Tham chiếu hàm

🇻🇳 Tiếng Việt

Bảng tra mọi hàm của SDK Quant AI Studio. Trường dữ liệu của d ở Dữ liệu và Panel; khai báo chiến lược ở Chiến lược; bộ lọc, phân tích và đầu ra ở Bộ lọc và phân tích. Trong Studio, nút Tài liệu SDK ở tab Mã mở bản tóm tắt cùng nội dung.

Quy ước chung: x, y là Panel; ở phép tính Panel, y là một số hoặc một Panel (cùng hình, hoặc Panel một hàng như d.bench.close). Ô chưa đủ dữ liệu cho kết quả NaN.

Hàm toàn cục

Hàm	Ý nghĩa
strategy({…})	Khai báo chiến lược backtest — Chiến lược
screen({…})	Khai báo bộ lọc — Bộ lọc
research(async (ctx) => …) · research({ name, params, run })	Khai báo phân tích — Phân tích
universe(…)	Rổ mã — bên dưới
param.*	Tham số — bên dưới
ta.*, stats.*, dates.*	Chỉ báo, thống kê, ngày — bên dưới
log(…giáTrị)	In ra Nhật ký chạy (Panel in tóm tắt: số mã × số phiên, giá trị phiên cuối); console.log cũng vậy
byYearMonth(panelTháng, hàng = 0)	Bảng năm × tháng { xLabels: ["T1"…"T12"], yLabels: [năm], values } cho chart.heatmap; Panel theo phiên thì lấy giá trị cuối tháng
monthOfYearMean(panelTháng, hàng = 0)	Thống kê theo tháng trong năm: [{ month, mean, count, positive }] (positive: tỷ lệ năm dương)
Panel	Dựng Panel — Tự dựng Panel

Tham số: param.*

Hàm	Trên thanh tham số	Giá trị p.tên
param.int(14, { min, max, step, label })	Thanh trượt số nguyên (bước 1)	số nguyên
param.num(1.5, { min, max, step, label })	Thanh trượt số thực (bước mặc định 1 khi giá trị ≥ 10, còn lại 0,1)	số
param.pct(0.07, { min, max, step, label })	Thanh trượt hiện %, bước 0,5%	tỷ lệ (0,07 = 7%)
param.bool(true, { label })	Công tắc Bật / Tắt	true / false
param.choice("Momentum 6-1", ["Momentum 6-1", "Biến động thấp"], { label })	Ô chọn	phần tử được chọn (chuỗi hoặc số)
param.symbol("FPT", { label: "Mã" })	Ô nhập mã (Enter hoặc rời ô để chạy; Esc huỷ)	mã chữ hoa: cổ phiếu, chỉ số, ETF, chỉ số thế giới (^GSPC)

• label là chữ hiện trên thanh tham số — đặt tiếng Việt ngắn. Thiếu min / max: thanh pct chạy 0 → max(50%, 3 lần mặc định); int, num chạy quanh giá trị mặc định.
• Giá trị ngoài [min, max] bị kẹp lại; int làm tròn; choice không có trong danh sách về mặc định; mã sai định dạng về mặc định.
• Khai báo gọn bằng giá trị trần cũng được: params: { len: 14, ratio: 1.5, useStop: true } (số nguyên → int, số thực → num, đúng / sai → bool).
• Đổi tham số trên giao diện chạy lại ngay, không tạo phiên bản mới; nút Mặc định đưa về giá trị trong code. Tối ưu tham số quét trong khoảng min–max (Tối ưu và kiểm định độ vững).

Rổ mã: universe(…)

Cách viết	Gồm
universe("ALL")	Cổ phiếu mã 3 ký tự trên HOSE, HNX, UPCoM (1.519 mã ngày 19/10/2026). Backtest: theo thời điểm
universe("HOSE"), "HNX", "UPCOM"	Cổ phiếu từng sàn. Backtest HOSE: theo thời điểm (từ 09/2016)
universe("VN30"), "HNX30"	Thành phần hiện tại của rổ chỉ số
universe("VN100"), "VNMID", "VNSML"	Thành phần theo danh sách cũ của nguồn — không nên dùng (vì sao)
universe("ETF")	Chứng chỉ quỹ ETF niêm yết (E1VFVN30, FUEVFVND…)
universe("INDEX")	Chỉ số: VNINDEX, VN30, HNX-Index, HNX30, UPCoM-Index và các chỉ số thế giới (^GSPC, ^IXIC, ^N225…)
universe("FUTURES")	Hợp đồng tương lai VN30, VN100
universe(["FPT", "HPG"]), universe("FPT,HPG")	Danh sách mã tự chọn
universe({ industry: "Ngân hàng" })	Theo ngành: mọi mã có tên ngành (hoặc nhóm ngành) chứa chữ đó, không phân biệt dấu; số → mã ICB bắt đầu bằng số đó. Backtest: theo thời điểm
universe({ watchlist: "Tên" })	Watchlist của bạn theo tên (cần đăng nhập; không tìm thấy: Không tìm thấy watchlist "…")

Nối thêm điều kiện (tên rổ không phân biệt hoa thường):

Phương thức	Ý nghĩa
.liquid(5e9)	GTGD bình quân 20 phiên từ 5 tỷ. Backtest: xét ở từng phiên; bộ lọc: ở phiên lọc; phân tích: chỉ lọc thô (GTGD hiện tại từ 20% ngưỡng). Mặc định 5 tỷ
.exchange("HOSE", "HNX")	Chỉ các sàn này
.industry("Ngân hàng", "Bảo hiểm")	Chỉ các ngành này (khớp như { industry })
.exclude(["ROS", "FLC"]) · .exclude({ exchange: "UPCOM" })	Bỏ mã / bỏ một sàn
.include(["VNM"])	Thêm mã (kể cả ngoài rổ)
.minPrice(5)	Giá hiện tại từ 5 nghìn đồng
.top(100)	100 mã thanh khoản nhất: GTGD 20 phiên hiện tại; rổ theo thời điểm khi backtest: GTGD bình quân trong kỳ
.where((m) => m.marketCap > 1e13)	Điều kiện tự viết trên thông tin mã hiện tại (m.exchange là "HSX" với HOSE)

Rổ chung vượt giới hạn số mã của gói thì giữ các mã thanh khoản nhất; danh sách tự chọn, watchlist vượt giới hạn thì báo lỗi (Giới hạn số mã).

Chỉ báo: ta.*

Đầu vào giá là Panel (d.close); chỉ báo cần cao, thấp, đóng cửa nhận cả đối tượng d (hoặc d.bench cho VNINDEX). RSI, ATR, ADX làm trơn kiểu Wilder như chỉ báo trên bảng giá FireAnt.

Hàm	Trả về	Cách tính
ta.sma(x, n = 20)	Panel	Trung bình n phiên
ta.ema(x, n = 20)	Panel	Trung bình hàm mũ, α = 2 ÷ (n + 1), khởi đầu bằng SMA n giá trị đầu
ta.wma(x, n = 20)	Panel	Trung bình trọng số 1, 2…n (mới nhất nặng nhất)
ta.hma(x, n = 20)	Panel	Hull: WMA(2 × WMA(n/2) − WMA(n), √n)
ta.rma(x, n = 14)	Panel	Làm trơn Wilder: (trước × (n − 1) + x) ÷ n
ta.rsi(x, n = 14)	Panel 0–100	RSI = 100 − 100 ÷ (1 + RS), RS = trung bình tăng ÷ trung bình giảm (Wilder)
ta.macd(x, 12, 26, 9)	{ macd, signal, hist }	macd = EMA12 − EMA26; signal = EMA9 của macd; hist = macd − signal
ta.bb(x, 20, 2)	{ mid, upper, lower, pctB, width }	mid = SMA20; dải = mid ± 2σ (độ lệch chuẩn tổng thể); %B = (x − dưới) ÷ (trên − dưới); width = (trên − dưới) ÷ mid
ta.atr(d, 14)	Panel	RMA của true range = max(cao − thấp, |cao − đóng cửa trước|, |thấp − đóng cửa trước|)
ta.adx(d, 14)	{ adx, plusDI, minusDI }	±DI = 100 × RMA(±DM) ÷ ATR; ADX = RMA của 100 × |+DI − −DI| ÷ (+DI + −DI)
ta.stoch(d, 14, 3, 3)	{ k, d }	%K = 100 × (đóng cửa − thấp nhất 14) ÷ (cao nhất 14 − thấp nhất 14), làm trơn SMA 3; %D = SMA 3 của %K
ta.cci(d, 20)	Panel	(TP − SMA(TP)) ÷ (0,015 × độ lệch tuyệt đối bình quân), TP = (cao + thấp + đóng cửa) ÷ 3
ta.mfi(d, 14)	Panel 0–100	Money Flow Index: 100 − 100 ÷ (1 + dòng tiền dương ÷ dòng tiền âm), dòng tiền = TP × KL
ta.obv(d)	Panel	On-Balance Volume: cộng KL phiên tăng, trừ KL phiên giảm
ta.vwap(d, 20)	Panel	VWAP trượt 20 phiên: Σ(TP × KL) ÷ ΣKL
ta.donchian(d, 20)	{ upper, lower, mid }	Cao nhất / thấp nhất 20 phiên và trung điểm
ta.keltner(d, 20, 2, 10)	{ upper, lower, mid }	mid = EMA20 giá đóng cửa; dải = mid ± 2 × ATR10
ta.supertrend(d, 10, 3)	{ line, dir }	Dải (cao + thấp) ÷ 2 ± 3 × ATR10; dir = 1 xu hướng tăng, −1 giảm
ta.psar(d, 0.02, 0.2)	Panel	Parabolic SAR, bước 0,02, tối đa 0,2
ta.roc(x, 12)	Panel (%)	100 × (x ÷ x 12 phiên trước − 1)
ta.williamsR(d, 14)	Panel −100–0	−100 × (cao nhất 14 − đóng cửa) ÷ (cao nhất 14 − thấp nhất 14)
ta.ichimoku(d, 9, 26, 52)	{ tenkan, kijun, spanA, spanB }	tenkan, kijun = trung điểm cao – thấp 9, 26 phiên; spanA = (tenkan + kijun) ÷ 2; spanB = trung điểm 52 phiên. Chưa dịch về phía trước: mây vẽ trên biểu đồ ở phiên t là spanA.shift(26), spanB.shift(26)
ta.slope(x, 20)	Panel	Độ dốc hồi quy tuyến tính 20 phiên (đơn vị giá mỗi phiên)
ta.trueRange(high, low, close), ta.typicalPrice(high, low, close)	Panel	True range; giá điển hình (cao + thấp + đóng cửa) ÷ 3

ta.atr, adx, stoch, cci, mfi, williamsR, donchian cũng nhận Panel riêng: ta.atr(d.high, d.low, d.close, 14) (mfi thêm Panel KL: ta.mfi(d.high, d.low, d.close, d.volume, 14); donchian chỉ cần cao, thấp: ta.donchian(d.high, d.low, 20)).

Mẫu hình giá: ta.patterns

ta.patterns(d, { th, only, minVol, near, recent }) nhận diện 8 mẫu hình kinh điển trên mọi mã của d, không nhìn trước: đỉnh, đáy theo ZigZag chỉ được biết khi giá đã quay đầu đủ ngưỡng; phá vỡ là phiên đầu tiên giá đóng cửa vượt mức của mẫu (mẫu giảm giá: thủng), mỗi mẫu một lần. Mẫu dài tới 250 phiên — bộ lọc nên đặt lookback: 500.

Tuỳ chọn	Ý nghĩa	Mặc định
th	Ngưỡng ZigZag xác nhận đỉnh / đáy	0.08
only	Các mẫu cần quét: "cup" (cốc tay cầm), "doubleBottom" (hai đáy W), "ascTriangle" (tam giác tăng), "invHeadShoulders" (vai đầu vai ngược), "flag" (cờ tăng), "vcp" (nền co hẹp dần), "doubleTop" (hai đỉnh M), "headShoulders" (vai đầu vai)	tất cả
minVol	Mẫu tăng giá: phá vỡ chỉ tính khi KL phiên phá vỡ ≥ minVol × TB 20 phiên trước (mẫu giảm giá không cần KL)	1.5
near	"Sát điểm phá vỡ": đóng cửa còn dưới mức, cách tối đa near	0.05
recent	"Vừa phá vỡ": phá vỡ trong recent phiên gần nhất và giá vẫn ở phía bên kia mức	5

Trả về	Nội dung
breakout	Panel: 1 ở phiên phá vỡ đủ khối lượng (mẫu giảm: phiên thủng), 0 còn lại — dùng làm entry của chiến lược
pattern, names	Panel mã số mẫu hình đang có ở từng phiên (NaN khi không có) và mảng tên theo mã số
stage, stages	Panel 0 không có, 1 sát điểm phá vỡ, 2 vừa phá vỡ; mảng tên trạng thái
level, distance	Mức phá vỡ của mẫu đang có; đóng cửa ÷ mức − 1 (âm là còn dưới mức)
since, volRatio	Số phiên từ khi phá vỡ; KL phiên phá vỡ ÷ TB20 (khi vừa phá vỡ)
events	Mọi lần phá vỡ / thủng: { symbol, row, t, day, pattern, name, bullish, level, volRatio, start } — để nghiên cứu sự kiện

Mã số trong pattern theo thứ tự cup (0), doubleBottom (1), ascTriangle (2), invHeadShoulders (3), flag (4), vcp (5), doubleTop (6), headShoulders (7) — tức names[k]. Một mã có nhiều mẫu cùng lúc thì pattern, stage lấy mẫu có trạng thái cao hơn (vừa phá vỡ trước sát điểm phá vỡ). ta.PATTERNS là bảng thông tin từng mẫu theo khoá: { name, bullish, level } (tên, mẫu tăng giá hay không, tên mức phá vỡ như "miệng cốc", "đỉnh giữa") — dùng khi tự nghiên cứu events.

Mẫu	Hình học (đỉnh, đáy ZigZag đã xác nhận)	Mức phá vỡ
cup	Cốc sâu 12–50%, hai miệng lệch nhau không quá 8%, dài 25–250 phiên; tay cầm điều chỉnh không quá 18%, ở nửa trên của cốc, trong 40 phiên	Miệng cốc (miệng phải)
doubleBottom	Hai đáy lệch không quá 5%, cách nhau 15–150 phiên; đỉnh giữa cao hơn hai đáy từ 10%	Đỉnh giữa
ascTriangle	Hai đỉnh lệch không quá 3%; đáy sau cao hơn đáy trước từ 3%; 15–150 phiên	Đỉnh cao hơn trong hai đỉnh
invHeadShoulders	Đầu thấp hơn hai vai từ 3%; hai vai lệch không quá 10%; 20–180 phiên	Đường viền cổ nối hai đỉnh (có thể nghiêng)
flag	Cán cờ tăng từ 20% trong tối đa 25 phiên; điều chỉnh không quá nửa cán, trong tối đa 20 phiên	Đỉnh cán cờ
vcp	Ba nhịp điều chỉnh nhỏ dần (nhịp đầu từ 12%, nhịp cuối không quá 12%), các đỉnh lệch không quá 10%, 25–250 phiên, giá trên giá 200 phiên trước	Đỉnh nhịp cuối
doubleTop	Hai đỉnh lệch không quá 5%, cách nhau 15–150 phiên; đáy giữa thấp hơn hai đỉnh từ 10%	Đáy giữa (thủng xuống)
headShoulders	Đầu cao hơn hai vai từ 3%; hai vai lệch không quá 10%; 20–180 phiên	Đường viền cổ nối hai đáy (thủng xuống)

ta.zigzag(d, 0.08) trả đỉnh / đáy ZigZag của từng mã: mảng theo hàng, mỗi phần tử { i, price, kind, at } (kind 1 là đỉnh, −1 là đáy; i là phiên của đỉnh / đáy, at là phiên nó được xác nhận — luôn sau i). Ví dụ dùng trong chiến lược, bộ lọc: mua khi phá vỡ mẫu hình, bộ lọc có cột chữ; code đầy đủ của các mẫu nhóm Mẫu hình (Danh sách mẫu) ở tab Mã khi mở mẫu.

Phép tính Panel

Số học — trả Panel mới; NaN lan theo phép tính.

Hàm	Ý nghĩa
add(y) sub(y) mul(y) div(y)	Cộng, trừ, nhân, chia; chia cho 0 → NaN
pow(y)	Luỹ thừa
min(y) max(y)	Nhỏ hơn / lớn hơn từng phần tử (một bên NaN → NaN)
neg() abs() sign()	Đổi dấu, trị tuyệt đối, dấu (−1 / 0 / 1)
log() exp() sqrt()	Logarit tự nhiên (≤ 0 → NaN), mũ, căn (< 0 → NaN)
round(chữSố = 0) clip(dưới, trên)	Làm tròn, kẹp trong khoảng
map(fn)	Áp hàm tự viết lên từng phần tử

So sánh và logic — kết quả 1 / 0 / NaN.

Hàm	Ý nghĩa
gt gte lt lte eq neq	>, ≥, <, ≤, =, ≠
between(dưới, trên)	Trong khoảng, gồm hai đầu
and(y) or(y) not()	Logic ba trạng thái: 0 and NaN = 0, 1 or NaN = 1
where(điềuKiện, khác = NaN)	Giữ giá trị khi điều kiện đúng, ngược lại lấy khác (số hoặc Panel)
isNaN() notNaN()	1 nếu thiếu / có dữ liệu
fillna(v)	Thay NaN bằng v
ffill(giớiHạn?)	Điền tiếp giá trị gần nhất trước đó, tối đa n phiên

Theo thời gian — tính riêng từng mã, chỉ dùng quá khứ.

Hàm	Ý nghĩa
shift(n = 1)	Giá trị n phiên trước (n ≥ 0; số âm báo lỗi nhìn trước)
diff(n = 1)	x − x n phiên trước
pct(n = 1)	x ÷ x n phiên trước − 1
cumsum() cumprod() cummax() cummin()	Luỹ kế từ giá trị đầu tiên có số
ewm(span)	Trung bình hàm mũ (như ta.ema)
highest(n) lowest(n)	Lớn nhất / nhỏ nhất n phiên gần nhất (gồm phiên hiện tại)
crossAbove(y)	1 ở phiên cắt lên: phiên trước ≤ y, phiên này > y
crossBelow(y)	1 ở phiên cắt xuống: phiên trước ≥ y, phiên này < y
barsSince()	Số phiên từ lần gần nhất điều kiện đúng (0 ở chính phiên đó; chưa từng đúng → NaN)
hold(n)	Giữ trạng thái đúng thêm n phiên sau mỗi lần đúng

Cửa sổ trượt — x.rolling(n).…: cần đủ n giá trị liên tiếp không NaN.

Hàm	Ý nghĩa
.mean() .sum()	Trung bình, tổng n phiên
.std(mẫu = false) .var(mẫu = false)	Độ lệch chuẩn, phương sai (mặc định chia n; true chia n − 1)
.min() .max()	Nhỏ nhất, lớn nhất
.count()	Số giá trị có số trong n phiên (không cần đủ n)
.rank()	Vị trí của giá trị hiện tại trong n phiên, 0 (thấp nhất) → 1 (cao nhất)
.zscore()	(x − trung bình n phiên) ÷ độ lệch chuẩn n phiên

Cắt ngang — so giữa các mã trong từng phiên (bỏ mã NaN).

Hàm	Ý nghĩa
rank()	Hạng phần trăm: 0 = thấp nhất, 1 = cao nhất; bằng nhau lấy hạng trung bình
zscore() demean()	Chuẩn hoá theo trung bình, độ lệch chuẩn của các mã; trừ trung bình
bucket(q)	Nhóm phân vị 1…q (q = 5: ngũ phân vị, 5 = cao nhất)
topN(n) bottomN(n)	1 cho n mã lớn / nhỏ nhất mỗi phiên, 0 cho mã khác
sumAcross() meanAcross() countAcross()	Tổng, trung bình, số mã có số — Panel một hàng
mean()	Một số: trung bình toàn bộ Panel (chỉ dùng trong phân tích)

Lấy giá trị, cắt, đổi tần suất

Hàm	Ý nghĩa
last(t?)	Row giá trị phiên cuối (hoặc phiên thứ t) của từng mã: .get("FPT"), .values, .toObject(), .truthySymbols() (mã có giá trị đúng)
at(ngày)	Row ở phiên gần nhất trước hoặc bằng ngày (số ngày, xem dates.parse)
values("FPT") · row(i) · get(i, t)	Mảng giá trị một mã (bản sao) · mảng của hàng thứ i · một ô
pick(["FPT", "HPG"]) · range(từNgày, đếnNgày) · sliceCols(từ, đến)	Chọn mã · cắt theo ngày · cắt theo chỉ số phiên
symbols days rows cols	Danh sách mã, ngày các phiên, số hàng, số phiên
resample("week" | "month" | "quarter" | "year") + .last() .first() .sum() .mean() .max() .min()	Gộp theo tuần (bắt đầu thứ Hai), tháng, quý, năm; ngày của mỗi kỳ là phiên cuối kỳ (kỳ đang dở: phiên mới nhất)

Dựng Panel: Panel.fromRows(tênHàng, ngày, mảngCácHàng), Panel.full(tênHàng, ngày, giáTrị) — ví dụ.

Thống kê: stats.*

Nhận mảng số (hoặc Float32Array từ row(i), values(…)), bỏ qua NaN.

Hàm	Ý nghĩa
stats.mean(a) stats.median(a)	Trung bình, trung vị
stats.std(a) stats.variance(a)	Độ lệch chuẩn, phương sai mẫu (chia n − 1)
stats.quantile(a, q)	Phân vị q (0–1), nội suy tuyến tính
stats.skew(a) stats.kurtosis(a)	Độ lệch; độ nhọn (phân phối chuẩn = 3, không trừ 3)
stats.corr(a, b) stats.cov(a, b)	Tương quan, hiệp phương sai (chỉ các cặp cùng có số)
stats.linreg(x, y)	Hồi quy y = intercept + slope × x → { slope, intercept, r2 }
stats.tstat(a)	Trung bình ÷ sai số chuẩn; trị tuyệt đối trên 2 ≈ có ý nghĩa thống kê
stats.sharpe(lợiNhuậnPhiên, 250)	Sharpe năm hoá = trung bình ÷ độ lệch chuẩn × √250 (lãi suất phi rủi ro 0)
stats.returns(chuỗiGiá)	Lợi nhuận từng phiên (dài hơn kém 1 phần tử)
stats.drawdown(chuỗiGiá)	Mức giảm từ đỉnh tại từng điểm (≤ 0)
stats.maxDrawdown(chuỗiGiá)	Sụt giảm tối đa (số âm). Chuỗi có ô NaN (mã niêm yết sau đầu kỳ) cho NaN — khi đó lấy giá trị nhỏ nhất của stats.drawdown(…)
stats.drawdowns(chuỗiGiá, d.days, 10)	Các đợt sụt giảm sâu nhất: { peakDay, troughDay, recoveryDay, depth, toTrough, toRecover } (recoveryDay NaN nếu chưa hồi phục)
stats.forward(chuỗiGiá, h)	Lợi nhuận h phiên kế tiếp tại từng điểm — chỉ để nghiên cứu sự kiện, không làm tín hiệu
stats.hist(a, 30, [dưới, trên]?)	{ edges, counts } của phân phối
stats.normCdf(x) stats.normInv(p)	Hàm phân phối chuẩn tắc và hàm ngược

Ngày: dates.*

Ngày trong SDK là số ngày kể từ 01/01/1970 (d.days[t], peakDay…).

Hàm	Ý nghĩa
dates.parse("2020-01-15")	Chuỗi → số ngày; nhận "2020-01-15", "2020", "15/01/2020"
dates.format(ngày)	Số ngày → "15/01/2020" (để hiển thị)
dates.iso(ngày)	Số ngày → "2020-01-15"
dates.year(ngày) dates.month(ngày) dates.day(ngày)	Năm; tháng 1–12; ngày 1–31
dates.weekday(ngày)	0 = Chủ nhật, 1 = thứ Hai … 6 = thứ Bảy
dates.today()	Hôm nay (số ngày)

Định dạng giá trị

Dùng trong format của cột bộ lọc, metric, biểu đồ, bảng.

Định dạng	Hiển thị
"percent"	Nhân 100, 2 chữ số thập phân: 0,0523 → 5.23%
"price"	2 chữ số thập phân (giá nghìn đồng): 57.30
"compact"	Rút gọn tiền: 12.50 tỷ, 45.30 tr (từ 100 trở lên bỏ số lẻ: 350 tr, 1,250 tỷ)
"integer"	Số nguyên có dấu phẩy nhóm nghìn
"ratio"	2 chữ số thập phân (hệ số, P/E, Sharpe)
"number"	Tự chọn số chữ số thập phân theo độ lớn
"date"	Số ngày → dd/mm/yyyy
"text"	Giữ nguyên chữ

Số hiển thị theo quy ước của app: dấu phẩy nhóm nghìn, dấu chấm thập phân.

Tóm tắt khai báo

Khai báo	Trường	Xem
strategy	name description universe period benchmark warmup params · signals | rank + select | weights · rebalance filter · portfolio risk execution costs rules · report	Chiến lược
screen	name universe params columns filter sort limit lookback asOf includeToday	Bộ lọc
research	name params run(ctx, p) — ctx: data.bars data.symbols metric chart table md log params	Phân tích

🇬🇧 English

A lookup table of every function in the Quant AI Studio SDK. The data fields of d are in Data and Panel; strategy declarations in Strategy; screeners, analyses and outputs in Screeners and analyses. In Studio, the Tài liệu SDK (SDK docs) button in the Mã (Code) tab opens a summary of the same content.

General conventions: x, y are Panels; in Panel operations, y is a number or a Panel (of the same shape, or a single-row Panel such as d.bench.close). Cells without enough data yield NaN.

Global functions

Function	Meaning
strategy({…})	Declare a backtest strategy — Strategy
screen({…})	Declare a screener — Screener
research(async (ctx) => …) · research({ name, params, run })	Declare an analysis — Analysis
universe(…)	Ticker universe — below
param.*	Parameters — below
ta.*, stats.*, dates.*	Indicators, statistics, dates — below
log(…giáTrị)	Print to the Nhật ký chạy (Run log) (a Panel prints as a summary: tickers × sessions, last-session values); console.log does the same
byYearMonth(panelTháng, hàng = 0)	A year × month table { xLabels: ["T1"…"T12"], yLabels: [năm], values } for chart.heatmap; for a per-session Panel it takes the month-end value
monthOfYearMean(panelTháng, hàng = 0)	Statistics by month of the year: [{ month, mean, count, positive }] (positive: share of positive years)
Panel	Build a Panel — Building your own Panel

Parameters: param.*

Function	On the parameter bar	Value of p.tên
param.int(14, { min, max, step, label })	Integer slider (step 1)	integer
param.num(1.5, { min, max, step, label })	Decimal slider (default step 1 when the value is ≥ 10, otherwise 0.1)	number
param.pct(0.07, { min, max, step, label })	Slider showing %, step 0.5%	ratio (0.07 = 7%)
param.bool(true, { label })	A Bật / Tắt (On / Off) toggle	true / false
param.choice("Momentum 6-1", ["Momentum 6-1", "Biến động thấp"], { label })	Dropdown	the selected element (string or number)
param.symbol("FPT", { label: "Mã" })	Ticker input (Enter or leaving the field runs it; Esc cancels)	uppercase ticker: stock, index, ETF, world index (^GSPC)

• label is the text shown on the parameter bar — use short Vietnamese. Without min / max: a pct slider runs from 0 → max(50%, 3 times the default); int and num run around the default value.
• Values outside [min, max] are clamped; int is rounded; a choice not in the list falls back to the default; a malformed ticker falls back to the default.
• A short declaration with bare values also works: params: { len: 14, ratio: 1.5, useStop: true } (integer → int, decimal → num, true / false → bool).
• Changing a parameter in the interface reruns immediately without creating a new version; the Mặc định (Default) button restores the value in the code. Parameter optimization scans within the min–max range (Optimization and robustness validation).

Ticker universe: universe(…)

Syntax	Includes
universe("ALL")	Stocks with 3-letter tickers on HOSE, HNX, UPCoM (1,519 tickers on 19 Oct 2026). Backtest: point in time
universe("HOSE"), "HNX", "UPCOM"	Stocks on each exchange. HOSE backtest: point in time (from Sep 2016)
universe("VN30"), "HNX30"	Current constituents of the index basket
universe("VN100"), "VNMID", "VNSML"	Constituents per the source's old list — not recommended (why)
universe("ETF")	Listed ETF certificates (E1VFVN30, FUEVFVND…)
universe("INDEX")	Indices: VNINDEX, VN30, HNX-Index, HNX30, UPCoM-Index and world indices (^GSPC, ^IXIC, ^N225…)
universe("FUTURES")	VN30 and VN100 futures
universe(["FPT", "HPG"]), universe("FPT,HPG")	A custom ticker list
universe({ industry: "Ngân hàng" })	By industry: every ticker whose industry name (or sector group) contains that text, accent-insensitive; a number → ICB codes starting with that number. Backtest: point in time
universe({ watchlist: "Tên" })	Your watchlist by name (requires sign-in; if not found: Không tìm thấy watchlist "…" (Watchlist "…" not found))

Chain further conditions (universe names are case-insensitive):

Method	Meaning
.liquid(5e9)	20-session average trading value of at least VND 5 bn. Backtest: evaluated at each session; screener: at the screening session; analysis: rough filter only (current trading value at least 20% of the threshold). Default VND 5 bn
.exchange("HOSE", "HNX")	Only these exchanges
.industry("Ngân hàng", "Bảo hiểm")	Only these industries (matched like { industry })
.exclude(["ROS", "FLC"]) · .exclude({ exchange: "UPCOM" })	Remove tickers / remove an exchange
.include(["VNM"])	Add tickers (even outside the universe)
.minPrice(5)	Current price of at least VND 5 thousand
.top(100)	The 100 most liquid tickers: current 20-session trading value; point-in-time universes in backtests: average trading value over the period
.where((m) => m.marketCap > 1e13)	Custom condition on current ticker information (m.exchange is "HSX" for HOSE)

A general universe that exceeds your plan's ticker limit keeps the most liquid tickers; a custom list or watchlist that exceeds the limit raises an error (Ticker limit).

Indicators: ta.*

Price inputs are Panels (d.close); indicators that need high, low and close take the whole d object (or d.bench for VNINDEX). RSI, ATR and ADX use Wilder smoothing, like the indicators on the FireAnt price board.

Function	Returns	Calculation
ta.sma(x, n = 20)	Panel	n-session average
ta.ema(x, n = 20)	Panel	Exponential average, α = 2 ÷ (n + 1), seeded with the SMA of the first n values
ta.wma(x, n = 20)	Panel	Weighted average with weights 1, 2…n (most recent heaviest)
ta.hma(x, n = 20)	Panel	Hull: WMA(2 × WMA(n/2) − WMA(n), √n)
ta.rma(x, n = 14)	Panel	Wilder smoothing: (previous × (n − 1) + x) ÷ n
ta.rsi(x, n = 14)	Panel 0–100	RSI = 100 − 100 ÷ (1 + RS), RS = average gain ÷ average loss (Wilder)
ta.macd(x, 12, 26, 9)	{ macd, signal, hist }	macd = EMA12 − EMA26; signal = EMA9 of macd; hist = macd − signal
ta.bb(x, 20, 2)	{ mid, upper, lower, pctB, width }	mid = SMA20; bands = mid ± 2σ (population standard deviation); %B = (x − lower) ÷ (upper − lower); width = (upper − lower) ÷ mid
ta.atr(d, 14)	Panel	RMA of true range = max(high − low, |high − previous close|, |low − previous close|)
ta.adx(d, 14)	{ adx, plusDI, minusDI }	±DI = 100 × RMA(±DM) ÷ ATR; ADX = RMA of 100 × |+DI − −DI| ÷ (+DI + −DI)
ta.stoch(d, 14, 3, 3)	{ k, d }	%K = 100 × (close − 14-period low) ÷ (14-period high − 14-period low), smoothed with SMA 3; %D = SMA 3 of %K
ta.cci(d, 20)	Panel	(TP − SMA(TP)) ÷ (0.015 × mean absolute deviation), TP = (high + low + close) ÷ 3
ta.mfi(d, 14)	Panel 0–100	Money Flow Index: 100 − 100 ÷ (1 + positive money flow ÷ negative money flow), money flow = TP × Vol
ta.obv(d)	Panel	On-Balance Volume: add volume on up sessions, subtract volume on down sessions
ta.vwap(d, 20)	Panel	Rolling 20-session VWAP: Σ(TP × Vol) ÷ ΣVol
ta.donchian(d, 20)	{ upper, lower, mid }	20-session highest / lowest and the midpoint
ta.keltner(d, 20, 2, 10)	{ upper, lower, mid }	mid = EMA20 of the close; bands = mid ± 2 × ATR10
ta.supertrend(d, 10, 3)	{ line, dir }	Bands (high + low) ÷ 2 ± 3 × ATR10; dir = 1 uptrend, −1 downtrend
ta.psar(d, 0.02, 0.2)	Panel	Parabolic SAR, step 0.02, maximum 0.2
ta.roc(x, 12)	Panel (%)	100 × (x ÷ x 12 sessions earlier − 1)
ta.williamsR(d, 14)	Panel −100–0	−100 × (14-period high − close) ÷ (14-period high − 14-period low)
ta.ichimoku(d, 9, 26, 52)	{ tenkan, kijun, spanA, spanB }	tenkan, kijun = midpoint of high – low over 9, 26 sessions; spanA = (tenkan + kijun) ÷ 2; spanB = 52-session midpoint. Not shifted forward: the cloud drawn on the chart at session t is spanA.shift(26), spanB.shift(26)
ta.slope(x, 20)	Panel	20-session linear regression slope (price units per session)
ta.trueRange(high, low, close), ta.typicalPrice(high, low, close)	Panel	True range; typical price (high + low + close) ÷ 3

ta.atr, adx, stoch, cci, mfi, williamsR and donchian also accept separate Panels: ta.atr(d.high, d.low, d.close, 14) (mfi adds a volume Panel: ta.mfi(d.high, d.low, d.close, d.volume, 14); donchian only needs high and low: ta.donchian(d.high, d.low, 20)).

Price patterns: ta.patterns

ta.patterns(d, { th, only, minVol, near, recent }) detects 8 classic patterns on every ticker in d, without look-ahead: ZigZag peaks and troughs are only known once the price has reversed by the threshold; a breakout is the first session the close moves past the pattern's level (bearish patterns: a breakdown), once per pattern. Patterns can be up to 250 sessions long — screeners should set lookback: 500.

Option	Meaning	Default
th	ZigZag threshold to confirm a peak / trough	0.08
only	Patterns to scan: "cup" (cup with handle), "doubleBottom" (W double bottom), "ascTriangle" (ascending triangle), "invHeadShoulders" (inverse head and shoulders), "flag" (bull flag), "vcp" (volatility contraction pattern), "doubleTop" (M double top), "headShoulders" (head and shoulders)	all
minVol	Bullish patterns: a breakout only counts when breakout-session volume ≥ minVol × the previous 20-session average (bearish patterns need no volume)	1.5
near	"Near breakout": the close is still below the level, at most near away	0.05
recent	"Just broke out": a breakout within the last recent sessions and the price is still on the other side of the level	5

Returns	Content
breakout	Panel: 1 on a breakout session with enough volume (bearish patterns: the breakdown session), 0 otherwise — use as a strategy's entry
pattern, names	Panel of the pattern code present at each session (NaN when none) and an array of names by code
stage, stages	Panel: 0 none, 1 near breakout, 2 just broke out; an array of stage names
level, distance	Breakout level of the current pattern; close ÷ level − 1 (negative means still below the level)
since, volRatio	Sessions since the breakout; breakout-session volume ÷ avg20 (just after the breakout)
events	Every breakout / breakdown: { symbol, row, t, day, pattern, name, bullish, level, volRatio, start } — for event studies

Codes in pattern follow the order cup (0), doubleBottom (1), ascTriangle (2), invHeadShoulders (3), flag (4), vcp (5), doubleTop (6), headShoulders (7) — i.e. names[k]. If a ticker has several patterns at once, pattern and stage take the pattern with the higher stage (just broke out before near breakout). ta.PATTERNS is an information table for each pattern by key: { name, bullish, level } (name, whether it is bullish, the name of the breakout level such as "miệng cốc" (cup rim), "đỉnh giữa" (middle peak)) — use it when studying events yourself.

Pattern	Geometry (confirmed ZigZag peaks, troughs)	Breakout level
cup	Cup 12–50% deep, the two rims differ by at most 8%, 25–250 sessions long; handle corrects at most 18%, in the upper half of the cup, within 40 sessions	Cup rim (right rim)
doubleBottom	Two troughs differing by at most 5%, 15–150 sessions apart; the middle peak at least 10% above both troughs	Middle peak
ascTriangle	Two peaks differing by at most 3%; the later trough at least 3% above the earlier one; 15–150 sessions	The higher of the two peaks
invHeadShoulders	Head at least 3% below both shoulders; shoulders differ by at most 10%; 20–180 sessions	Neckline joining the two peaks (may slope)
flag	Flagpole rising at least 20% within at most 25 sessions; the correction is no more than half the pole, within at most 20 sessions	Top of the flagpole
vcp	Three progressively smaller corrections (the first at least 12%, the last at most 12%), peaks differ by at most 10%, 25–250 sessions, price above the price 200 sessions earlier	Peak of the last contraction
doubleTop	Two peaks differing by at most 5%, 15–150 sessions apart; the middle trough at least 10% below both peaks	Middle trough (breakdown)
headShoulders	Head at least 3% above both shoulders; shoulders differ by at most 10%; 20–180 sessions	Neckline joining the two troughs (breakdown)

ta.zigzag(d, 0.08) returns the ZigZag peaks / troughs of each ticker: an array by row, each element { i, price, kind, at } (kind 1 is a peak, −1 a trough; i is the session of the peak / trough, at the session it was confirmed — always after i). Examples in strategies and screeners: buy on a pattern breakout, a screener with text columns; the full code of the Pattern group templates (Template list) is in the Mã (Code) tab when you open the template.

Panel operations

Arithmetic — returns a new Panel; NaN propagates through operations.

Function	Meaning
add(y) sub(y) mul(y) div(y)	Add, subtract, multiply, divide; divide by 0 → NaN
pow(y)	Power
min(y) max(y)	Smaller / larger element-wise (NaN on either side → NaN)
neg() abs() sign()	Negate, absolute value, sign (−1 / 0 / 1)
log() exp() sqrt()	Natural log (≤ 0 → NaN), exponential, square root (< 0 → NaN)
round(chữSố = 0) clip(dưới, trên)	Round, clamp to a range
map(fn)	Apply a custom function to each element

Comparison and logic — results are 1 / 0 / NaN.

Function	Meaning
gt gte lt lte eq neq	>, ≥, <, ≤, =, ≠
between(dưới, trên)	Within the range, inclusive
and(y) or(y) not()	Three-valued logic: 0 and NaN = 0, 1 or NaN = 1
where(điềuKiện, khác = NaN)	Keep the value when the condition is true, otherwise take khác (a number or Panel)
isNaN() notNaN()	1 if data is missing / present
fillna(v)	Replace NaN with v
ffill(giớiHạn?)	Forward-fill the most recent previous value, for at most n sessions

Over time — computed per ticker, using only the past.

Function	Meaning
shift(n = 1)	The value n sessions earlier (n ≥ 0; a negative number raises a look-ahead error)
diff(n = 1)	x − x n sessions earlier
pct(n = 1)	x ÷ x n sessions earlier − 1
cumsum() cumprod() cummax() cummin()	Cumulative from the first value with data
ewm(span)	Exponential average (like ta.ema)
highest(n) lowest(n)	Highest / lowest over the last n sessions (including the current session)
crossAbove(y)	1 on the session it crosses above: previous session ≤ y, this session > y
crossBelow(y)	1 on the session it crosses below: previous session ≥ y, this session < y
barsSince()	Sessions since the condition was last true (0 on that session itself; never true → NaN)
hold(n)	Keep the true state for n more sessions after each true

Rolling window — x.rolling(n).…: needs n consecutive non-NaN values.

Function	Meaning
.mean() .sum()	n-session mean, sum
.std(mẫu = false) .var(mẫu = false)	Standard deviation, variance (divides by n by default; true divides by n − 1)
.min() .max()	Minimum, maximum
.count()	Number of values with data in n sessions (does not need all n)
.rank()	Position of the current value within n sessions, 0 (lowest) → 1 (highest)
.zscore()	(x − n-session mean) ÷ n-session standard deviation

Cross-sectional — compares tickers within each session (skipping NaN tickers).

Function	Meaning
rank()	Percentile rank: 0 = lowest, 1 = highest; ties get the average rank
zscore() demean()	Standardize by the mean and standard deviation across tickers; subtract the mean
bucket(q)	Quantile bucket 1…q (q = 5: quintiles, 5 = highest)
topN(n) bottomN(n)	1 for the n largest / smallest tickers each session, 0 for the others
sumAcross() meanAcross() countAcross()	Sum, mean, count of tickers with data — a single-row Panel
mean()	A single number: the mean of the whole Panel (only for use in analyses)

Getting values, slicing, resampling

Function	Meaning
last(t?)	A Row of the last session's (or session t's) value for each ticker: .get("FPT"), .values, .toObject(), .truthySymbols() (tickers whose value is true)
at(ngày)	A Row at the latest session on or before the date (a day number, see dates.parse)
values("FPT") · row(i) · get(i, t)	Array of one ticker's values (a copy) · array of row i · a single cell
pick(["FPT", "HPG"]) · range(từNgày, đếnNgày) · sliceCols(từ, đến)	Select tickers · slice by date · slice by session index
symbols days rows cols	Ticker list, session dates, number of rows, number of sessions
resample("week" | "month" | "quarter" | "year") + .last() .first() .sum() .mean() .max() .min()	Aggregate by week (starting Monday), month, quarter, year; each period's date is its last session (an unfinished period: the latest session)

Building a Panel: Panel.fromRows(tênHàng, ngày, mảngCácHàng), Panel.full(tênHàng, ngày, giáTrị) — example.

Statistics: stats.*

Takes number arrays (or a Float32Array from row(i), values(…)), ignoring NaN.

Function	Meaning
stats.mean(a) stats.median(a)	Mean, median
stats.std(a) stats.variance(a)	Sample standard deviation, variance (divides by n − 1)
stats.quantile(a, q)	Quantile q (0–1), linear interpolation
stats.skew(a) stats.kurtosis(a)	Skewness; kurtosis (normal distribution = 3, not minus 3)
stats.corr(a, b) stats.cov(a, b)	Correlation, covariance (only pairs where both have data)
stats.linreg(x, y)	Regression y = intercept + slope × x → { slope, intercept, r2 }
stats.tstat(a)	Mean ÷ standard error; an absolute value above 2 ≈ statistically significant
stats.sharpe(lợiNhuậnPhiên, 250)	Annualized Sharpe = mean ÷ standard deviation × √250 (risk-free rate 0)
stats.returns(chuỗiGiá)	Per-session returns (one element shorter)
stats.drawdown(chuỗiGiá)	Decline from the peak at each point (≤ 0)
stats.maxDrawdown(chuỗiGiá)	Maximum drawdown (a negative number). A series with NaN cells (a ticker listed after the start of the period) gives NaN — in that case take the minimum of stats.drawdown(…)
stats.drawdowns(chuỗiGiá, d.days, 10)	The deepest drawdowns: { peakDay, troughDay, recoveryDay, depth, toTrough, toRecover } (recoveryDay is NaN if not yet recovered)
stats.forward(chuỗiGiá, h)	The return over the next h sessions at each point — for event studies only, not as a signal
stats.hist(a, 30, [dưới, trên]?)	{ edges, counts } of the distribution
stats.normCdf(x) stats.normInv(p)	Standard normal distribution function and its inverse

Dates: dates.*

Dates in the SDK are the number of days since 01 Jan 1970 (d.days[t], peakDay…).

Function	Meaning
dates.parse("2020-01-15")	String → day number; accepts "2020-01-15", "2020", "15/01/2020"
dates.format(ngày)	Day number → "15/01/2020" (for display)
dates.iso(ngày)	Day number → "2020-01-15"
dates.year(ngày) dates.month(ngày) dates.day(ngày)	Year; month 1–12; day 1–31
dates.weekday(ngày)	0 = Sunday, 1 = Monday … 6 = Saturday
dates.today()	Today (day number)

Value formats

Used in the format of screener columns, metric, charts and tables.

Format	Display
"percent"	Multiplied by 100, 2 decimal places: 0.0523 → 5.23%
"price"	2 decimal places (price in VND thousand): 57.30
"compact"	Compact money: 12.50 tỷ (bn), 45.30 tr (mn) (from 100 up, decimals are dropped: 350 tr, 1,250 tỷ)
"integer"	Integer with comma thousands separators
"ratio"	2 decimal places (coefficients, P/E, Sharpe)
"number"	Number of decimal places chosen automatically by magnitude
"date"	Day number → dd/mm/yyyy
"text"	Text kept as is

Numbers are displayed using the app's convention: comma thousands separators, dot decimal point.

Declaration summary

Declaration	Fields	See
strategy	name description universe period benchmark warmup params · signals | rank + select | weights · rebalance filter · portfolio risk execution costs rules · report	Strategy
screen	name universe params columns filter sort limit lookback asOf includeToday	Screener
research	name params run(ctx, p) — ctx: data.bars data.symbols metric chart table md log params	Analysis

🇰🇷 한국어

Quant AI Studio SDK의 모든 함수 참조표입니다. d의 데이터 필드는 데이터와 Panel, 전략 선언은 전략, 스크리너·분석과 출력은 스크리너와 분석에 있습니다. Studio에서는 Mã(코드) 탭의 Tài liệu SDK(SDK 문서) 버튼이 같은 내용의 요약본을 엽니다.

공통 규칙: x, y는 Panel입니다. Panel 연산에서 y는 숫자 또는 Panel(같은 모양이거나 d.bench.close 같은 한 행짜리 Panel)입니다. 결과를 낼 데이터가 부족한 칸은 NaN이 됩니다.

전역 함수

함수	의미
strategy({…})	백테스트 전략 선언 — 전략
screen({…})	스크리너 선언 — 스크리너
research(async (ctx) => …) · research({ name, params, run })	분석 선언 — 분석
universe(…)	종목 바스켓 — 아래
param.*	매개변수 — 아래
ta.*, stats.*, dates.*	지표, 통계, 날짜 — 아래
log(…giáTrị)	Nhật ký chạy(실행 로그)에 출력(Panel은 요약 출력: 종목 수 × 세션 수, 마지막 세션 값). console.log도 같음
byYearMonth(panelTháng, hàng = 0)	chart.heatmap용 연 × 월 표 { xLabels: ["T1"…"T12"], yLabels: [năm], values }. 세션 단위 Panel이면 월말 값을 사용
monthOfYearMean(panelTháng, hàng = 0)	연중 월별 통계: [{ month, mean, count, positive }](positive: 플러스였던 연도의 비율)
Panel	Panel 만들기 — Panel 직접 만들기

매개변수: param.*

함수	매개변수 막대에서	p.tên 값
param.int(14, { min, max, step, label })	정수 슬라이더(간격 1)	정수
param.num(1.5, { min, max, step, label })	실수 슬라이더(값이 10 이상이면 기본 간격 1, 그 외 0.1)	숫자
param.pct(0.07, { min, max, step, label })	% 표시 슬라이더, 간격 0.5%	비율(0.07 = 7%)
param.bool(true, { label })	Bật / Tắt(켜기 / 끄기) 스위치	true / false
param.choice("Momentum 6-1", ["Momentum 6-1", "Biến động thấp"], { label })	선택 상자	선택된 요소(문자열 또는 숫자)
param.symbol("FPT", { label: "Mã" })	종목 코드 입력 칸(Enter를 누르거나 칸을 벗어나면 실행; Esc 취소)	대문자 코드: 주식, 지수, ETF, 해외 지수(^GSPC)

• label은 매개변수 막대에 표시되는 글자입니다 — 짧은 베트남어로 쓰세요. min / max가 없으면: pct 막대는 0 → max(50%, 기본값의 3배) 범위, int, num은 기본값 주변 범위입니다.
• [min, max] 밖의 값은 범위 안으로 잘립니다. int는 반올림되고, 목록에 없는 choice는 기본값으로, 형식이 잘못된 종목 코드도 기본값으로 돌아갑니다.
• 단순 값으로 간단히 선언해도 됩니다: params: { len: 14, ratio: 1.5, useStop: true }(정수 → int, 실수 → num, 참 / 거짓 → bool).
• 화면에서 매개변수를 바꾸면 새 버전을 만들지 않고 바로 다시 실행됩니다. Mặc định(기본값) 버튼은 코드의 값으로 되돌립니다. 매개변수 최적화는 min–max 범위를 탐색합니다(최적화와 견고성 검증).

종목 바스켓: universe(…)

작성법	포함 범위
universe("ALL")	HOSE, HNX, UPCoM의 3글자 코드 주식(2026년 10월 19일 기준 1,519종목). 백테스트: 시점별
universe("HOSE"), "HNX", "UPCOM"	거래소별 주식. HOSE 백테스트: 시점별(2016년 9월부터)
universe("VN30"), "HNX30"	지수 바스켓의 현재 구성 종목
universe("VN100"), "VNMID", "VNSML"	출처의 예전 목록 기준 구성 — 사용을 권장하지 않음(이유)
universe("ETF")	상장 ETF 수익증권(E1VFVN30, FUEVFVND…)
universe("INDEX")	지수: VNINDEX, VN30, HNX-Index, HNX30, UPCoM-Index와 해외 지수(^GSPC, ^IXIC, ^N225…)
universe("FUTURES")	VN30, VN100 선물
universe(["FPT", "HPG"]), universe("FPT,HPG")	직접 고른 종목 목록
universe({ industry: "Ngân hàng" })	업종별: 업종명(또는 업종 그룹명)에 그 글자를 포함하는 모든 종목, 성조 부호 구분 없음; 숫자면 그 숫자로 시작하는 ICB 코드. 백테스트: 시점별
universe({ watchlist: "Tên" })	이름으로 지정한 내 관심종목(로그인 필요; 찾지 못하면 Không tìm thấy watchlist "…"(관심종목 "…"를 찾을 수 없음))

조건 이어 붙이기(바스켓 이름은 대소문자 구분 없음):

메서드	의미
.liquid(5e9)	20세션 평균 GTGD 50억 동 이상. 백테스트: 세션마다 판단; 스크리너: 필터링 세션 기준; 분석: 대략적인 필터만(현재 거래대금이 기준의 20% 이상). 기본 50억 동
.exchange("HOSE", "HNX")	이 거래소들만
.industry("Ngân hàng", "Bảo hiểm")	이 업종들만({ industry }와 같은 방식으로 일치)
.exclude(["ROS", "FLC"]) · .exclude({ exchange: "UPCOM" })	종목 제외 / 거래소 하나 제외
.include(["VNM"])	종목 추가(바스켓 밖 종목도 가능)
.minPrice(5)	현재 가격 5천 동 이상
.top(100)	유동성 상위 100종목: 현재 20세션 거래대금; 백테스트 시 시점별 바스켓: 기간 중 평균 거래대금
.where((m) => m.marketCap > 1e13)	현재 종목 정보에 대한 사용자 정의 조건(HOSE의 m.exchange는 "HSX")

일반 바스켓이 플랜의 종목 수 한도를 넘으면 유동성이 가장 높은 종목만 남깁니다. 직접 고른 목록, 관심종목이 한도를 넘으면 오류가 납니다(종목 수 한도).

지표: ta.*

가격 입력은 Panel(d.close)입니다. 고가, 저가, 종가가 필요한 지표는 d 객체 전체(VNINDEX는 d.bench)를 받습니다. RSI, ATR, ADX는 FireAnt 시세판의 지표와 같이 Wilder 방식으로 평활화합니다.

함수	반환	계산 방법
ta.sma(x, n = 20)	Panel	n세션 평균
ta.ema(x, n = 20)	Panel	지수 평균, α = 2 ÷ (n + 1), 처음 n개 값의 SMA로 시작
ta.wma(x, n = 20)	Panel	가중치 1, 2…n 가중 평균(최신 값이 가장 무거움)
ta.hma(x, n = 20)	Panel	Hull: WMA(2 × WMA(n/2) − WMA(n), √n)
ta.rma(x, n = 14)	Panel	Wilder 평활: (이전 × (n − 1) + x) ÷ n
ta.rsi(x, n = 14)	Panel 0–100	RSI = 100 − 100 ÷ (1 + RS), RS = 평균 상승폭 ÷ 평균 하락폭(Wilder)
ta.macd(x, 12, 26, 9)	{ macd, signal, hist }	macd = EMA12 − EMA26; signal = macd의 EMA9; hist = macd − signal
ta.bb(x, 20, 2)	{ mid, upper, lower, pctB, width }	mid = SMA20; 밴드 = mid ± 2σ(모집단 표준편차); %B = (x − 하단) ÷ (상단 − 하단); width = (상단 − 하단) ÷ mid
ta.atr(d, 14)	Panel	true range의 RMA, true range = max(고가 − 저가, |고가 − 전일 종가|, |저가 − 전일 종가|)
ta.adx(d, 14)	{ adx, plusDI, minusDI }	±DI = 100 × RMA(±DM) ÷ ATR; ADX = 100 × |+DI − −DI| ÷ (+DI + −DI)의 RMA
ta.stoch(d, 14, 3, 3)	{ k, d }	%K = 100 × (종가 − 14세션 최저가) ÷ (14세션 최고가 − 14세션 최저가), SMA 3으로 평활; %D = %K의 SMA 3
ta.cci(d, 20)	Panel	(TP − SMA(TP)) ÷ (0.015 × 평균 절대 편차), TP = (고가 + 저가 + 종가) ÷ 3
ta.mfi(d, 14)	Panel 0–100	Money Flow Index: 100 − 100 ÷ (1 + 양의 자금 흐름 ÷ 음의 자금 흐름), 자금 흐름 = TP × KL
ta.obv(d)	Panel	On-Balance Volume: 상승 세션 거래량은 더하고, 하락 세션 거래량은 뺌
ta.vwap(d, 20)	Panel	20세션 이동 VWAP: Σ(TP × KL) ÷ ΣKL
ta.donchian(d, 20)	{ upper, lower, mid }	20세션 최고가 / 최저가와 중간점
ta.keltner(d, 20, 2, 10)	{ upper, lower, mid }	mid = 종가 EMA20; 밴드 = mid ± 2 × ATR10
ta.supertrend(d, 10, 3)	{ line, dir }	밴드 (고가 + 저가) ÷ 2 ± 3 × ATR10; dir = 1 상승 추세, −1 하락 추세
ta.psar(d, 0.02, 0.2)	Panel	Parabolic SAR, 간격 0.02, 최대 0.2
ta.roc(x, 12)	Panel(%)	100 × (x ÷ 12세션 전 x − 1)
ta.williamsR(d, 14)	Panel −100–0	−100 × (14세션 최고가 − 종가) ÷ (14세션 최고가 − 14세션 최저가)
ta.ichimoku(d, 9, 26, 52)	{ tenkan, kijun, spanA, spanB }	tenkan, kijun = 9, 26세션 고가 – 저가 중간점; spanA = (tenkan + kijun) ÷ 2; spanB = 52세션 중간점. 앞으로 이동하지 않은 값: 차트에서 세션 t에 그려지는 구름은 spanA.shift(26), spanB.shift(26)
ta.slope(x, 20)	Panel	20세션 선형 회귀 기울기(세션당 가격 단위)
ta.trueRange(high, low, close), ta.typicalPrice(high, low, close)	Panel	True range; 대표 가격 (고가 + 저가 + 종가) ÷ 3

ta.atr, adx, stoch, cci, mfi, williamsR, donchian은 개별 Panel도 받습니다: ta.atr(d.high, d.low, d.close, 14)(mfi는 거래량 Panel 추가: ta.mfi(d.high, d.low, d.close, d.volume, 14); donchian은 고가, 저가만 필요: ta.donchian(d.high, d.low, 20)).

가격 패턴: ta.patterns

ta.patterns(d, { th, only, minVol, near, recent })는 d의 모든 종목에서 8가지 고전 패턴을 미래 참조 없이 인식합니다. ZigZag 고점, 저점은 가격이 기준만큼 되돌아섰을 때에야 확정되며, 돌파는 종가가 패턴 수준을 넘은 첫 세션(하락 패턴: 이탈)이고, 패턴마다 한 번만 기록됩니다. 패턴은 최대 250세션까지 길어질 수 있으므로 스크리너는 lookback: 500으로 설정하는 것이 좋습니다.

옵션	의미	기본값
th	고점 / 저점을 확정하는 ZigZag 기준	0.08
only	탐색할 패턴: "cup"(컵 앤 핸들), "doubleBottom"(W형 이중 바닥), "ascTriangle"(상승 삼각형), "invHeadShoulders"(역헤드앤숄더), "flag"(상승 깃발), "vcp"(변동성 수축 패턴), "doubleTop"(M형 이중 천장), "headShoulders"(헤드앤숄더)	전체
minVol	상승 패턴: 돌파 세션 거래량 ≥ minVol × 직전 20세션 평균일 때만 돌파로 인정(하락 패턴은 거래량 조건 없음)	1.5
near	"돌파 임박": 종가가 아직 수준 아래이며 최대 near만큼 떨어져 있음	0.05
recent	"방금 돌파": 최근 recent세션 안에 돌파했고 가격이 여전히 수준 반대편에 있음	5

반환	내용
breakout	Panel: 거래량 조건을 충족한 돌파 세션(하락 패턴: 이탈 세션)에 1, 나머지 0 — 전략의 entry로 사용
pattern, names	세션별로 진행 중인 패턴 번호 Panel(없으면 NaN)과 번호별 이름 배열
stage, stages	Panel 0 없음, 1 돌파 임박, 2 방금 돌파; 상태 이름 배열
level, distance	진행 중인 패턴의 돌파 수준; 종가 ÷ 수준 − 1(음수면 아직 수준 아래)
since, volRatio	돌파 이후 경과 세션 수; 돌파 세션 거래량 ÷ TB20(방금 돌파한 경우)
events	모든 돌파 / 이탈: { symbol, row, t, day, pattern, name, bullish, level, volRatio, start } — 이벤트 연구용

pattern의 번호는 cup(0), doubleBottom(1), ascTriangle(2), invHeadShoulders(3), flag(4), vcp(5), doubleTop(6), headShoulders(7) 순서, 즉 names[k]입니다. 한 종목에 여러 패턴이 동시에 있으면 pattern, stage는 상태가 더 높은 패턴을 택합니다(방금 돌파가 돌파 임박보다 우선). ta.PATTERNS는 키별 패턴 정보표 { name, bullish, level }(이름, 상승 패턴 여부, "miệng cốc"(컵 입구), "đỉnh giữa"(가운데 고점) 같은 돌파 수준 이름)이며, events를 직접 연구할 때 씁니다.

패턴	형태(확정된 ZigZag 고점, 저점)	돌파 수준
cup	깊이 12–50%의 컵, 양쪽 입구 차이 8% 이내, 길이 25–250세션; 핸들은 조정폭 18% 이내, 컵의 위쪽 절반, 40세션 이내	컵 입구(오른쪽 입구)
doubleBottom	두 저점 차이 5% 이내, 간격 15–150세션; 가운데 고점이 두 저점보다 10% 이상 높음	가운데 고점
ascTriangle	두 고점 차이 3% 이내; 뒤 저점이 앞 저점보다 3% 이상 높음; 15–150세션	두 고점 중 높은 쪽
invHeadShoulders	머리가 두 어깨보다 3% 이상 낮음; 두 어깨 차이 10% 이내; 20–180세션	두 고점을 잇는 넥라인(기울 수 있음)
flag	깃대가 최대 25세션 동안 20% 이상 상승; 조정은 깃대의 절반 이내, 최대 20세션	깃대 고점
vcp	점점 작아지는 세 번의 조정(첫 조정 12% 이상, 마지막 조정 12% 이내), 고점 간 차이 10% 이내, 25–250세션, 가격이 200세션 전 가격보다 위	마지막 조정의 고점
doubleTop	두 고점 차이 5% 이내, 간격 15–150세션; 가운데 저점이 두 고점보다 10% 이상 낮음	가운데 저점(하향 이탈)
headShoulders	머리가 두 어깨보다 3% 이상 높음; 두 어깨 차이 10% 이내; 20–180세션	두 저점을 잇는 넥라인(하향 이탈)

ta.zigzag(d, 0.08)은 종목별 ZigZag 고점 / 저점을 반환합니다. 행별 배열이며 각 요소는 { i, price, kind, at }입니다(kind 1은 고점, −1은 저점; i는 고점 / 저점의 세션, at은 그것이 확정된 세션 — 항상 i보다 뒤). 전략, 스크리너에서의 사용 예: 패턴 돌파 시 매수, 텍스트 열이 있는 스크리너. 패턴 그룹 템플릿(템플릿 목록)의 전체 코드는 템플릿을 열었을 때 Mã(코드) 탭에 있습니다.

Panel 연산

산술 — 새 Panel을 반환합니다. NaN은 연산을 따라 전파됩니다.

함수	의미
add(y) sub(y) mul(y) div(y)	덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈; 0으로 나누면 → NaN
pow(y)	거듭제곱
min(y) max(y)	요소별 작은 값 / 큰 값(한쪽이 NaN이면 → NaN)
neg() abs() sign()	부호 반전, 절댓값, 부호(−1 / 0 / 1)
log() exp() sqrt()	자연로그(≤ 0 → NaN), 지수, 제곱근(< 0 → NaN)
round(chữSố = 0) clip(dưới, trên)	반올림, 범위 안으로 자르기
map(fn)	사용자 함수를 각 요소에 적용

비교와 논리 — 결과는 1 / 0 / NaN입니다.

함수	의미
gt gte lt lte eq neq	>, ≥, <, ≤, =, ≠
between(dưới, trên)	범위 안, 양 끝 포함
and(y) or(y) not()	3값 논리: 0 and NaN = 0, 1 or NaN = 1
where(điềuKiện, khác = NaN)	조건이 참이면 값을 유지하고, 아니면 khác(숫자 또는 Panel)를 사용
isNaN() notNaN()	데이터가 없으면 / 있으면 1
fillna(v)	NaN을 v로 대체
ffill(giớiHạn?)	직전의 가장 가까운 값으로 채움, 최대 n세션

시간 축 — 종목별로 따로 계산하며 과거만 사용합니다.

함수	의미
shift(n = 1)	n세션 전 값(n ≥ 0; 음수는 미래 참조 오류)
diff(n = 1)	x − n세션 전 x
pct(n = 1)	x ÷ n세션 전 x − 1
cumsum() cumprod() cummax() cummin()	수치가 있는 첫 값부터 누적
ewm(span)	지수 평균(ta.ema와 같음)
highest(n) lowest(n)	최근 n세션(현재 세션 포함)의 최댓값 / 최솟값
crossAbove(y)	상향 돌파 세션에 1: 이전 세션 ≤ y, 이번 세션 > y
crossBelow(y)	하향 돌파 세션에 1: 이전 세션 ≥ y, 이번 세션 < y
barsSince()	조건이 마지막으로 참이었던 때부터의 세션 수(그 세션에서 0; 한 번도 참이 아니면 → NaN)
hold(n)	참일 때마다 그 뒤 n세션 동안 참 상태를 유지

이동 창 — x.rolling(n).…: NaN이 아닌 연속된 값이 n개 필요합니다.

함수	의미
.mean() .sum()	n세션 평균, 합계
.std(mẫu = false) .var(mẫu = false)	표준편차, 분산(기본은 n으로 나눔; true면 n − 1로 나눔)
.min() .max()	최솟값, 최댓값
.count()	n세션 안에서 수치가 있는 값의 개수(n개가 다 찰 필요 없음)
.rank()	n세션 안에서 현재 값의 위치, 0(가장 낮음) → 1(가장 높음)
.zscore()	(x − n세션 평균) ÷ n세션 표준편차

횡단면 — 각 세션에서 종목 간 비교(NaN 종목 제외).

함수	의미
rank()	백분위 순위: 0 = 가장 낮음, 1 = 가장 높음; 동점은 평균 순위
zscore() demean()	종목들의 평균, 표준편차로 표준화; 평균 차감
bucket(q)	분위 그룹 1…q(q = 5: 5분위, 5 = 가장 높음)
topN(n) bottomN(n)	세션마다 가장 큰 / 작은 n종목에 1, 나머지 종목에 0
sumAcross() meanAcross() countAcross()	합계, 평균, 수치가 있는 종목 수 — 한 행짜리 Panel
mean()	숫자 하나: Panel 전체의 평균(분석에서만 사용)

값 가져오기, 자르기, 주기 변환

함수	의미
last(t?)	종목별 마지막 세션(또는 t번째 세션) 값의 Row: .get("FPT"), .values, .toObject(), .truthySymbols()(값이 참인 종목)
at(ngày)	해당 날짜 이전 또는 같은 가장 가까운 세션의 Row(일수, dates.parse 참고)
values("FPT") · row(i) · get(i, t)	한 종목의 값 배열(복사본) · i번째 행의 배열 · 칸 하나
pick(["FPT", "HPG"]) · range(từNgày, đếnNgày) · sliceCols(từ, đến)	종목 선택 · 날짜로 자르기 · 세션 인덱스로 자르기
symbols days rows cols	종목 목록, 세션 날짜, 행 수, 세션 수
resample("week" | "month" | "quarter" | "year") + .last() .first() .sum() .mean() .max() .min()	주(월요일 시작), 월, 분기, 연 단위로 묶음; 각 기간의 날짜는 기간 마지막 세션(진행 중인 기간: 최신 세션)

Panel 만들기: Panel.fromRows(tênHàng, ngày, mảngCácHàng), Panel.full(tênHàng, ngày, giáTrị) — 예시.

통계: stats.*

숫자 배열(또는 row(i), values(…)의 Float32Array)을 받으며 NaN은 무시합니다.

함수	의미
stats.mean(a) stats.median(a)	평균, 중앙값
stats.std(a) stats.variance(a)	표본 표준편차, 표본 분산(n − 1로 나눔)
stats.quantile(a, q)	q 분위수(0–1), 선형 보간
stats.skew(a) stats.kurtosis(a)	왜도; 첨도(정규분포 = 3, 3을 빼지 않음)
stats.corr(a, b) stats.cov(a, b)	상관계수, 공분산(둘 다 수치가 있는 쌍만)
stats.linreg(x, y)	회귀 y = intercept + slope × x → { slope, intercept, r2 }
stats.tstat(a)	평균 ÷ 표준오차; 절댓값이 2보다 크면 ≈ 통계적으로 유의
stats.sharpe(lợiNhuậnPhiên, 250)	연율화 Sharpe = 평균 ÷ 표준편차 × √250(무위험 금리 0)
stats.returns(chuỗiGiá)	세션별 수익률(길이가 1 짧음)
stats.drawdown(chuỗiGiá)	각 시점의 고점 대비 하락폭(≤ 0)
stats.maxDrawdown(chuỗiGiá)	최대 낙폭(음수). NaN 칸이 있는 시계열(기간 시작 후 상장한 종목)은 NaN — 이 경우 stats.drawdown(…)의 최솟값을 사용
stats.drawdowns(chuỗiGiá, d.days, 10)	가장 깊은 낙폭 구간들: { peakDay, troughDay, recoveryDay, depth, toTrough, toRecover }(아직 회복하지 못했으면 recoveryDay는 NaN)
stats.forward(chuỗiGiá, h)	각 시점의 다음 h세션 수익률 — 이벤트 연구 전용, 신호로 쓰지 말 것
stats.hist(a, 30, [dưới, trên]?)	분포의 { edges, counts }
stats.normCdf(x) stats.normInv(p)	표준정규분포 함수와 그 역함수

날짜: dates.*

SDK의 날짜는 1970년 1월 1일부터의 일수입니다(d.days[t], peakDay…).

함수	의미
dates.parse("2020-01-15")	문자열 → 일수; "2020-01-15", "2020", "15/01/2020" 형식 허용
dates.format(ngày)	일수 → "15/01/2020"(표시용)
dates.iso(ngày)	일수 → "2020-01-15"
dates.year(ngày) dates.month(ngày) dates.day(ngày)	연; 월 1–12; 일 1–31
dates.weekday(ngày)	0 = 일요일, 1 = 월요일 … 6 = 토요일
dates.today()	오늘(일수)

값 형식

스크리너 열의 format, metric, 차트, 표에서 사용합니다.

형식	표시
"percent"	100을 곱하고 소수 둘째 자리까지: 0.0523 → 5.23%
"price"	소수 둘째 자리까지(천 동 단위 가격): 57.30
"compact"	금액 축약: 12.50 tỷ, 45.30 tr(100 이상이면 소수점 이하 생략: 350 tr, 1,250 tỷ). tỷ = 십억, tr = 백만
"integer"	천 단위 쉼표가 있는 정수
"ratio"	소수 둘째 자리까지(계수, P/E, Sharpe)
"number"	크기에 따라 소수 자릿수를 자동 선택
"date"	일수 → dd/mm/yyyy
"text"	글자 그대로 유지

숫자는 앱의 규칙대로 표시됩니다: 천 단위는 쉼표, 소수점은 마침표.

선언 요약

선언	필드	참고
strategy	name description universe period benchmark warmup params · signals | rank + select | weights · rebalance filter · portfolio risk execution costs rules · report	전략
screen	name universe params columns filter sort limit lookback asOf includeToday	스크리너
research	name params run(ctx, p) — ctx: data.bars data.symbols metric chart table md log params	분석

🇨🇳 中文

Quant AI Studio SDK 所有函数的速查表。d 的数据字段见数据和 Panel；策略声明见策略；选股器、分析和输出见选股器和分析。在 Studio 中，Mã（代码）标签页的 Tài liệu SDK（SDK 文档）按钮会打开同样内容的摘要版本。

通用约定：x、y 为 Panel；在 Panel 运算中，y 是一个数字或一个 Panel（形状相同，或像 d.bench.close 这样只有一行的 Panel）。数据不足的单元格结果为 NaN。

全局函数

函数	含义
strategy({…})	声明回测策略 — 策略
screen({…})	声明选股器 — 选股器
research(async (ctx) => …) · research({ name, params, run })	声明分析 — 分析
universe(…)	股票池 — 见下文
param.*	参数 — 见下文
ta.*、stats.*、dates.*	指标、统计、日期 — 见下文
log(…giáTrị)	打印到 Nhật ký chạy（运行日志）（Panel 打印摘要：股票数 × 交易时段数、最后一个交易时段的值）；console.log 也一样
byYearMonth(panelTháng, hàng = 0)	供 chart.heatmap 使用的 年 × 月 表 { xLabels: ["T1"…"T12"], yLabels: [năm], values }；按交易时段的 Panel 取月末值
monthOfYearMean(panelTháng, hàng = 0)	按一年中各月份统计：[{ month, mean, count, positive }]（positive：为正的年份比例）
Panel	构建 Panel — 自行构建 Panel

参数：param.*

函数	参数栏中的形式	p.tên 的值
param.int(14, { min, max, step, label })	整数滑块（步长 1）	整数
param.num(1.5, { min, max, step, label })	实数滑块（值 ≥ 10 时默认步长 1，否则 0.1）	数字
param.pct(0.07, { min, max, step, label })	显示 % 的滑块，步长 0.5%	比例（0.07 = 7%）
param.bool(true, { label })	Bật / Tắt（开 / 关）开关	true / false
param.choice("Momentum 6-1", ["Momentum 6-1", "Biến động thấp"], { label })	下拉框	选中的元素（字符串或数字）
param.symbol("FPT", { label: "Mã" })	股票代码输入框（按 Enter 或离开输入框即运行；Esc 取消）	大写代码：股票、指数、ETF、全球指数（^GSPC）

• label 是显示在参数栏上的文字 — 请使用简短的越南语。缺少 min / max 时：pct 滑块范围为 0 → max(50%, 默认值的 3 倍)；int、num 在默认值附近变动。
• 超出 [min, max] 的值会被截断到范围内；int 会取整；choice 的值不在列表中时恢复默认值；格式错误的股票代码恢复默认值。
• 也可以直接用值简写声明：params: { len: 14, ratio: 1.5, useStop: true }（整数 → int，实数 → num，真 / 假 → bool）。
• 在界面上更改参数会立即重新运行，不创建新版本；Mặc định（默认）按钮恢复为代码中的值。参数优化在 min–max 范围内扫描（优化和稳健性检验）。

股票池：universe(…)

写法	包含
universe("ALL")	HOSE、HNX、UPCoM 上 3 个字符代码的股票（2026年10月19日共 1,519 只）。回测：按时点确定
universe("HOSE")、"HNX"、"UPCOM"	各交易所的股票。HOSE 回测：按时点确定（自 2016 年 9 月起）
universe("VN30")、"HNX30"	指数篮子的当前成分股
universe("VN100")、"VNMID"、"VNSML"	按数据源旧名单的成分股 — 不建议使用（原因）
universe("ETF")	上市的 ETF 基金凭证（E1VFVN30、FUEVFVND…）
universe("INDEX")	指数：VNINDEX、VN30、HNX-Index、HNX30、UPCoM-Index 以及全球指数（^GSPC、^IXIC、^N225…）
universe("FUTURES")	VN30、VN100 期货合约
universe(["FPT", "HPG"])、universe("FPT,HPG")	自选股票代码列表
universe({ industry: "Ngân hàng" })	按行业：行业名称（或行业组）包含该文字的所有股票，不区分声调；数字 → ICB 代码以该数字开头的股票。回测：按时点确定
universe({ watchlist: "Tên" })	按名称取您的自选股列表（需要登录；找不到时：Không tìm thấy watchlist "…"（找不到自选股列表“…”））

追加条件（股票池名称不区分大小写）：

方法	含义
.liquid(5e9)	20 个交易时段平均GTGD不低于 50 亿越南盾。回测：逐个交易时段判断；选股器：在筛选的交易时段判断；分析：仅粗筛（当前成交额不低于阈值的 20%）。默认 50 亿越南盾
.exchange("HOSE", "HNX")	仅限这些交易所
.industry("Ngân hàng", "Bảo hiểm")	仅限这些行业（匹配方式同 { industry }）
.exclude(["ROS", "FLC"]) · .exclude({ exchange: "UPCOM" })	排除股票 / 排除某个交易所
.include(["VNM"])	添加股票（包括股票池外的）
.minPrice(5)	当前价格不低于 5 千越南盾
.top(100)	流动性最高的 100 只股票：按当前 20 个交易时段的成交额；回测时按时点确定的股票池：按期内平均成交额
.where((m) => m.marketCap > 1e13)	基于当前股票信息自行编写的条件（HOSE 的 m.exchange 为 "HSX"）

通用股票池超出套餐的股票数量限制时，保留流动性最高的股票；自选列表、自选股列表超出限制时报错（股票数量限制）。

指标：ta.*

价格输入为 Panel（d.close）；需要最高价、最低价、收盘价的指标接收整个 d 对象（或用 d.bench 表示 VNINDEX）。RSI、ATR、ADX 采用 Wilder 平滑，与 FireAnt 行情表上的指标一致。

函数	返回	计算方法
ta.sma(x, n = 20)	Panel	n 个交易时段的平均值
ta.ema(x, n = 20)	Panel	指数移动平均，α = 2 ÷ (n + 1)，以前 n 个值的 SMA 为起点
ta.wma(x, n = 20)	Panel	权重 1、2…n 的加权平均（最新的权重最大）
ta.hma(x, n = 20)	Panel	Hull：WMA(2 × WMA(n/2) − WMA(n), √n)
ta.rma(x, n = 14)	Panel	Wilder 平滑：(前值 × (n − 1) + x) ÷ n
ta.rsi(x, n = 14)	Panel 0–100	RSI = 100 − 100 ÷ (1 + RS)，RS = 平均涨幅 ÷ 平均跌幅（Wilder）
ta.macd(x, 12, 26, 9)	{ macd, signal, hist }	macd = EMA12 − EMA26；signal = macd 的 EMA9；hist = macd − signal
ta.bb(x, 20, 2)	{ mid, upper, lower, pctB, width }	mid = SMA20；通道 = mid ± 2σ（总体标准差）；%B = (x − 下轨) ÷ (上轨 − 下轨)；width = (上轨 − 下轨) ÷ mid
ta.atr(d, 14)	Panel	true range 的 RMA，true range = max(最高 − 最低, |最高 − 前收盘|, |最低 − 前收盘|)
ta.adx(d, 14)	{ adx, plusDI, minusDI }	±DI = 100 × RMA(±DM) ÷ ATR；ADX = 100 × |+DI − −DI| ÷ (+DI + −DI) 的 RMA
ta.stoch(d, 14, 3, 3)	{ k, d }	%K = 100 × (收盘 − 14 期最低) ÷ (14 期最高 − 14 期最低)，经 SMA 3 平滑；%D = %K 的 SMA 3
ta.cci(d, 20)	Panel	(TP − SMA(TP)) ÷ (0.015 × 平均绝对偏差)，TP = (最高 + 最低 + 收盘) ÷ 3
ta.mfi(d, 14)	Panel 0–100	Money Flow Index：100 − 100 ÷ (1 + 正资金流 ÷ 负资金流)，资金流 = TP × KL
ta.obv(d)	Panel	On-Balance Volume：上涨交易时段加成交量，下跌交易时段减成交量
ta.vwap(d, 20)	Panel	20 个交易时段滚动 VWAP：Σ(TP × 成交量) ÷ Σ成交量
ta.donchian(d, 20)	{ upper, lower, mid }	20 个交易时段的最高 / 最低及中点
ta.keltner(d, 20, 2, 10)	{ upper, lower, mid }	mid = 收盘价的 EMA20；通道 = mid ± 2 × ATR10
ta.supertrend(d, 10, 3)	{ line, dir }	通道 (最高 + 最低) ÷ 2 ± 3 × ATR10；dir = 1 为上升趋势，−1 为下降
ta.psar(d, 0.02, 0.2)	Panel	Parabolic SAR，步长 0.02，最大 0.2
ta.roc(x, 12)	Panel (%)	100 × (x ÷ 12 个交易时段前的 x − 1)
ta.williamsR(d, 14)	Panel −100–0	−100 × (14 期最高 − 收盘) ÷ (14 期最高 − 14 期最低)
ta.ichimoku(d, 9, 26, 52)	{ tenkan, kijun, spanA, spanB }	tenkan、kijun = 9、26 个交易时段最高 – 最低的中点；spanA = (tenkan + kijun) ÷ 2；spanB = 52 个交易时段的中点。未向前平移：图表上第 t 个交易时段绘制的云是 spanA.shift(26)、spanB.shift(26)
ta.slope(x, 20)	Panel	20 个交易时段的线性回归斜率（单位：每个交易时段的价格变化）
ta.trueRange(high, low, close)、ta.typicalPrice(high, low, close)	Panel	True range；典型价格 (最高 + 最低 + 收盘) ÷ 3

ta.atr、adx、stoch、cci、mfi、williamsR、donchian 也接受单独的 Panel：ta.atr(d.high, d.low, d.close, 14)（mfi 另加成交量 Panel：ta.mfi(d.high, d.low, d.close, d.volume, 14)；donchian 只需最高、最低：ta.donchian(d.high, d.low, 20)）。

价格形态：ta.patterns

ta.patterns(d, { th, only, minVol, near, recent }) 在 d 的所有股票上识别 8 种经典形态，无前视偏差：ZigZag 的高点、低点只有在价格回转达到阈值后才被确认；突破是收盘价首次越过形态价位的交易时段（看跌形态：跌破），每个形态只计一次。形态最长可达 250 个交易时段 — 选股器应设置 lookback: 500。

选项	含义	默认值
th	确认高点 / 低点的 ZigZag 阈值	0.08
only	需要扫描的形态："cup"（杯柄）、"doubleBottom"（W 双底）、"ascTriangle"（上升三角形）、"invHeadShoulders"（头肩底）、"flag"（上升旗形）、"vcp"（波动收缩形态）、"doubleTop"（M 双顶）、"headShoulders"（头肩顶）	全部
minVol	看涨形态：仅当突破交易时段的成交量 ≥ minVol × 前 20 个交易时段平均值时才算突破（看跌形态不要求成交量）	1.5
near	“接近突破点”：收盘价仍低于价位，差距最多为 near	0.05
recent	“刚突破”：在最近 recent 个交易时段内突破，且价格仍在价位的另一侧	5

返回	内容
breakout	Panel：在成交量达标的突破交易时段为 1（看跌形态：跌破交易时段），其余为 0 — 用作策略的 entry
pattern、names	各交易时段当前形态编号的 Panel（没有时为 NaN）以及按编号排列的名称数组
stage、stages	Panel：0 没有形态，1 接近突破点，2 刚突破；状态名称数组
level、distance	当前形态的突破价位；收盘 ÷ 价位 − 1（负数表示仍低于价位）
since、volRatio	自突破以来的交易时段数；突破交易时段的成交量 ÷ TB20（刚突破时）
events	所有突破 / 跌破：{ symbol, row, t, day, pattern, name, bullish, level, volRatio, start } — 用于事件研究

pattern 中的编号依次为 cup（0）、doubleBottom（1）、ascTriangle（2）、invHeadShoulders（3）、flag（4）、vcp（5）、doubleTop（6）、headShoulders（7）— 即 names[k]。一只股票同时有多个形态时，pattern、stage 取状态更高的形态（刚突破优先于接近突破点）。ta.PATTERNS 是按键名列出各形态信息的表：{ name, bullish, level }（名称、是否看涨形态、突破价位名称，如“杯口”“中间高点”）— 用于自行研究 events。

形态	几何条件（已确认的 ZigZag 高点、低点）	突破价位
cup	杯深 12–50%，两侧杯口相差不超过 8%，长 25–250 个交易时段；柄部回调不超过 18%，位于杯的上半部，在 40 个交易时段内	杯口（右侧杯口）
doubleBottom	两个低点相差不超过 5%，相隔 15–150 个交易时段；中间高点比两个低点高至少 10%	中间高点
ascTriangle	两个高点相差不超过 3%；后一个低点比前一个低点高至少 3%；15–150 个交易时段	两个高点中较高者
invHeadShoulders	头部比两肩低至少 3%；两肩相差不超过 10%；20–180 个交易时段	连接两个高点的颈线（可倾斜）
flag	旗杆在最多 25 个交易时段内上涨至少 20%；回调不超过旗杆的一半，在最多 20 个交易时段内	旗杆顶部
vcp	三次逐渐变小的回调（第一次至少 12%，最后一次不超过 12%），各高点相差不超过 10%，25–250 个交易时段，价格高于 200 个交易时段前的价格	最后一次回调的高点
doubleTop	两个高点相差不超过 5%，相隔 15–150 个交易时段；中间低点比两个高点低至少 10%	中间低点（向下跌破）
headShoulders	头部比两肩高至少 3%；两肩相差不超过 10%；20–180 个交易时段	连接两个低点的颈线（向下跌破）

ta.zigzag(d, 0.08) 返回每只股票的 ZigZag 高点 / 低点：按行排列的数组，每个元素为 { i, price, kind, at }（kind 为 1 表示高点，−1 表示低点；i 是高点 / 低点所在的交易时段，at 是它被确认的交易时段 — 总在 i 之后）。在策略、选股器中的使用示例：形态突破时买入、带文字列的选股器；“形态”组各模板（模板列表）的完整代码在打开模板时的 Mã（代码）标签页中。

Panel 运算

算术 — 返回新的 Panel；NaN 随运算传播。

函数	含义
add(y) sub(y) mul(y) div(y)	加、减、乘、除；除以 0 → NaN
pow(y)	幂
min(y) max(y)	逐元素取较小 / 较大值（一方为 NaN → NaN）
neg() abs() sign()	取反、绝对值、符号（−1 / 0 / 1）
log() exp() sqrt()	自然对数（≤ 0 → NaN）、指数、平方根（< 0 → NaN）
round(chữSố = 0) clip(dưới, trên)	四舍五入、截断到范围内
map(fn)	对每个元素应用自定义函数

比较和逻辑 — 结果为 1 / 0 / NaN。

函数	含义
gt gte lt lte eq neq	>、≥、<、≤、=、≠
between(dưới, trên)	在范围内，包含两端
and(y) or(y) not()	三态逻辑：0 and NaN = 0，1 or NaN = 1
where(điềuKiện, khác = NaN)	条件为真时保留值，否则取 khác（数字或 Panel）
isNaN() notNaN()	缺数据 / 有数据时为 1
fillna(v)	用 v 替换 NaN
ffill(giớiHạn?)	向后填充之前最近的值，最多 n 个交易时段

按时间 — 每只股票单独计算，只使用过去的数据。

函数	含义
shift(n = 1)	n 个交易时段前的值（n ≥ 0；负数报前视错误）
diff(n = 1)	x − n 个交易时段前的 x
pct(n = 1)	x ÷ n 个交易时段前的 x − 1
cumsum() cumprod() cummax() cummin()	从第一个有数值的值开始累计
ewm(span)	指数移动平均（同 ta.ema）
highest(n) lowest(n)	最近 n 个交易时段的最大 / 最小值（含当前交易时段）
crossAbove(y)	上穿的交易时段为 1：前一交易时段 ≤ y，本交易时段 > y
crossBelow(y)	下穿的交易时段为 1：前一交易时段 ≥ y，本交易时段 < y
barsSince()	距离条件最近一次为真的交易时段数（该交易时段本身为 0；从未为真 → NaN）
hold(n)	每次为真后，再保持真状态 n 个交易时段

滚动窗口 — x.rolling(n).…：需要连续 n 个非 NaN 值。

函数	含义
.mean() .sum()	n 个交易时段的平均值、总和
.std(mẫu = false) .var(mẫu = false)	标准差、方差（默认除以 n；true 除以 n − 1）
.min() .max()	最小值、最大值
.count()	n 个交易时段内有数值的个数（不要求满 n 个）
.rank()	当前值在 n 个交易时段中的位置，0（最低）→ 1（最高）
.zscore()	(x − n 期平均值) ÷ n 期标准差

横截面 — 在每个交易时段内比较各股票（忽略 NaN 的股票）。

函数	含义
rank()	百分比排名：0 = 最低，1 = 最高；并列取平均排名
zscore() demean()	按各股票的平均值、标准差标准化；减去平均值
bucket(q)	分位组 1…q（q = 5：五分位，5 = 最高）
topN(n) bottomN(n)	每个交易时段最大 / 最小的 n 只股票为 1，其余为 0
sumAcross() meanAcross() countAcross()	总和、平均值、有数值的股票数 — 单行 Panel
mean()	一个数字：整个 Panel 的平均值（仅在分析中使用）

取值、切片、变换频率

函数	含义
last(t?)	每只股票最后一个交易时段（或第 t 个交易时段）的值组成的 Row：.get("FPT")、.values、.toObject()、.truthySymbols()（值为真的股票）
at(ngày)	早于或等于该日期的最近交易时段的 Row（日期数字，见 dates.parse）
values("FPT") · row(i) · get(i, t)	某只股票的值数组（副本）· 第 i 行的数组 · 单个单元格
pick(["FPT", "HPG"]) · range(từNgày, đếnNgày) · sliceCols(từ, đến)	选择股票 · 按日期切片 · 按交易时段索引切片
symbols days rows cols	股票列表、各交易时段的日期、行数、交易时段数
resample("week" | "month" | "quarter" | "year") + .last() .first() .sum() .mean() .max() .min()	按周（从周一开始）、月、季度、年合并；每期的日期为期末最后一个交易时段（未结束的期：最新交易时段）

构建 Panel：Panel.fromRows(tênHàng, ngày, mảngCácHàng)、Panel.full(tênHàng, ngày, giáTrị) — 示例。

统计：stats.*

接收数字数组（或来自 row(i)、values(…) 的 Float32Array），忽略 NaN。

函数	含义
stats.mean(a) stats.median(a)	平均值、中位数
stats.std(a) stats.variance(a)	样本标准差、样本方差（除以 n − 1）
stats.quantile(a, q)	q 分位数（0–1），线性插值
stats.skew(a) stats.kurtosis(a)	偏度；峰度（正态分布 = 3，不减 3）
stats.corr(a, b) stats.cov(a, b)	相关系数、协方差（仅使用两者都有数值的配对）
stats.linreg(x, y)	回归 y = intercept + slope × x → { slope, intercept, r2 }
stats.tstat(a)	平均值 ÷ 标准误；绝对值大于 2 ≈ 具有统计显著性
stats.sharpe(lợiNhuậnPhiên, 250)	年化 Sharpe = 平均值 ÷ 标准差 × √250（无风险利率为 0）
stats.returns(chuỗiGiá)	每个交易时段的收益（长度少 1 个元素）
stats.drawdown(chuỗiGiá)	每个点相对高点的跌幅（≤ 0）
stats.maxDrawdown(chuỗiGiá)	最大回撤（负数）。序列中有 NaN 单元格（股票在期初之后才上市）时结果为 NaN — 此时取 stats.drawdown(…) 的最小值
stats.drawdowns(chuỗiGiá, d.days, 10)	最深的几次回撤：{ peakDay, troughDay, recoveryDay, depth, toTrough, toRecover }（尚未恢复时 recoveryDay 为 NaN）
stats.forward(chuỗiGiá, h)	每个点之后 h 个交易时段的收益 — 仅用于事件研究，不能用作信号
stats.hist(a, 30, [dưới, trên]?)	分布的 { edges, counts }
stats.normCdf(x) stats.normInv(p)	标准正态分布函数及其反函数

日期：dates.*

SDK 中的日期是自 1970年1月1日 起的天数（d.days[t]、peakDay…）。

函数	含义
dates.parse("2020-01-15")	字符串 → 天数；接受 "2020-01-15"、"2020"、"15/01/2020"
dates.format(ngày)	天数 → "15/01/2020"（用于显示）
dates.iso(ngày)	天数 → "2020-01-15"
dates.year(ngày) dates.month(ngày) dates.day(ngày)	年；月 1–12；日 1–31
dates.weekday(ngày)	0 = 星期日，1 = 星期一 … 6 = 星期六
dates.today()	今天（天数）

值的格式

用于选股器列、metric、图表、表格的 format。

格式	显示
"percent"	乘以 100，保留 2 位小数：0.0523 → 5.23%
"price"	2 位小数（以千越南盾计的价格）：57.30
"compact"	金额缩写：12.50 tỷ（十亿）、45.30 tr（百万）（100 及以上省略小数：350 tr、1,250 tỷ）
"integer"	带千位逗号分隔的整数
"ratio"	2 位小数（系数、P/E、Sharpe）
"number"	根据数值大小自动选择小数位数
"date"	天数 → dd/mm/yyyy
"text"	保持文字原样

数字按应用的约定显示：逗号作千位分隔，点作小数点。

声明汇总

声明	字段	参见
strategy	name description universe period benchmark warmup params · signals | rank + select | weights · rebalance filter · portfolio risk execution costs rules · report	策略
screen	name universe params columns filter sort limit lookback asOf includeToday	选股器
research	name params run(ctx, p) — ctx：data.bars data.symbols metric chart table md log params	分析