Giải mã biến động thị trường chứng khoán trong 50 năm bằng Power BI – bài tập cuối khóa của Lê Quỳnh Như

Giới thiệu dự án Power BI – Phân tích Thị trường Chứng khoán

“Điều gì thật sự tạo nên biến động giá cổ phiếu – tin tức, tâm lý thị trường hay chính dữ liệu giao dịch?”

Đây là câu hỏi mà Lê Quỳnh Như, sinh viên ngành Truyền thông tại Đại học Sư phạm Bắc Kinh, tự đặt ra khi bắt đầu dự án Power BI cuối khóa tại Datapot. Dù không xuất phát từ lĩnh vực tài chính, Như muốn hiểu rõ hơn về cách dữ liệu phản ánh chuyển động của thị trường, nên lựa chọn phân tích dữ liệu chứng khoán để khám phá sự thay đổi của giá mở cửa, giá đóng cửa, khối lượng giao dịch và xu hướng dài hạn.

Thay vì tiếp cận thị trường bằng cảm tính, Như thực hiện dự án theo đúng quy trình phân tích dữ liệu: làm sạch bộ dữ liệu chứng khoán hơn 50 năm, chuẩn hóa mô hình và trực quan hóa bằng Power BI để tìm ra các pattern quan trọng. Nhờ đó, Như biến những bảng số liệu phức tạp thành một câu chuyện thị trường mạch lạc, cho thấy rằng ngay cả người không thuộc ngành tài chính vẫn hoàn toàn có thể dùng dữ liệu để phân tích xu hướng và đưa ra góc nhìn có giá trị.

Thông tin & Mục tiêu của dự án Power BI

• Học viên: Lê Quỳnh Như
• Lớp: PL-300
• Khoá: K-135
• Chủ đề dự án: Stock Market Analysis

Giới thiệu Dataset

Trong dự án cuối khóa Power BI, Lê Quỳnh Như chọn phân tích bộ dữ liệu US Stock Market Data từ Kaggle – một nguồn dữ liệu lớn, giàu chiều sâu và có yêu cầu xử lý cao. Bộ dữ liệu bao phủ giai đoạn từ năm 1970 đến 2022, cung cấp hơn 50 năm dữ liệu thị trường, bao gồm các trường: Open, High, Low, Close, Adjusted Close, Volume.

Dữ liệu được tổng hợp từ nhiều chỉ số thị trường lớn như NASDAQ, NYSE, S&P 500 và Forbes 2000, cùng hơn 2.000 mã cổ phiếu. Đây là bối cảnh dữ liệu phù hợp để khám phá xu hướng giá, biến động thị trường và các chỉ số quan trọng mà nhà đầu tư cá nhân thường quan tâm.

Mục tiêu của dự án

Với nền tảng học Truyền thông nhưng có hứng thú đặc biệt với tài chính – đầu tư, Quỳnh Như đặt mục tiêu xây dựng một báo cáo Power BI giúp nhà đầu tư cá nhân hiểu thị trường một cách trực quan hơn. Cụ thể, dự án tập trung:

• Làm rõ các chỉ số quan trọng của thị trường chứng khoán, như: Current Moving Price, Variation %, Volume, All-time High – Low
• Phân tích xu hướng giá và dự báo Close Price, hỗ trợ nhà đầu tư xác định điểm vào – ra tiềm năng
• Theo dõi các vùng hỗ trợ – kháng cự (Support/ Resistance) để đánh giá tâm lý thị trường
• Đánh giá hiệu suất đầu tư thông qua ROI, Risk–Reward Ratio và top performing stocks

Power BI Report

Bản báo cáo của Quỳnh Như gồm 2 phần chính:

• Overview: Tổng quan thị trường, biến động giá, vùng hỗ trợ – kháng cự, forecast xu hướng
• Investment: Phân tích hiệu suất, bản đồ Risk–Return, top stocks, chỉ báo kỹ thuật SMA

Dưới đây là bản report trên Power BI của học viên:

Bài showcase trên đây là sản phẩm thực hành của học viên sau khóa học Power BI tại Datapot. Bài làm vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và có thể được nâng cấp thêm về mặt chuyên môn. Tuy vậy, sản phẩm đã thể hiện được khả năng vận dụng kiến thức vào thực tế và là một bước tiến đáng ghi nhận trong hành trình học tập.

Bạn có thể tham khảo cách lên bố cục, triển khai insight và xử lý nội dung trong bài để lấy cảm hứng cho báo cáo hoặc sản phẩm dữ liệu sắp tới của mình.

Hành trình xây dựng báo cáo Power BI

Trong hành trình xây dựng dự án Stock Market Analysis, Lê Quỳnh Như bắt đầu với bước tải và làm sạch dữ liệu từ bộ US Stock Market kéo dài hơn 50 năm. Tuy nhiên, số lượng lớn mã cổ phiếu cùng cấu trúc dữ liệu phức tạp khiến Như gặp nhiều trở ngại ngay từ giai đoạn đầu – đặc biệt khi xử lý các bảng theo từng sàn (NYSE, S&P500, Forbes2000) và các trường giá mở – đóng – cao – thấp. Đây cũng là lúc Như nhận ra tầm quan trọng của việc nắm chắc quy trình cleaning, chuẩn hóa và tổ chức dữ liệu trước khi phân tích.

Trong suốt quá trình thực hiện, Như nhận được sự hỗ trợ sát sao từ giảng viên và trợ giảng. Nhờ được hướng dẫn cách xử lý lỗi dữ liệu, xây dựng mô hình fact–dim và chọn hướng phân tích phù hợp, Như dần hình dung rõ cấu trúc báo cáo và cách chuyển dữ liệu thô thành insight giá trị. Những kỹ thuật như phân tích chuỗi thời gian, theo dõi Close – Support – Resistance hay đánh giá rủi ro – lợi nhuận đều được áp dụng một cách bài bản hơn.

Từ các dashboard hoàn thiện, Như rút ra nhiều insight quan trọng: S&P 500 là thị trường có xu hướng tăng trưởng bền vững nhất, nhóm cổ phiếu dẫn đầu theo ROI cho thấy tiềm năng dài hạn, trong khi biểu đồ nến và volume hỗ trợ nhận diện vùng đảo chiều và điểm vào/ ra chiến lược. Đây chính là giá trị lớn nhất của dự án – giúp Như không chỉ hoàn thành bài tập cuối khóa, mà còn tiếp cận tư duy phân tích tài chính như một nhà đầu tư thực thụ.

Những điểm sáng trong dự án cuối khoá của Quỳnh Như

Dự án Stock Market Analysis của Lê Quỳnh Như ghi dấu ấn mạnh mẽ nhờ cách tiếp cận phân tích bài bản, khả năng truyền tải insight rõ ràng và phần trình bày trực quan, có chiều sâu. Giảng viên đánh giá cao việc Như không chỉ dừng lại ở việc mô tả số liệu, mà còn biết chọn ra những khoảnh khắc quan trọng của thị trường để phân tích – đặc biệt là cách bạn sử dụng biểu đồ nến để giải thích các phiên tăng – giảm mạnh và hành vi giá. Đây là điểm cho thấy bạn không đơn thuần “vẽ dashboard”, mà thực sự hiểu bản chất chuyển động của thị trường chứng khoán.

Điểm sáng khác của dự án nằm ở khả năng highlight các chỉ số then chốt như biến động giá, mức kháng cự – hỗ trợ, volume giao dịch và ROI. Cách Như trình bày các con số quan trọng theo từng phần rất “gãy gọn”, giúp người xem dễ dàng nắm bắt nhịp thị trường và hiểu lý do tại sao một mã cổ phiếu được xem là tiềm năng. Việc đưa ra khuyến nghị ngắn hạn – dài hạn cũng được giảng viên đánh giá là sâu sắc, bởi bạn biết kết nối dữ liệu với chiến lược đầu tư thực tế, thay vì chỉ đưa ra nhận xét chung chung.

Tổng thể, bài làm của Quỳnh Như thể hiện rõ sự đầu tư nghiêm túc, khả năng tư duy phân tích và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu đang dần hoàn thiện. Với một đề tài khó như chứng khoán – đòi hỏi khả năng đọc xu hướng và hiểu thị trường – việc Như tạo ra một báo cáo mạch lạc, logic và dễ theo dõi là thành quả rất đáng ghi nhận trong dự án cuối khóa.

Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Quỳnh Như?

“Bài làm tốt, truyền tải được insight và có những đề xuất sâu sắc.”

Cô Nguyễn Hoàng Mai – Giảng viên bộ môn Power BI nhận xét

Đặc biệt, Quỳnh Như đã đạt giải Ba bài thuyết trình cuối khóa, thể hiện sự nghiêm túc, khả năng tiếp thu nhanh và tư duy phân tích ngày càng vững – điều rất đáng khích lệ đối với một sinh viên ngành Truyền thông lần đầu làm việc với dữ liệu thị trường chứng khoán.

Điều Quỳnh Như tâm đắc nhất trong quá trình học:

Sau dự án, Quỳnh Như nhận ra rằng giá trị lớn nhất không nằm ở dashboard hoàn chỉnh, mà ở việc được trải nghiệm toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu một cách bài bản. Từ những bước đầu làm sạch – chuẩn hóa dữ liệu cho đến việc xác định hướng phân tích đúng cho một bài toán thực tế, Như dần hình dung rõ cách một báo cáo chuyên nghiệp được xây dựng. Nhờ sự hỗ trợ sát sao từ giảng viên và trợ giảng, bạn đã vượt qua thử thách lớn nhất: xử lý bộ dữ liệu chứng khoán kéo dài hơn 50 năm và biến những con số thô thành câu chuyện về biến động giá, khối lượng giao dịch và mức độ rủi ro – lợi nhuận của từng mã cổ phiếu. Đây là nền tảng quan trọng giúp Như tự tin hơn với Power BI và sẵn sàng ứng dụng tư duy dữ liệu vào học tập cũng như công việc truyền thông trong tương lai.

Dự án Stock Market Analysis vì thế không chỉ là bài tập cuối khóa, mà là bước ngoặt giúp Lê Quỳnh Như chuyển mình từ một sinh viên Truyền thông trở thành người có khả năng phân tích và kể chuyện bằng dữ liệu. Việc nắm bắt biến động thị trường, nhận diện xu hướng và đánh giá rủi ro bằng Power BI đã cho thấy: khi hiểu đúng phương pháp, dữ liệu tài chính dù phức tạp vẫn có thể trở thành insight rõ ràng và hữu ích.

Đó cũng chính là điều Datapot luôn theo đuổi ở mỗi khóa học: học thật – làm được – có người đồng hành để bạn đi đúng và đi xa. Không chỉ học công cụ, học viên được định hướng tư duy phân tích, học cách đặt câu hỏi chuẩn và xây dựng báo cáo mang giá trị thực tiễn. Nếu bạn cũng muốn biến Power BI thành lợi thế nghề nghiệp và khai mở sức mạnh của dữ liệu trong lĩnh vực mình theo đuổi, câu chuyện của Quỳnh Như là lời gợi mở dành cho bạn.

hoang