Hiểu ngành – hiểu cổ phiếu – hiểu cả dữ liệu: dự án phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam của Dương Minh Khôi
Thị trường chứng khoán Mỹ luôn biến động theo nhiều yếu tố vĩ mô – nhưng với dữ liệu đủ lớn và tư duy phân tích đúng hướng, nhà đầu tư hoàn toàn có thể tìm ra quy luật vận động bên trong.
Đó cũng là điều Dương Minh Khôi – cử nhân ngành Tài chính – Ngân hàng, ĐH Công Thương TP.HCM – đã làm được trong dự án phân tích chỉ số S&P 500. Khôi khai thác các chỉ số về giá, khối lượng và cấu trúc ngành của 500 công ty lớn nhất thị trường Mỹ, từ đó đưa ra nhận định sắc sảo về xu hướng, hiệu suất và tiềm năng đầu tư. Dashboard được trình bày rõ ràng, đi từ tổng quan ngành đến từng cổ phiếu, thể hiện tư duy hệ thống và khả năng kể chuyện bằng dữ liệu – đúng chuẩn mindset của một nhà phân tích hiện đại.
Mục lục
Những điểm nổi bật trong dự án
Project của Dương Minh Khôi ghi điểm nhờ tư duy phân tích bài bản và cách trình bày mạch lạc:
- Phân tích toàn diện từ macro đến vi mô: Khôi không dừng lại ở biểu đồ giá – mà mở rộng phân tích theo ngành, theo cổ phiếu, theo thời gian – tạo nên một hệ thống thông tin mạch lạc và hữu ích cho nhà đầu tư.
- Tư duy chỉ số tài chính chuẩn mực: Biết chọn lọc dữ liệu quan trọng như volume, giá đóng cửa, MA50-MA200, cơ cấu ngành và tỷ trọng giao dịch – giúp dashboard không chỉ đẹp mà còn có chiều sâu.
- Biểu đồ & cấu trúc logic: Sử dụng hiệu quả biểu đồ cột, đường, tree map, scatter plot để trực quan hóa insight – kết hợp tốt giữa storytelling và kỹ thuật xử lý dữ liệu.
File báo cáo Power BI
Dưới đây là báo cáo trên Power BI của học viên Dương Minh Khôi:
Phân tích thị trường tài chính không còn là đặc quyền của chuyên gia – khi bạn có công cụ mạnh và tư duy đúng. Bạn đã sẵn sàng dùng dữ liệu để hiểu thị trường và ra quyết định sáng suốt hơn?
Thông tin bài tập Power BI
Học viên: Dương Minh Khôi
Lớp: PL300-138
Chủ đề: Phân tích sự ảnh hưởng của khối lượng và sự biến động của giá trên S&P500
Dataset: Bộ dữ liệu về khối lượng, giá và cơ cấu của ngành trong chỉ số S&P 500
Mục tiêu của project
Dưới đây là mục tiêu phân tích chính mà Khôi đặt ra cho project:
- Phân tích biến động giá và khối lượng giao dịch của các cổ phiếu thuộc chỉ số S&P 500
- So sánh hiệu suất của từng nhóm ngành theo GICS Sector
- Đánh giá sự đóng góp của các cổ phiếu lớn như AAPL, AMZN, GOOG… vào tổng volume thị trường
- Tìm ra xu hướng giao dịch theo thời gian để đề xuất chiến lược đầu tư hợp lý hơn
Insights rút ra từ báo cáo
Từ hệ thống biểu đồ và dữ liệu chi tiết, Khôi đã rút ra các insight sắc bén:
- Nhóm ngành Công nghệ chiếm hơn 40% tổng volume giao dịch toàn thị trường
- AAPL, AMZN và GOOG là 3 cổ phiếu có khối lượng giao dịch vượt trội, chiếm tỷ trọng lớn nhất
- Giai đoạn 2020-2022 ghi nhận sự tăng vọt của giá trung bình, sau đó điều chỉnh mạnh sau các cú sốc lãi suất
- Các cổ phiếu sử dụng đòn bẩy tài chính cao biến động mạnh hơn khi thị trường điều chỉnh
- Nhiều cổ phiếu có volume tăng nhưng giá giảm, cho thấy lực bán chiếm ưu thế trong giai đoạn bất ổn
Qua dự án cuối khóa, Minh Khôi không chỉ thể hiện tư duy logic trong cách chọn chỉ số – mà còn có khả năng “đọc câu chuyện” phía sau từng con số. Đây là một năng lực cần thiết của mọi nhà phân tích tài chính trong kỷ nguyên dữ liệu.
Tại Datapot, mỗi dự án cuối khóa không chỉ là một bài kiểm tra kỹ năng – mà còn là cơ hội để bạn rèn luyện tư duy, phát triển năng lực thực chiến và chạm tay vào những sản phẩm đủ sức thuyết phục bất kỳ nhà tuyển dụng nào.
Kết nối thêm với chúng mình
Fanpage
Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên
- Data Analytics and Business Intelligence Vietnam
- Data Science Explorer Community: Cộng đồng khám phá Khoa học dữ liệu – FTU
- Cùng bớt việc với Power BI, Power Automate, Power Apps
- Luyện thi chứng chỉ Microsoft (PL300, DP900, DP080, PL900,…)
- DATAPOT ALUMNI
Youtube
Zalo
- [DATAPOT] Power BI Hub
- [DATAPOT] Power Platform Hub
- Data, AI & Tự động hoá cho Doanh nghiệp bứt phá
- Cộng đồng Data, AI và tự động hóa
- Datapot Internship 2025
- [DATAPOT] Phân tích dữ liệu Performance Ads
