File size: 15,531 Bytes
1eb575c
 
 
 
 
 
 
5001c6e
23ef31a
4985433
1eb575c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5001c6e
1eb575c
 
57a6fce
 
 
 
 
 
 
 
1eb575c
 
30597aa
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1eb575c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5001c6e
4985433
5001c6e
4985433
c7b9602
7e2e6bc
 
 
4985433
7e2e6bc
 
c7b9602
4985433
 
 
3ac0247
7e2e6bc
4985433
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7e2e6bc
 
4985433
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
cf8c6e6
7e2e6bc
 
4985433
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c7b9602
4985433
c7b9602
5001c6e
23ef31a
5001c6e
23ef31a
5001c6e
 
 
 
e4e70b7
5001c6e
 
 
23ef31a
 
 
5001c6e
23ef31a
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5001c6e
 
23ef31a
5001c6e
 
1eb575c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
30597aa
 
 
 
 
23ef31a
 
5001c6e
23ef31a
 
 
5001c6e
4985433
5001c6e
4985433
 
 
 
 
 
 
5001c6e
4985433
5001c6e
 
 
21b29c0
 
4985433
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
21b29c0
5001c6e
1eb575c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4985433
1eb575c
 
 
5001c6e
23ef31a
5001c6e
1eb575c
 
5001c6e
1eb575c
5001c6e
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
import yfinance as yf
import pandas as pd
import streamlit as st
import requests
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime, timedelta
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from playwright.sync_api import sync_playwright

# ==============================
# 📌 LẤY DỮ LIỆU TỪ YFINANCE
# ==============================
def get_stock_data(ticker, period="11d"):
    try:
        stock = yf.Ticker(ticker)
        hist = stock.history(period=period)
        if len(hist) < 11:
            return None, None, None, None
        avg_volume = hist["Volume"][:-1].mean()
        today_volume = hist["Volume"][-1]
        price = hist["Close"][-1]
        change = ((hist["Close"][-1] - hist["Close"][-2]) / hist["Close"][-2]) * 100
        vol_ratio = today_volume / avg_volume if avg_volume else None
        return price, change, vol_ratio, hist
    except:
        return None, None, None, None

def get_pcr(ticker, use_oi=False):
    try:
        opt = yf.Ticker(ticker).option_chain()
        calls = opt.calls
        puts = opt.puts
        if use_oi:
            call_oi = calls["openInterest"].sum()
            put_oi = puts["openInterest"].sum()
            if call_oi > 0:
                return round(put_oi / call_oi, 2)
        else:
            call_volume = calls["volume"].sum()
            put_volume = puts["volume"].sum()
            if call_volume > 0:
                return round(put_volume / call_volume, 2)
    except:
        return None

def get_pcr_trend(ticker, days=5):
    try:
        pcr_values = []
        for i in range(days):
            date = (datetime.now() - timedelta(days=i)).strftime('%Y-%m-%d')
            opt = yf.Ticker(ticker).option_chain(date=date)
            calls = opt.calls
            puts = opt.puts
            call_volume = calls["volume"].sum()
            put_volume = puts["volume"].sum()
            if call_volume > 0:
                pcr_values.append(put_volume / call_volume)
        return round(sum(pcr_values) / len(pcr_values), 2) if pcr_values else None
    except:
        return None

# ==============================
# 📌 LẤY DỮ LIỆU VIX
# ==============================
def get_vix_index():
    try:
        vix = yf.Ticker("^VIX")
        df = vix.history(period="1d")
        if df.empty:
            return None
        return df["Close"].iloc[-1]
    except Exception as e:
        st.error(f"Lỗi khi lấy dữ liệu VIX Index: {e}")
        return None

def get_vix_history(period="11d"):
    try:
        vix = yf.Ticker("^VIX")
        hist = vix.history(period=period)
        if hist.empty:
            return None
        return hist
    except Exception as e:
        st.error(f"Lỗi khi lấy lịch sử VIX: {e}")
        return None

# ==============================
# 📌 LẤY LỢI SUẤT TRÁI PHIẾU 10 NĂM TỪ FRED
# ==============================
def get_bond_yield():
    FRED_API_KEY = "f312589066a1d21d3c09fc5cec6d9421"
    url = f"https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations?series_id=GS10&api_key={FRED_API_KEY}&file_type=json"
    response = requests.get(url).json()
    if "observations" in response:
        return float(response["observations"][-1]["value"])
    return None

# ==============================
# 📌 LẤY DỮ LIỆU VÀNG (GOLD)
# ==============================
def get_gold_price_from_goldapi(api_key):
    url = "https://www.goldapi.io/api/XAU/USD"
    headers = {
        "x-access-token": api_key,
        "Content-Type": "application/json"
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        price = data.get("price")
        prev_close = data.get("prev_close_price")
        if price is not None and prev_close is not None:
            change_percent = ((price - prev_close) / prev_close) * 100
            return price, change_percent
        else:
            return None, None
    except Exception as e:
        print("Lỗi khi lấy dữ liệu từ GoldAPI:", e)
        return None, None

# ==============================
# 📌 WEB SCRAPING DỮ LIỆU TỪ FEARGREEDMETER.COM (NGUỒN CŨ)
# ==============================
def get_fear_and_greed_index_from_feargreedmeter():
    try:
        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=True)
            page = browser.new_page()
            url = "https://feargreedmeter.com/fear-and-greed-index"
            page.goto(url)
            page.wait_for_load_state("networkidle")  # Đợi trang tải xong

            # Tìm giá trị chỉ số và trạng thái (cần kiểm tra selector thực tế)
            index_element = page.query_selector("div.fng-value")  # Thay bằng selector thực tế
            status_element = page.query_selector("div.fng-status")  # Thay bằng selector thực tế

            if index_element:
                index_value = int(index_element.inner_text().strip().replace(",", ""))
                status = status_element.inner_text().strip() if status_element else None
                if not status:
                    # Suy ra status dựa trên giá trị nếu không tìm thấy
                    if index_value < 25:
                        status = "Extreme Fear"
                    elif index_value < 45:
                        status = "Fear"
                    elif index_value < 55:
                        status = "Neutral"
                    elif index_value < 75:
                        status = "Greed"
                    else:
                        status = "Extreme Greed"
                browser.close()
                return index_value, status
            browser.close()
            return None, None
    except Exception as e:
        st.error(f"Lỗi khi lấy Fear & Greed Index từ feargreedmeter.com: {e}")
        return None, None

# ==============================
# 📌 WEB SCRAPING DỮ LIỆU TỪ MACROMICRO (NGUỒN MỚI)
# ==============================
def get_fear_and_greed_index_from_macromicro():
    try:
        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=True)
            page = browser.new_page()
            url = "https://en.macromicro.me/series/22748/cnn-fear-and-greed"
            page.goto(url)
            page.wait_for_load_state("networkidle")  # Đợi trang tải xong

            # Tìm giá trị Fear & Greed Index
            # Dựa trên cấu trúc HTML của trang, ta cần tìm selector phù hợp
            # Sau khi kiểm tra, giá trị nằm trong thẻ có class "mm-data-value"
            index_element = page.query_selector("div.mm-data-value")
            if index_element:
                index_value = float(index_element.inner_text().strip())
            else:
                browser.close()
                return None, None

            # Xác định trạng thái dựa trên giá trị index
            if index_value < 25:
                status = "Extreme Fear"
            elif index_value < 45:
                status = "Fear"
            elif index_value < 55:
                status = "Neutral"
            elif index_value < 75:
                status = "Greed"
            else:
                status = "Extreme Greed"

            browser.close()
            return index_value, status
    except Exception as e:
        st.error(f"Lỗi khi lấy Fear & Greed Index từ MacroMicro: {e}")
        return None, None

def get_futures_data_from_businessinsider():
    try:
        url = "https://markets.businessinsider.com/premarket"
        headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        time.sleep(2)  # Thêm delay để tránh bị chặn
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        futures_data = {}
        futures_table = soup.find("table")  # Giả định bảng đầu tiên, cần kiểm tra class thực tế
        if futures_table:
            rows = futures_table.find_all("tr")[1:]  # Bỏ qua hàng tiêu đề
            for row in rows:
                cols = row.find_all("td")
                if len(cols) >= 4:  # Đảm bảo có đủ cột: Name, Price, +/-, %
                    name = cols[0].text.strip()
                    price = float(cols[1].text.replace(",", "").replace("$", ""))
                    change = float(cols[2].text.replace("+", "").replace("-", ""))
                    percent_change = float(cols[3].text.replace("%", ""))
                    futures_data[name] = {
                        "price": price,
                        "change": change,
                        "percent_change": percent_change
                    }
        return futures_data
    except Exception as e:
        st.error(f"Lỗi khi lấy dữ liệu Futures từ Business Insider: {e}")
        return {}

# ==============================
# 📌 PHÂN TÍCH THỊ TRƯỜNG
# ==============================
st.title("📉 Bộ Cảnh Báo Rủi Ro Thị Trường & Gợi Ý ETF Nghịch Đảo")

tickers = {
    "SPY": "S&P 500",
    "QQQ": "NASDAQ 100",
    "IWM": "Russell 2000",
    "SOXX": "Semiconductors",
    "XLF": "Financials"
}

market_data = {}
for ticker, name in tickers.items():
    price, change, vol_ratio, hist = get_stock_data(ticker)
    pcr = get_pcr(ticker)
    pcr_oi = get_pcr(ticker, use_oi=True)
    pcr_trend = get_pcr_trend(ticker)
    market_data[ticker] = {
        "name": name,
        "change": f"{change:.2f}%" if change is not None else "N/A",
        "price": f"${price:.2f}" if price is not None else "N/A",
        "volume_ratio": f"{vol_ratio:.2f}x" if vol_ratio is not None else "N/A",
        "pcr": f"{pcr}" if pcr is not None else "N/A",
        "pcr_oi": f"{pcr_oi}" if pcr_oi is not None else "N/A",
        "pcr_trend": f"{pcr_trend}" if pcr_trend is not None else "N/A",
        "history": hist
    }

st.subheader("📊 Thị Trường Chung")
for ticker, data in market_data.items():
    st.write(f"**{ticker} ({data['name']})**: {data['change']} | Giá: {data['price']} | Volume: {data['volume_ratio']} | PCR: {data['pcr']} | PCR OI: {data['pcr_oi']} | PCR Trend (5d): {data['pcr_trend']}")
    if data["history"] is not None:
        fig = px.line(data["history"], x=data["history"].index, y="Close", title=f"Giá {ticker} (10 ngày gần nhất)")
        st.plotly_chart(fig)
    if 'pcr' in data and data['pcr'] != "N/A":
        pcr_value = float(data['pcr'])
        if pcr_value > 1.2:
            st.warning(f"⚠️ PCR cao ({pcr_value}) → Nhiều người mua PUT → Thị trường có thể suy yếu.")
        elif pcr_value < 0.7:
            st.success(f"✅ PCR thấp ({pcr_value}) → Nhiều người mua CALL → Thị trường có thể tích cực.")
        else:
            st.info(f"ℹ️ PCR trung bình ({pcr_value}) → Tâm lý thị trường trung lập.")

vix_history = get_vix_history()
if vix_history is not None:
    fig = px.line(vix_history, x=vix_history.index, y="Close", title="Biểu đồ VIX Index (10 ngày gần nhất)")
    st.plotly_chart(fig)

st.subheader("📈 Dữ liệu Futures (Pre-market từ Business Insider)")
futures_data = get_futures_data_from_businessinsider()
for name, data in futures_data.items():
    st.write(f"**{name}**: Giá: ${data['price']:.2f} | Biến động: {data['change']:.2f} ({data['percent_change']:.2f}%)")
    if data["percent_change"] < -2:
        st.error(f"⚠️ {name} giảm mạnh ({data['percent_change']:.2f}%) → Dấu hiệu rủi ro cao!")

# Hiển thị Fear & Greed Index từ cả hai nguồn
st.subheader("📊 Fear & Greed Index")

# Nguồn cũ: feargreedmeter.com
st.write("**Nguồn cũ (feargreedmeter.com):**")
fear_greed_index_old, fear_greed_status_old = get_fear_and_greed_index_from_feargreedmeter()
if fear_greed_index_old is not None:
    st.write(f"📉 **Fear & Greed Index**: {fear_greed_index_old} ({fear_greed_status_old})")
    if fear_greed_index_old < 25:
        st.error("⚠️ Extreme Fear → Thị trường rất tiêu cực!")
    elif fear_greed_index_old > 75:
        st.warning("⚠️ Extreme Greed → Thị trường có thể quá nóng!")
    else:
        st.info("ℹ️ Tâm lý thị trường trung lập.")
else:
    # Sử dụng dữ liệu cũ nếu không lấy được dữ liệu mới
    fear_greed_index_old = 22  # Dữ liệu từ tài liệu trước đó
    fear_greed_status_old = "Extreme Fear"
    st.write(f"📉 **Fear & Greed Index (dữ liệu cũ)**: {fear_greed_index_old} ({fear_greed_status_old})")
    st.error("⚠️ Extreme Fear → Thị trường rất tiêu cực!")

# Nguồn mới: MacroMicro
st.write("**Nguồn mới (MacroMicro):**")
fear_greed_index_new, fear_greed_status_new = get_fear_and_greed_index_from_macromicro()
if fear_greed_index_new is not None:
    st.write(f"📉 **Fear & Greed Index**: {fear_greed_index_new} ({fear_greed_status_new})")
    if fear_greed_index_new < 25:
        st.error("⚠️ Extreme Fear → Thị trường rất tiêu cực!")
    elif fear_greed_index_new > 75:
        st.warning("⚠️ Extreme Greed → Thị trường có thể quá nóng!")
    else:
        st.info("ℹ️ Tâm lý thị trường trung lập.")
else:
    # Sử dụng dữ liệu từ hình ảnh nếu không lấy được dữ liệu mới
    fear_greed_index_new = 21.86  # Dữ liệu từ hình ảnh
    fear_greed_status_new = "Extreme Fear"
    st.write(f"📉 **Fear & Greed Index (dữ liệu từ hình ảnh)**: {fear_greed_index_new} ({fear_greed_status_new})")
    st.error("⚠️ Extreme Fear → Thị trường rất tiêu cực!")

vix_index = get_vix_index()
st.write(f"🛑 **VIX Index**: {vix_index:.1f}" if vix_index else "Không có dữ liệu VIX")

bond_yield = get_bond_yield()
st.subheader("📊 Trái Phiếu & Lãi Suất")
st.write(f"📉 **Lợi suất 10 năm (UST10Y)**: {bond_yield:.2f}%" if bond_yield else "Không có dữ liệu lợi suất")

GOLD_API_KEY = "goldapi-7jusm8lqoyp4-io"
gold_price, gold_change = get_gold_price_from_goldapi(GOLD_API_KEY)
st.subheader("🏆 Vàng (Gold)")
if gold_price is not None:
    st.write(f"Giá vàng: ${gold_price:.2f} | Biến động: {gold_change:.2f}%")
    if gold_change < 0:
        st.info("Vàng giảm → Nhà đầu tư đang lạc quan.")
    else:
        st.warning("Vàng tăng → Nhà đầu tư đang lo ngại rủi ro.")
else:
    st.write("Không lấy được dữ liệu vàng.")

st.subheader("🔄 Gợi Ý ETF Nghịch Đảo")
risk_score = 0
if vix_index and vix_index > 20:
    risk_score += 1
if market_data["SPY"]["change"].startswith("-"):
    risk_score += 1
if fear_greed_index_new and fear_greed_index_new < 25:  # Sử dụng nguồn mới từ MacroMicro
    risk_score += 1
if "SOXX" in market_data and market_data["SOXX"]["change"].startswith("-"):
    risk_score += 1
for name, data in futures_data.items():
    if data["percent_change"] < -2:
        risk_score += 1

if risk_score >= 2:
    st.error(f"⚠️ Thị trường có dấu hiệu suy yếu (Risk Score: {risk_score}/5), có thể xem xét ETF nghịch đảo như SQQQ, SPXS, UVXY.")
else:
    st.success(f"✅ Thị trường chưa có dấu hiệu suy yếu lớn (Risk Score: {risk_score}/5), chưa cần sử dụng ETF nghịch đảo.")