--- name: vn-technical-analysis description: Phân tích kỹ thuật cổ phiếu VN từ data giá THẬT (vnstock API) theo 2 mode. Mode ACTIVE — tính MA/RSI/MACD/Bollinger/Beta/Correlation, phát hiện candlestick & chart patterns thật, divergence check thành thật, render biểu đồ nến + volume, đưa Tech Score → Verdict BUY/SELL. Mode PROFILE — phân tích hồ sơ giá-khối lượng định lượng (28 block methodology từ market_stats: volatility, drawdown, VPCI/OBV/CMF, effort-result Wyckoff, volume-at-price, tail risk VaR/ES, pattern scoring, archetype), ngôn ngữ phi-tư-vấn (neutral_descriptive_non_advice). Use khi user hỏi "phân tích kỹ thuật", "có nên mua/bán giờ" (ACTIVE), "hồ sơ cổ phiếu / personality / hành vi giá-khối lượng" (PROFILE), "beta/correlation", "mô hình nến/giá". Cốt lõi = data từ vnstock (VCI source), KHÔNG BAO GIỜ ngụy tạo/mô phỏng data giá. --- # VN Technical Analysis Phân tích kỹ thuật từ **data giá thực vnstock** — trả lời câu hỏi "khi nào mua/bán" (timing, mode ACTIVE) hoặc "hồ sơ hành vi giá-khối lượng" (mode PROFILE) mà fundamental và news không trả lời được. ## Design system (refactor 2026-06) Cả 2 template (`technical_template.html` mode ACTIVE, `profile_template.html` mode PROFILE) giờ dùng **`../_viz-shared/`** design system: - CSS/JS shared đã `inject.py` inline sẵn (single-file, không phụ thuộc runtime) - Cả 2 template đã **tokenize** (`{{TECH_CANDLES}}`, `{{TECH_RSI}}`, `{{ROLLING_DATA}}`, ...) — fill qua `str.replace` thuần, KHÔNG edit inline - Candlestick chart qua `viz.renderCandlestick(canvas, {candles,volumes,ma20,ma50,high52w,low52w,months})` (trước đây ~100 dòng trùng lặp) - Chart.js qua `viz.chart(id, spec)` registry; navigation qua `viz.setupNav()` - Theme (Bloomberg/Corporate) = `data-theme="..."` attribute trên `` Sửa design chung: edit `../_viz-shared/*.{css,js}` → chạy `python3 ../_viz-shared/inject.py` → tái sinh templates. ## ⚠️ Nguyên tắc tối thượng: KHÔNG NGỤY TẠO DATA **Tuyệt đối không** tự tạo chuỗi giá OHLC "mô phỏng" rồi trình bày như phân tích thật. Đây là lỗi nghiêm trọng đã từng xảy ra. Data giá PHẢI đến từ: 1. **vnstock (VCI source)** — nguồn chính, ưu tiên #1 2. **Yahoo Finance API** — backup (CORS issue khi gọi từ browser) 3. **TCBS API** — backup thứ cấp Nếu không fetch được data → **nói thẳng "không có data"**, KHÔNG tự bổ sung bằng mô phỏng. ## 🎚️ Chọn mode (ACTIVE vs PROFILE) Skill có 2 mode phân tích. **Mặc định = ACTIVE** (không phá hành vi cũ). Chuyển sang PROFILE khi user hỏi rõ "hồ sơ / personality / hành vi giá-khối lượng / mô tả" hoặc khi cần context phi-tư-vấn cho fundamental/valuation. | | **Mode ACTIVE** (cũ) | **Mode PROFILE** (mới) | |---|---|---| | **Câu hỏi trả lời** | "Có nên mua/bán giờ? Timing?" | "Hồ sơ cổ phiếu này thế nào? Personality?" | | **Ngôn ngữ** | Tech Score → Verdict BUY/SELL, "bullish/bearish", "tín hiệu" | `neutral_descriptive_non_advice` — mô tả, KHÔNG verdict | | **Output** | HTML dashboard + JSON (tech_score, verdict) | Markdown narrative + JSON profile (28 block subset) | | **Indicators** | MA/RSI/MACD/Bollinger | 15 block định lượng: volatility, drawdown, VPCI/OBV/CMF, effort-result, VAP, VaR/ES, PVI/NVI, regime | | **Patterns** | Double Bottom, Channel, Candlestick, Divergence (thủ công) | 8 setup heuristic + archetype + behavior (scoring 0-100) | | **So sánh** | Beta/Correlation vs VNINDEX/VN30 | + best-fit benchmark, regime, drawdown similarity, peer percentile | | **Guardrail** | "Cổ phiếu chu kỳ" note | Bắt buộc 4 điểm non-conclusion + metric guardrail | | **Reference** | `indicators.md`, `pattern_detection.md` | `stock_profile_blocks.md`, `pattern_scoring.md`, `metric_guardrails.md` | | **Dependency** | Chỉ vnstock | Chỉ vnstock | **Khi nào dùng mode nào:** - **ACTIVE**: user hỏi "có nên mua/bán", "timing", "tín hiệu vào/ra lệnh", "overbought/oversold", "MACD/RSI". Cần verdict rõ ràng. - **PROFILE**: user hỏi "hồ sơ", "personality", "hành vi giá", "đặc điểm cổ phiếu", "so với lịch sử của chính nó", "dòng tiền". Cần mô tả sâu, không khuyến nghị. - **Không rõ**: hỏi lại user, hoặc dùng ACTIVE (mặc định). > **Quan trọng:** KHÔNG trộn ngôn ngữ 2 mode. Mode PROFILE KHÔNG bao giờ xuất "BUY/SELL/bullish/tín hiệu". Mode ACTIVE KHÔNG xuất guardrail phi-tư-vấn dài dòng. --- ## Workflow mode ACTIVE (4 bước) ### Bước 1: Fetch data giá thực từ vnstock Tham khảo `references/vnstock_usage.md` + `vn-financial-data-collector/references/vnstock_api.md` cho code đầy đủ. Tóm tắt: ```python from vnstock.api.quote import Quote from vnstock.api.company import Company from vnstock.api.financial import Finance # Giá 52 tuần q = Quote(symbol='HPG', source='VCI') df = q.history(start='YYYY-MM-DD', end='YYYY-MM-DD', interval='1W') # ⚠️ Giá = NGHÌN đồng (19.38 = 19,380 đ) df = df.dropna(subset=['close']) # Overview — vốn hóa, số CP, target_price analyst (cho context) c = Company(symbol='HPG', source='VCI') info = c.overview() # info['market_cap'], info['issue_share'], info['target_price'], # info['highest_price1_year'], info['lowest_price1_year'] # Ratios — PE/PB/EV-EBITDA tính sẵn (verify vs tự tính) f = Finance(symbol='HPG', source='VCI') ratios = f.ratio() # ratios có: 'P/E','P/B','P/S','EV/EBITDA','ROE (%)','ROA (%)', # 'Số CP lưu hành (triệu)','Vốn hóa' ``` **Lấy luôn VNINDEX + VN30** để tính tương quan: ```python q_vni = Quote(symbol='VNINDEX', source='VCI') df_vni = q_vni.history(start=..., end=..., interval='1W') ``` ⚠️ **Bẫy đơn vị:** vnstock trả giá bằng nghìn đồng (19.38), KHÔNG phải đồng (19,380). Phải ×1000 khi tính toán. ### Bước 2: Tính indicators thực Tham khảo `references/indicators.md` cho công thức + code Node.js/Python. Tóm tắt indicators bắt buộc: | Indicator | Công thức | Khi nào quan trọng | |---|---|---| | **MA10/20/50** | Trung bình động 10/20/50 tuần | Xu hướng ngắn/trung hạn | | **RSI(14)** | Relative Strength Index | < 30 quá bán, > 70 quá mua | | **MACD** | EMA12 - EMA26, Signal = EMA9 | Bullish/bearish crossover | | **Bollinger Bands** | MA20 ± 2σ | Overbought/oversold + breakout | | **Beta** | Cov(stock,market)/Var(market) | Độ rủi ro vs thị trường | | **Correlation** | Pearson(stock, index) | Mức độ liên quan thị trường | ### Bước 3: Phát hiện patterns — CHỈ KHI CÓ EVIDENCE Tham khảo `references/pattern_detection.md` cho code phát hiện tự động. **Quy tắc thành thật:** - ✅ Double Bottom: 2 đáy cách nhau ≥5 tuần, chênh <3% → flag là "TIỀM NĂNG", cần confirm - ✅ Descending/Ascending Channel: fit trendline qua swing highs/lows → flag nếu slope rõ - ✅ Candlestick: Hammer, Marubozu, Doji, Engulfing → flag từng nến với điều kiện body/wick - ✅ Divergence: check 2 đáy giá + 2 đáy RSI → CHỈ flag nếu giá giảm + RSI tăng (bullish) hoặc ngược lại - ❌ **KHÔNG** claim pattern nếu data không show — nói thẳng "không có" ### Bước 4: Render HTML Copy template `assets/technical_template.html` (cùng phong cách dashboard). Cấu trúc: 1. **Tech Verdict Card** — score -6→+6, verdict pill (STRONG SELL → STRONG BUY) 2. **Candlestick + Volume chart** — custom canvas (Chart.js không native candlestick) 3. **4 Indicator cards** — giá hiện tại, perf 1Y, RSI, MACD 4. **Price + MA chart** + **RSI chart** + **MACD chart** (Chart.js) 5. **Correlation section** — chart 3 đường (stock vs VNINDEX vs VN30) + Beta/Alpha cards 6. **Support/Resistance zones** — swing highs/lows thực 7. **Patterns section** — chỉ patterns có evidence (Double Bottom, Channel, Candlesticks) 8. **Divergence check card** — kết quả thành thật (có hoặc KHÔNG có) 9. **Trading Strategy Insight** — 3 kịch bản (tích cực/trung tính/tiêu cực) 10. **Minh bạch dữ liệu card** — ghi rõ nguồn vnstock + patterns đã detect ## Output JSON ```json { "ticker": "HPG", "data_source": "vnstock (VCI)", "data_period": "2025-06-22 to 2026-06-21", "price_current": 23600, "performance_1y_pct": 21.8, "high_52w": 27540, "low_52w": 19120, "indicators": { "ma10": 24218, "ma20": 24170, "ma50": 24153, "rsi14": 47.8, "macd": -19, "signal": 135, "macd_trend": "bearish", "price_vs_ma10": "below", "price_vs_ma20": "below", "price_vs_ma50": "below" }, "correlation": { "beta_vnindex": 0.83, "beta_vn30": 0.85, "corr_vnindex": 0.61, "corr_vn30": 0.65, "alpha_1y": -9.2, "outperform_market": false }, "patterns_detected": [ {"type": "double_bottom", "status": "potential", "neckline": 25710, "target": 28300}, {"type": "descending_channel", "status": "active", "trend": "bearish"}, {"type": "hammer", "date": "2026-05-10", "signal": "bullish_reversal_potential"}, {"type": "marubozu_bearish", "date": "2026-06-07", "signal": "strong_bearish_momentum"} ], "divergence": { "has_divergence": false, "note": "RSI và giá cùng hướng ở 2 đáy gần nhất — không có divergence" }, "tech_score": -4, "verdict": "SELL/REDUCE", "support_resistance": { "resistance": [{"level": "R1", "price": 27540, "note": "52W high"}, {"level": "R2", "price": 24153, "note": "MA50"}], "support": [{"level": "S1", "price": 24218, "note": "MA10"}, {"level": "S2", "price": 19120, "note": "52W low"}] } } ``` ## Tech Score decision table Tính score từ 6 signals (mỗi signal ±1): | Signal | +1 (bullish) | -1 (bearish) | |---|---|---| | Giá vs MA10 | Trên | Dưới | | Giá vs MA20 | Trên | Dưới | | Giá vs MA50 | Trên | Dưới | | RSI | > 55 | < 45 | | MACD vs Signal | Trên (bullish) | Dưới (bearish) | | BB Position | > 50% | < 50% | | Score | Verdict (TECHNICAL only — KHÔNG phải khuyến nghị giao dịch) | |---|---| | +4 đến +6 | TECHNICAL STRONG BULLISH | | +1 đến +3 | TECHNICAL BULLISH | | -1 đến 0 | TECHNICAL NEUTRAL | | -3 đến -2 | TECHNICAL BEARISH | | -6 đến -4 | TECHNICAL STRONG BEARISH | **⚠️ GUARDRAIL BẮT BUỘC** (v2.2.0 — học từ us-equity-research): - **KHÔNG dùng "STRONG BUY/BUY/SELL/STRONG SELL"** — đó là khuyến nghị giao dịch, technical alone không đủ. - Dùng "TECHNICAL STRONG BULLISH/BEARISH" — mô tả trạng thái kỹ thuật, không phải lệnh. - **Verdict technical phải kết hợp fundamental**: "Tech Score +5 NHƯNG valuation đắt → KHÔNG kết luận bullish cho đầu tư 3-5 năm." - **Score bearish không tự động = "bán"**: Cổ phiếu chu kỳ ở đáy có thể là accumulation zone cho value investor. Kết hợp với fundamental (skill `vn-valuation-engine`) để decide. - Technical = 1 input, không phải verdict cuối. Final verdict = fundamental + valuation + technical. ## Phối hợp với skills khác - **Data fundamental**: `vn-financial-data-collector` - **Định giá**: `vn-valuation-engine` (cơ bản vs kỹ thuật divergence) - **Dashboard**: `vn-research-dashboard` (ghép technical vào report) - **News**: `vn-news-digest` > **Mode PROFILE** bổ sung context hành vi giá-khối lượng cho `vn-fundamental-analysis`/`vn-valuation-engine` **mà không đưa khuyến nghị** — profile trả lời "cổ phiếu này hành xử thế nào", fundamental/valuation trả lời "nó đáng bao nhiêu". --- ## Workflow mode PROFILE (5 bước) Phân tích hồ sơ cổ phiếu định lượng theo methodology `market_stats` — **"What I See"**, mô tả lịch sử, KHÔNG verdict. Chi tiết công thức từng block xem `references/stock_profile_blocks.md`, pattern/archetype xem `references/pattern_scoring.md`, ngôn ngữ guardrail xem `references/metric_guardrails.md`. ### Bước 1: Fetch data thực từ vnstock (daily OHLCV) ```python from vnstock.api.quote import Quote import pandas as pd # ⚠️ Cần DAILY (interval='1D'), KHÔNG phải weekly như mode active # Lấy ~2 năm (≈500 phiên) để có đủ sample cho rolling 252 + percentile q = Quote(symbol='HPG', source='VCI') df = q.history(start='2024-01-01', end='2026-06-24', interval='1D') df = df.dropna(subset=['close']).sort_values('time') # ⚠️ Giá = NGHÌN đồng → value = close * volume * 1000 (ra đồng) rows = [] for _, r in df.iterrows(): rows.append({ "date": str(r['time'])[:10], "open": float(r['open']), "high": float(r['high']), "low": float(r['low']), "close": float(r['close']), "volume": float(r['volume']), "value": float(r['close']) * float(r['volume']) * 1000, # đồng "range_pct": (float(r['high']) - float(r['low'])) / float(r['close']) * 100, }) # VNINDEX + VN30 (cho benchmark/regime) q_vni = Quote(symbol='VNINDEX', source='VCI') vni_rows = [...] # cùng format q_vn30 = Quote(symbol='VN30', source='VCI') vn30_rows = [...] ``` ⚠️ **Bẫy**: nếu `< 60 phiên` → trả error "không đủ dữ liệu profile". Cần ≥252 phiên cho đầy đủ block 1-year. ### Bước 2: Tính 15 block profile Import helpers + các block từ `references/stock_profile_blocks.md`. Mỗi block nhận `rows` (daily OHLCV đã có `value`). Tính theo thứ tự: ```python # (code đầy đủ trong references/stock_profile_blocks.md) profile = { "price_behavior_profile": price_behavior_profile(rows), "volatility_profile": volatility_profile(rows), "drawdown_profile": drawdown_profile(rows), "liquidity_profile": liquidity_profile(rows), "return_distribution_profile": return_distribution_profile(rows), "tail_risk_profile": tail_risk_profile(rows), "liquidity_risk_profile": liquidity_risk_profile(rows), "volume_price_profile": volume_price_profile(rows), "volume_price_confirmation_profile": vpci_profile(rows), "money_flow_pressure_profile": money_flow_profile(rows), "effort_result_profile": effort_result_profile(rows), "high_volume_behavior_profile": high_volume_behavior_profile(rows), "pvi_nvi_participation_profile": pvi_nvi_profile(rows), "volume_at_price_profile": volume_at_price_profile(rows), } # Benchmark blocks (cần VNINDEX + VN30) rs = relative_strength_profile(rows, vni_rows, {"VNINDEX": vni_rows, "VN30": vn30_rows}) profile.update(rs) profile["regime_profile"] = regime_profile(rows, vni_rows) # industry_peer_profile (nếu có data ngành) — optional ``` ### Bước 3: Pattern scoring + archetype Xem `references/pattern_scoring.md`. Tính được: - 8 setup heuristic chiều tăng (score 0-100, status, reader_note) - 5 pattern family classification - Stock archetype (4 loại: trend_following / accumulation_breakout / trap_prone / mixed) ```python setups = scan_setups(rows) # top 6, sort theo completion_score desc archetype = estimate_archetype(setups, profile["high_volume_behavior_profile"]) ``` ### Bước 4: Sinh narrative non-advice Tuân thủ NGHIÊM `references/metric_guardrails.md`: 1. Tra `metric_dictionary()` cho mỗi metric → dùng `label_vi` + kèm `guardrail`. 2. Tra `CONSUMER_LABELS` cho status kỹ thuật → Việt. 3. Áp `scrub_copy()` cho text template. 4. Kiểm `forbidden` list — không lọt "bullish/bearish/tín hiệu/khuyến nghị". 5. Dịch thuật ép buộc (Drawdown→Mức giảm...). 6. **Cuối report** thêm `non_conclusion_panel()` (4 điểm, ít nhất điểm 1+2 bắt buộc). ### Bước 5: Output — Dashboard HTML single-page + JSON **Output chính: dashboard HTML** — dùng `assets/profile_template.html` (single-page, dark theme, Chart.js). Pattern hấp thụ từ skill `longform` (component + chart recipe). Xem `references/profile_render.md` cho: - Bảng mapping đầy đủ profile JSON field → `{{TOKEN}}` - Format 4 chart data object (rolling/dist/VAP/benchmark) - Non-advice language check + QA checklist ```python import shutil, json # 1. Copy template shutil.copy("assets/profile_template.html", f"{output_dir}/{symbol}_profile.html") html = open(f"{output_dir}/{symbol}_profile.html").read() # 2. Build token map từ profile JSON (Bước 2-3) + rows TOKEN_MAP = { "TICKER": symbol, "COMPANY_NAME": company_name, # từ vnstock overview "LATEST_CLOSE_DISPLAY": f"{latest_close*1000:,.0f}", # nghìn→đồng # ... full map trong references/profile_render.md "ROLLING_DATA": json.dumps(rolling_obj, ensure_ascii=False), "DIST_DATA": json.dumps(dist_obj, ensure_ascii=False), "VAP_DATA": json.dumps(vap_obj, ensure_ascii=False), "BENCH_DATA": json.dumps(bench_obj, ensure_ascii=False), } # 3. String replace (KHÔNG f-string/.format — JS có {} sẽ vỡ) for token, value in TOKEN_MAP.items(): html = html.replace("{{" + token + "}}", str(value)) open(f"{output_dir}/{symbol}_profile.html", "w").write(html) ``` Cấu trúc dashboard (7 section, scroll single-page, không minimap/chapter): 1. **Hero** — ticker, giá, 6 KPI strip (return 1M/3M/1Y, HV60, mức giảm, Beta·R²) 2. **Đọc như** (profile read card) — archetype primary + reader_note + icon. **KHÔNG verdict BUY/SELL.** 3. **Vị trí giá & biến động** — rolling percentile chart + bảng HV20/60/120/252 4. **Mức giảm & rủi ro đuôi** — distribution histogram chart + VaR/ES table 5. **Dòng tiền & xác nhận** — VPCI/CMF/HVB cards + guardrail 6. **So VNINDEX** — base-100 line chart (resample monthly) + beta/corr/R² table 7. **Volume-at-price** — horizontal bar chart + POC/acceptance 8. **Mẫu hình & archetype** — setups table + reader_note 9. **Lưu ý khi đọc** — 4 điểm non-conclusion (callout warn) + minh bạch dữ liệu **QA bắt buộc** (xem `references/profile_render.md`): ```bash grep -oE "{{[A-Z_0-9]+}}" {output}.html | sort -u # Check 1: trống (không sót token) # canvas count == new Chart count (Check 2, =4) # Check 3: JS syntax — extract