Trực quan hóa dữ liệu tài chính với Matplotlib và Seaborn
Trực quan hóa dữ liệu tài chính với Matplotlib và Seaborn
Trong thế giới Tài chính Định lượng (Quantitative Finance), dữ liệu là "vàng", và Visual Hóa Dữ liệu là công cụ giúp chúng ta tìm ra con đường dẫn đến kho báu đó. Một biểu đồ được vẽ tốt có thể bóc tách các xu hướng phức tạp, độ biến động, và mối tương quan giữa các tài sản chỉ trong nháy mắt.
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng hai thư viện Python mạnh mẽ nhất: Matplotlib và Seaborn, để biến dữ liệu giá cổ phiếu thô thành những insights giao dịch giá trị.
1. Cơ bản về Matplotlib và Seaborn
Matplotlib là thư viện nền tảng, mã nguồn mở, được dùng để vẽ biểu đồ dữ liệu chứng khoán với khả năng kiểm soát chi tiết từng yếu tố của biểu đồ đó. Nó giống như bộ công cụ xây dựng cơ bản, cho phép bạn tự tạo mọi thứ từ đầu.
Seaborn được xây dựng dựa trên Matplotlib. Nó cung cấp một giao diện cấp cao hơn, đơn giản hóa việc tạo ra các biểu đồ phức tạp và trực quan hấp dẫn hơn, đặc biệt hữu ích cho các biểu đồ thống kê. Trong phân tích tài chính, chúng ta thường dùng cả hai: Matplotlib cho tính tùy biến và Seaborn cho sự đẹp mắt và tốc độ thực thi.
2. Biểu đồ Dòng (Line plots) cho Chuỗi Thời gian dùng Matplotlib
Line plot là công cụ cơ bản để theo dõi hành vi của tài sản theo thời gian.
Vẽ Giá Cổ phiếu và Tùy chỉnh trên Matplotlib
Để biểu diễn giá đóng cửa (Close price) của cổ phiếu theo thời gian, bạn có thể thử dòng lệnh sau đây:
Multi-line plots (So sánh nhiều tài sản)
Bạn có thể chồng nhiều đường lên nhau để so sánh hiệu suất của hai mã cổ phiếu (hoặc chỉ báo) khác nhau. Lưu ý rằng bạn nên chuẩn hóa (normalize) giá trị trước khi so sánh, trừ khi chúng có cùng thang đo.
3. Biểu đồ Phân tích Kỹ thuật (Technical Analysis) với Matplotlib
Phân tích kỹ thuật đòi hỏi việc overlay (chồng) các chỉ báo lên biểu đồ giá chính.
Overlay Đường Trung bình Động (Moving Averages - MA)
Sử dụng thư viện pandas để tính toán MA đơn giản (SMA) hoặc MA hàm mũ (EMA), sau đó dùng plt.plot() để vẽ chúng lên biểu đồ giá:
Vẽ Biểu đồ Khối lượng (Volume)
Biểu đồ khối lượng giao dịch thường được vẽ dưới dạng Bar chart (biểu đồ cột) ngay bên dưới biểu đồ giá, sử dụng tính năng Subplots của Matplotlib:
Candlestick: Để vẽ biểu đồ nến Nhật phức tạp, bạn nên sử dụng các thư viện chuyên dụng như mplfinance (một add-on của Matplotlib) hoặc Plotly thay vì cố gắng tự code bằng Matplotlib thuần.
4. Bản đồ Tương quan (Heatmaps & Correlation Maps) với Seaborn
Khi phân tích danh mục đầu tư (portfolio), việc hiểu mối tương quan (Correlation) giữa các tài sản là tối quan trọng. Seaborn tỏa sáng với các biểu đồ thống kê như Heatmap.
Biểu đồ Tương quan giữa các Cổ phiếu (Correlation Heatmap)
Biểu đồ này hiển thị mức độ di chuyển đồng thời giữa các cặp cổ phiếu khác nhau.
Heatmap giúp bạn nhanh chóng xác định các cặp cổ phiếu có tương quan cao (gần 1 hoặc -1) để điều chỉnh chiến lược đa dạng hóa rủi ro (diversification).
Biểu đồ Phân phối Lợi suất
Seaborn cũng rất hiệu quả để phân tích phân phối (Distribution) của lợi suất, giúp đánh giá rủi ro và skewness của một tài sản:
5. Gợi Ý Lộ Trình Học Tập & Công Cụ
Để làm chủ việc visual hóa tài chính, hãy theo lộ trình sau:
Basics: Bắt đầu với Matplotlib: học cách dùng plt.plot(), đặt tên trục, và hiển thị biểu đồ (plt.show()).
Time Series Visualization: Vẽ Line chart cho giá cổ phiếu. Dùng pandasrolling().mean() để thêm các đường trung bình động.
Add Technical Indicators: Tính toán RSI, MACD (dùng thư viện ta hoặc tự tính) và Overlay chúng lên biểu đồ.
Compare & Correlate: Chuyển sang Seaborn để tạo Heatmap, so sánh mối quan hệ giữa các tài sản.
Refine for Storytelling: Học cách dùng plt.annotate() để đánh dấu các sự kiện quan trọng và tối ưu hóa màu sắc (cmap trong Seaborn) để biểu đồ chuyên nghiệp hơn.
Gợi ý Dữ liệu & Tool
Bằng cách thành thạo Matplotlib và Seaborn, bạn đã sở hữu chìa khóa để khai thác sức mạnh của dữ liệu, chuyển đổi những con số khô khan thành những chiến lược giao dịch trực quan và hiệu quả.
Kết Luận: Nắm Vững Khả Năng Trực Quan Hóa Dữ Liệu Tài Chính Với Matplotlib và Seaborn
Việc làm chủ Matplotlib và Seaborn không chỉ là kỹ năng lập trình, mà là việc trang bị cho mình ngôn ngữ hình ảnh để phân tích thị trường. Matplotlib cung cấp nền tảng vững chắc và khả năng tùy chỉnh chi tiết để bạn xây dựng các biểu đồ chuỗi thời gian, chồng lớp các chỉ báo kỹ thuật như SMA, EMA hay MACD trong môi trường Subplots đồng bộ.\
Trong khi đó, Seaborn nâng tầm khả năng phân tích thống kê, cho phép bạn dễ dàng trực quan hóa các mối quan hệ đa biến phức tạp. Từ việc sử dụng Heatmap để đo lường tương quan rủi ro danh mục đầu tư đến việc phân tích hình dạng phân phối lợi suất bằng Histplot và Boxplot, Seaborn giúp khám phá những insights mà các con số thô không thể hiện được.
Bạn đã sẵn sàng áp dụng các kỹ thuật này vào danh mục đầu tư của mình chưa?
Hiện tạiXNO Quant cung cấp sân chơi toàn diện cho các nhà giao dịch định lượng. Nền tảng trang bị API dữ liệu real-time, backtesting và paper trading để thử nghiệm mô hình chuyên nghiệp. Định kỳ hàng quý, chúng tôi sẽ rót vốn đầu tư và trao thưởng cho các mô hình lợi nhuận cao nhất, giúp bạn nâng cao uy tín và cơ hội việc làm.
Song song đó, chúng tôi xây dựng cộng đồngQuant & AI Việt Nam - Đầu tư định lượng với các workshop offline hàng thángdo chuyên gia chủ trì. Mọi kiến thức và video workshop đều được chia sẻ công khai trên Fanpage. Hãy trở thành một phần của cộng đồng này để cùng nhau chia sẻ chuyên môn và phát kỹ năng giao dịch định lượng của bạn.
