Từ dữ liệu đến chiến lược đầu tư: Dự án phân tích cổ phiếu S&P 500 của một Financial Analyst

Ngày đăng: 14/07/2025

Với nền tảng tài chính vững vàng và kinh nghiệm làm việc trong vai trò Financial Analyst, Trần Ngọc Đỉnh đã lựa chọn Power BI như một công cụ hỗ trợ đắc lực để trực quan hóa dữ liệu thị trường chứng khoán – lĩnh vực vốn yêu cầu sự phân tích nhạy bén và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trong dự án cuối khóa tại Datapot, Đỉnh tập trung khai thác chỉ số S&P 500 – đại diện cho 500 doanh nghiệp lớn nhất tại Mỹ – nhằm phân tích xu hướng giao dịch, biến động giá cổ phiếu và mối tương quan giữa các mã trong danh mục đầu tư. Bằng cách kết hợp kiến thức chuyên ngành với kỹ năng phân tích dữ liệu, Đỉnh đã xây dựng nên một báo cáo Power BI sắc sảo cả về hình thức lẫn chiều sâu nội dung, phản ánh đúng tinh thần “phân tích để tạo giá trị”.

Những điểm nổi bật trong dự án

Project của Trần Ngọc Đỉnh ghi điểm nhờ cách xử lý dữ liệu kỹ lưỡng và khả năng tư duy phân tích rõ ràng:

  • Hiểu rõ bối cảnh dữ liệu và lý do chọn chỉ số S&P 500 làm trọng tâm, đảm bảo tính chính xác cho toàn bộ phân tích.
  • Thiết kế báo cáo mạch lạc, đi từ tổng quan khối lượng – ngành – cổ phiếu đến đánh giá rủi ro và cơ hội đầu tư.
  • Ứng dụng đa dạng kỹ thuật: biểu đồ nến, correlation matrix, filter theo sàn và thời gian, tạo trải nghiệm tương tác mượt mà.

File báo cáo Power BI

Dưới đây là báo cáo trên Power BI của học viên Trần Ngọc Đỉnh

Bạn là người làm tài chính và muốn đưa dữ liệu vào tư duy đầu tư? Hãy bắt đầu với Power BI – như cách Đỉnh đã làm ra sản phẩm thuyết phục này!

Tham khảo lộ trình học chuẩn Microsoft tại đây

Thông tin bài tập Power BI

Học viên: Trần Ngọc Đỉnh

Lớp: PL300-135

Chủ đề: Phân tích chỉ số S&P 500

Dataset: Phân tích dữ liệu cổ phiếu thuộc Chỉ số S&P 500 từ năm 1990 đến 2022 (nguồn từ Nasdaq, NYSE và Forbes 2000), tập trung đánh giá khối lượng giao dịch, biến động giá, mối tương quan và lựa chọn cổ phiếu nổi bật.

Mục tiêu của project

Trần Ngọc Đỉnh xác định rõ các mục tiêu phân tích nhằm hỗ trợ quyết định đầu tư từ dữ liệu:

  • Tổng hợp và so sánh khối lượng giao dịch, giá cổ phiếu theo thời gian và từng sàn.
  • Phân tích ngành có khối lượng giao dịch cao nhất để nhận diện xu hướng thị trường.
  • Xác định các cổ phiếu có tiềm năng tăng trưởng và khuyến nghị lựa chọn danh mục dựa trên tương quan rủi ro – lợi nhuận.

Insights rút ra từ báo cáo

Từ bản báo cáo, Trần Ngọc Đỉnh rút ra nhiều insight thực tiễn, phản ánh rõ đặc điểm và xu hướng trong dữ liệu:

  • Khối lượng giao dịch của Chỉ số S&P 500 tăng dần, đạt đỉnh vào năm 2008 – trùng với khủng hoảng tài chính toàn cầu.
  • 5 ngành giao dịch nhiều nhất: Công nghệ, Hàng tiêu dùng, Tài chính, Dịch vụ truyền thông và Năng lượng.
  • 11 cổ phiếu có khối lượng giao dịch trung bình trên 1 triệu/ngày và tăng trưởng >10% trong nửa cuối năm 2022.
  • Correlation matrix giúp nhà đầu tư đánh giá mối tương quan giữa các cổ phiếu để tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Dự án của Ngọc Đỉnh được đánh giá cao nhờ sự đầu tư nghiêm túc, kỹ thuật trình bày chắc tay và tư duy phân tích sát với thực tế đầu tư. Đây là một ví dụ tiêu biểu cho việc ứng dụng Power BI vào lĩnh vực tài chính chuyên sâu.

Tại Datapot, chúng tôi luôn đồng hành để biến dữ liệu thành công cụ chiến lược – dù bạn đến từ ngành tài chính, marketing hay vận hành. Học viên như Trần Ngọc Đỉnh là minh chứng rõ ràng: ứng dụng đúng công cụ – giải đúng bài toán – tạo giá trị thật cho nghề nghiệp.

Kết nối thêm với chúng mình

Fanpage

Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên

Youtube

Zalo

Chia sẻ bài viết này

Bài viết liên quan

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.