản lý, không gồm thu nhập và chi phí tài chính hay thu nhập khác. EBITDA = EBIT + khấu hao trên báo cáo lưu chuyển tiền tệ.

2. Đòn bẩy và khả năng thanh toán

• RT_LEV_DE: Tổng nợ phải trả / vốn chủ sở hữu. Tỷ lệ nợ vay / vốn chủ là RT_LEV_LOAN_EQUITY.
• RT_LEV_NET_DEBT: Vay ngắn và dài hạn − tiền và tương đương tiền − đầu tư tài chính ngắn hạn (VND).
• RT_LEV_NET_DEBT_EBITDA: Nợ vay ròng / EBITDA (TTM).
• RT_LEV_INTEREST_COVERAGE: EBIT / chi phí lãi vay (TTM).
• RT_LQD_CR: Tài sản ngắn hạn / nợ ngắn hạn. Với doanh nghiệp bảo hiểm, các nguồn phân loại nợ ngắn hạn và dài hạn khác nhau dù tổng nợ phải trả như nhau, nên không so chỉ số này giữa các nguồn.
• RT_LQD_QR: Với hồ sơ vn, kỳ quý dùng (tài sản ngắn hạn − tồn kho) / nợ ngắn hạn, kỳ năm dùng (tiền + phải thu ngắn hạn) / nợ ngắn hạn. Hồ sơ cfa dùng (tiền + đầu tư ngắn hạn + phải thu ngắn hạn) / nợ ngắn hạn.
• RT_LQD_CASH_RATIO: Tiền và tương đương tiền / nợ ngắn hạn.

3. Hiệu quả hoạt động

• RT_EFF_ATR: Doanh thu thuần / tổng tài sản bình quân.
• RT_EFF_INVENTORY_TURNOVER: Giá vốn hàng bán / tồn kho bình quân (hồ sơ vn dùng tồn kho theo giá gốc, trước dự phòng).
• RT_EFF_RECEIVABLE_TURNOVER: Doanh thu thuần / phải thu khách hàng bình quân.
• RT_EFF_DIO, RT_EFF_DSO, RT_EFF_DPO: Số ngày tồn kho, thu tiền, thanh toán (365 ngày).
• RT_EFF_CASH_CYCLE: DSO + DIO − DPO.

4. Ngân hàng (mẫu TCTD)

• RT_BANK_NIM: Thu nhập lãi thuần (TTM) / tài sản sinh lãi bình quân (tiền gửi NHNN, tiền gửi và cho vay TCTD khác, chứng khoán đầu tư, dư nợ gộp).
• RT_BANK_YIEA: Thu nhập lãi và tương tự (TTM) / tài sản sinh lãi bình quân.
• RT_BANK_COF: Chi phí lãi (TTM, dấu âm) / nợ chịu lãi bình quân.
• RT_BANK_CIR: Chi phí hoạt động (dấu âm) / tổng thu nhập hoạt động, số riêng của quý.
• RT_BANK_CASA: (Tiền gửi không kỳ hạn + ký quỹ + vốn chuyên dùng) / tiền gửi khách hàng. Cần thuyết minh BCTC.
• RT_BANK_LDR: Dư nợ gộp / tiền gửi khách hàng (tỷ lệ phân tích, không phải tỷ lệ theo quy định của NHNN).
• RT_BANK_NPL: Nợ nhóm 3–5 / dư nợ gộp. Cần thuyết minh BCTC.
• RT_BANK_NPL_COVERAGE: Dự phòng rủi ro cho vay (dấu âm) / nợ nhóm 3–5.
• RT_BANK_PROVISION_TO_LOANS: Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (TTM, dấu âm) / dư nợ gộp bình quân.
• RT_BANK_CAR: Hệ số an toàn vốn chép từ thuyết minh, không tính lại.

Dataset.load() thử tải thuyết minh cho ngân hàng. Open API chưa có thuyết minh, nên hiện các chỉ số cần chỉ tiêu NT_ trả MISSING_INPUT kèm một cảnh báo; tự đưa các dòng NT_* qua Dataset.from_frames nếu bạn có số.

5. Dòng tiền tự do theo CFA

• RT_CF_FCFF: Lưu chuyển tiền kinh doanh + lãi vay đã trả × (1 − thuế suất hiệu dụng) − (chi mua TSCĐ − thu thanh lý TSCĐ). Theo VAS, lãi vay đã trả nằm trong dòng tiền kinh doanh nên được cộng lại sau thuế.
• RT_CF_FCFE: Lưu chuyển tiền kinh doanh − đầu tư TSCĐ thuần + vay mới − trả nợ gốc.

Các chỉ số dựa trên lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh (RT_VALUE_P_CF, RT_VALUE_CFPS, RT_CF_CROA, RT_CF_CROE, RT_CF_INCOME_QUALITY, RT_CF_DEBT_COVERAGE, RT_CF_DIVIDEND_PAYMENT, RT_CF_TO_REVENUE) không áp dụng cho ngân hàng và công ty chứng khoán (NOT_APPLICABLE). Dòng tiền kinh doanh của hai loại hình này chủ yếu là tiền gửi, cho vay và mua bán chứng khoán, nên không đo được khả năng tạo tiền.

6. Phân rã DuPont và các điểm số

• DuPont 3 nhân tố: RT_DUPONT_NET_MARGIN × RT_DUPONT_ASSET_TURNOVER × RT_DUPONT_LEVERAGE = ROE (cùng dùng lợi nhuận và vốn chủ của cổ đông công ty mẹ).
• DuPont 5 nhân tố theo CFA: RT_DUPONT_TAX_BURDEN (lợi nhuận sau thuế / lợi nhuận trước thuế) × RT_DUPONT_INTEREST_BURDEN (lợi nhuận trước thuế / EBIT, có thể lớn hơn 1 vì gồm thu nhập tài chính) × RT_DUPONT_EBIT_MARGIN × vòng quay tài sản × đòn bẩy. Vì ROE tính trên lợi nhuận của cổ đông công ty mẹ, nhân thêm RT_DUPONT_PARENT_SHARE (lợi nhuận cổ đông công ty mẹ / lợi nhuận sau thuế) thì tích sáu thành phần bằng đúng ROE. Ví dụ FPT năm 2025: 0,835 × 0,861 × 1,187 × 0,157 × 0,876 × 2,416 = 0,283.
• Altman Z'' (RT_SCORE_ALTMAN_Z2): 6,56·X1 + 3,26·X2 + 6,72·X3 + 1,05·X4, chỉ dùng số liệu BCTC; dưới 1,1 là vùng nguy cơ, trên 2,6 là vùng an toàn.
• Piotroski F-score (RT_SCORE_PIOTROSKI_F): tổng 9 tín hiệu 0/1 so với cùng kỳ năm trước, từ 0 đến 9.
• Beneish M-score (RT_SCORE_BENEISH_M): mô hình 8 biến; trên −1,78 là dấu hiệu có thể điều chỉnh lợi nhuận. Ngưỡng được đề xuất cho mẫu doanh nghiệp Mỹ, chỉ nên dùng để sàng lọc.
• Tỷ lệ dồn tích (RT_QUALITY_ACCRUALS_BS, RT_QUALITY_ACCRUALS_CF): theo bảng cân đối và theo lưu chuyển tiền tệ, đo chất lượng lợi nhuận kế toán. Tài sản hoạt động thuần (NOA) loại tiền và đầu tư ngắn hạn; tương ứng, bản theo lưu chuyển tiền tệ loại tiền chi cho vay, gửi có kỳ hạn và tiền thu hồi khỏi dòng tiền đầu tư, nên hai bản đo cùng một khái niệm.

Các chỉ số nhóm 5 và 6 cần gói Bronze trở lên (fa_advanced).

Tra cứu công thức và catalog

# Xem cách tính, công thức theo mẫu ngành và theo hồ sơ của ROE
print(fa.describe("RT_PRT_ROE"))

# Xem toàn bộ danh mục chỉ số và nhóm quyền
catalog_df = fa.catalog()
print(catalog_df[["id", "name", "category", "access"]].head(15))

# Lọc các chỉ số áp dụng cho ngân hàng
print(catalog_df[catalog_df["templates"].str.contains("TCTD")][["id", "name"]])

# Xem các nút của hồ sơ 'vn' và 'cfa'
print(fa.profiles())

Đọc tiếp

• Đo lường rủi ro và hiệu suất — Đo lường Sharpe, Sortino, VaR và thanh khoản Amihud.
• Quản lý danh mục đầu tư — Tối ưu danh mục và mô phỏng chi phí giao dịch Việt Nam.
• Mô hình định giá — Định giá cổ phiếu dựa trên dòng cổ tức và chỉ số P/E.