FiinQuant

https://docs.fiinquant.vn/
Admin
FiinQuant là thư viện dữ liệu và công cụ phân tích dành cho Python, giúp các nhà đầu tư, nhà phân...
Tokens:189,095
Snippets:1,089
Trust Score:4.3
Update:2 months ago
Show doc for...
Tokens:
Raw
### Liquidity Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.5.-smart-money-concepts

Example demonstrating the calculation of liquidity using the FiinIndicator client.

```python
// Some codepy

fi = client.FiinIndicator()
df['liquidity'] = fi.liquidity(df['open'],df['high'], df['low'],df['close'])
print(df)
```

--------------------------------

### Order Block Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.5.-smart-money-concepts

Example showing how to initialize the indicator client and calculate OB and OB volume series.

```python
fi = client.Indicator()
df['ob'] = fi.ob(df['open'],df['high'], df['low'],df['close'],df['volume'], close_mitigation = False, swing_length = 40)
df['ob_volume'] = fi.ob_volume(df['open'],df['high'], df['low'],df['close'],df['volume'])
print(df)
```

--------------------------------

### Volume Profile Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.4.-volume-indicators-chi-bao-khoi-luong.md

Example of calculating and sorting Volume Profile data.

```python
fi = client.FiinIndicator()
vp = VolumeProfile(close=data["close"], volume=data["volume"], high=data["high"], low=data["low"], bins=20, use_typical=True)
print(vp.sort_values("volume", ascending=False))
```

--------------------------------

### Awesome Oscillator Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong.md

Example of calculating the Awesome Oscillator using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['ao'] = fi.awesome_oscillator(df['high'], df['low'], window1=5, window2=34)
print(df)
```

--------------------------------

### Price Volume Trend Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.4.-volume-indicators-chi-bao-khoi-luong.md

Example of calculating the PVT indicator and displaying results.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['pvt'] = fi.pvt(df["close"], df["volume"])
print(vp.sort_values("volume", ascending=False))
```

--------------------------------

### Fibonacci Retracement Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.8.-price-level-indicators-chi-bao-bien-dong-gia.md

Example of initializing the FiinIndicator client and calculating retracement levels using high and low price data.

```python
fi = client.FiinIndicator()
fib_uptrend = fi.fib_retracement_uptrend(data["high"], data["low"])
fib_downtrend = fi.fib_retracement_downtrend(data["high"], data["low"])
print(fib_uptrend)
print(fib_downtrend)
```

--------------------------------

### Stochastic Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong.md

Example of calculating Stochastic and signal values using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['stoch'] = fi.stoch(df['high'], df['low'], df['close'], window=14)
df['stoch_signal'] = fi.stoch_signal(df['high'], df['low'], df['close'], window=14, smooth_window=3)
print(df)
```

--------------------------------

### Query documentation via HTTP GET

Source: https://docs.fiinquant.vn/llms.txt

Perform a GET request to the documentation index using the ask and goal parameters to receive a tailored response.

```http
GET https://docs.fiinquant.vn/gioi-thieu/diem-noi-bat.md?ask=<question>&goal=<end_goal>
```

--------------------------------

### RSI Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong.md

Demonstrates how to calculate RSI using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['rsi'] = fi.rsi(df['close'], window=14)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate OBV indicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.4.-volume-indicators-chi-bao-khoi-luong.md

Example usage of the OBV indicator calculation.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['obv'] = fi.obv(df['close'], df['volume'])
print(df)
```

--------------------------------

### WMA Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong

Calculates a 14-period WMA using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['wma'] = fi.wma(df['close'], window = 14)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate VWAP indicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.4.-volume-indicators-chi-bao-khoi-luong.md

Example usage of the VWAP indicator calculation.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['vwap'] = fi.vwap(df['high'], df['low'], df['close'], df['volume'], window=14)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate MFI indicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.4.-volume-indicators-chi-bao-khoi-luong.md

Example usage of the MFI indicator calculation.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['mfi'] = fi.mfi(df['high'], df['low'], df['close'], df['volume'], window=14)
print(df)
```

--------------------------------

### SMMA Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong

Calculates a 20-period SMMA using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['smma_20'] = fi.smma(df['close'], window = 20)
print(df)
```

--------------------------------

### SMA Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong

Calculates a 5-period SMA using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['sma_5'] = fi.sma(df['close'], window = 5)
print(df)
```

--------------------------------

### EMA Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong

Calculates a 5-period EMA using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['ema_5'] = fi.ema(df['close'], window = 5)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate Keltner Channels Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.3.-volatility-indicators-chi-bao-bien-dong.md

Implementation of Keltner Channels calculation using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df["kc_midline"] = fi.kc_midline(df["close"], df["high"], df["low"], ema_window = 20, atr_window = 10, atr_mult = 2)
df["kc_upper"] = fi.kc_upper(df["close"], df["high"], df["low"], ema_window = 20, atr_window = 10, atr_mult = 2, band_style = 'avg_true_range')
df["kc_lower"] = fi.kc_lower(df["close"], df["high"], df["low"], band_style = 'avg_true_range')
print(df)
```

--------------------------------

### RSI Divergence Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong.md

Demonstrates how to calculate RSI divergence using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['rsi_divergence'] = fi.rsi_divergence(df['close'], fast_window=5, slow_window=14)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate Vortex Indicators

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong.md

Example usage of the FiinIndicator client to compute Vortex Indicator components.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['vi+'] = fi.vortex_indicator_pos(df["high"], df["low"], df["close"], window=14)
df['vi+'] = fi.vortex_indicator_neg(df["high"], df["low"], df["close"], window=14)
df['vi_diff'] = fi.vortex_indicator_diff(df["high"], df["low"], df["close"], window=14)
print(df)
```

--------------------------------

### Full implementation example for SimilarChart

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/5.-dinh-luong-and-phan-tich-nang-cao/5.3.-tuong-quan-and-so-sanh/5.3.3.-similarchart.md

A complete script demonstrating session authentication, user input handling for parameters, and execution of the SimilarChart plot function.

```python
import pandas as pd
from FiinQuantX import FiinSession
import datetime
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

username = 'REPLACE_WITH_YOUR_USER_NAME'
password = 'REPLACE_WITH_YOUR_PASS_WORD'

client = FiinSession(
    username=username,
    password=password
).login()

def user_input():
    default_t1 = (datetime.now() - relativedelta(months=1)).strftime("%Y-%m-%d")
    default_t2 = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    print("")
    print("Chào mừng đến hệ thống dự báo biểu đồ CHỨNG KHOÁN theo THỜI GIAN THỰC của FIINQUANT")
    print("")
    print("Giải thích cách tìm chart có đường giá tương đồng với đường giá thời điểm hiện tại:")
    print("")
    print("- Tìm kiếm tất cả các pattern nến của tất cả các ngày trong vòng x năm kể từ thời điểm hiện tại")
    print("- Tìm ngày có đường giá giống với ngày hiện tại nhất")
    print("")
    print("Hệ thống sẽ sử dụng các tham số mặc định sau:")
    print(f'- Thời điểm bắt đầu: {default_t1}')
    print(f'- Thời điểm kết thúc (là thời điểm hiện tại): {default_t2}')

    use_default = input("Bạn có muốn sử dụng các tham số mặc định không? (y/n): ").lower() == "y"

    if not use_default:
        t1 = input("Nhập ngày bắt đầu (ví dụ: 2024-05-10): ")
        t2 = input("Nhập thời điểm kết thúc (ví dụ: 2024-05-10): ")
    else:
        t1 = default_t1
        t2 = default_t2
    
    Ticker = input("Vui lòng nhập mã bạn muốn so tìm đường tương quan (ví dụ: VN30, VN30F1M, ACB): ")
    Ticker = Ticker.upper()    
    print("Đang tính toán, vui lòng đợi")
    client.SimilarChart().plot(Ticker=Ticker, t1=t1, t2=t2)

if __name__ == "__main__":
    user_input()
```

--------------------------------

### Rebalance Portfolio using FiinQuantX

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/6.-chien-luoc-and-cong-cu/6.1.-rebalance

Initializes a session and retrieves the recommended purchase quantities for a specific index based on a provided budget.

```python
from FiinQuantX import FiinSession

username = 'REPLACE_WITH_YOUR_USER_NAME'
password = 'REPLACE_WITH_YOUR_PASS_WORD'                     
                     
client = FiinSession(username=username, password=password).login()
df = client.Rebalance().get(Budget = 10000000000, Ticker = 'VN30')
print(df)
```

--------------------------------

### Initialize FiinQuantX Session

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/5.-dinh-luong-and-phan-tich-nang-cao/5.3.-tuong-quan-and-so-sanh/5.3.1.-correlation.md

Setup the authentication and session client required to access financial data for correlation analysis.

```python
import pandas as pd
from FiinQuantX import FiinSession
from FiinQuantX.timeseries.econometrics import correlation
from FiinQuantX.timeseries.helper import Window
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

username = "REPLACE_WITH_YOUR_USERNAME"
password = "REPLACE_WITH_YOUR_PASSWORD"

client = FiinSession(
    username=username,
    password=password
).login()
```

--------------------------------

### Accumulation Distribution Line Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.4.-volume-indicators-chi-bao-khoi-luong.md

Example of calculating the A/D Line and adding it to a DataFrame.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['adl'] = fi.adl(df["high"], df["low"], df["close"], df["volume"])
print(df)
```

--------------------------------

### Rolling Beta Output Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/5.-dinh-luong-and-phan-tich-nang-cao/5.2.-rui-ro-risk/5.2.2.-beta

Sample output showing the resulting DataFrame with timestamps, prices, and calculated rolling beta values.

```text
     timestamp         HPG      VNINDEX  rolling_beta
0    2024-06-25 00:00  28700.0  1256.56           NaN
1    2024-06-26 00:00  28900.0  1261.24           NaN
2    2024-06-27 00:00  28850.0  1259.09           NaN
3    2024-06-28 00:00  28300.0  1245.32           NaN
4    2024-07-01 00:00  28350.0  1254.56           NaN
..                ...      ...      ...           ...
244  2025-06-18 00:00  27150.0  1346.83      0.189324
245  2025-06-19 00:00  26900.0  1352.04      0.220260
246  2025-06-20 00:00  27000.0  1349.35      0.211598
247  2025-06-23 00:00  26850.0  1358.18      0.136014
248  2025-06-24 00:00  27000.0  1366.77      0.142753
```

--------------------------------

### Calculate Rolling Beta with FiinQuant

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/5.-dinh-luong-and-phan-tich-nang-cao/5.2.-rui-ro-risk/5.2.2.-beta.md

Example demonstrating how to fetch historical trading data for HPG and VNINDEX, then compute a 22-day rolling beta.

```python
import pandas as pd
from FiinQuantX import FiinSession
from FiinQuantX.timeseries.econometrics import beta
from FiinQuantX.timeseries.helper import Window
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

username = "REPLACE_WITH_YOUR_USERNAME"
password = "REPLACE_WITH_YOUR_PASSWORD"

client = FiinSession(
    username=username,
    password=password
).login()

# Lấy dữ liệu giá đóng cửa 1 năm EOD của HPG và VNINDEX
data = client.Fetch_Trading_Data(
    realtime=False,
    tickers=["HPG","VNINDEX"],
    fields=["close"],
    adjusted=True,
    by="1d",
    from_date=(datetime.now() - relativedelta(years=1)).strftime("%Y-%m-%d")
).get_data()

# Pivot theo ticker để tách riêng từng mã
data_pivot = data.pivot(index="timestamp", columns="ticker", values="close")

# Lấy Series
hpg_series = data_pivot["HPG"]
vnindex_series = data_pivot["VNINDEX"]

# Tính rolling beta 22 ngày
rolling_beta = beta(hpg_series, vnindex_series, w=Window(22), prices=True)

# Ghép 3 series vào thành 1 dataframe
df_hpg = hpg_series.rename("HPG").reset_index().rename(columns={"index": "timestamp"})
df_hsg = vnindex_series.rename("VNINDEX").reset_index().rename(columns={"index": "timestamp"})
df_corr = rolling_beta.rename("rolling_beta").reset_index().rename(columns={"index": "timestamp"})

df_merged = pd.merge(df_hpg, df_hsg, on="timestamp", how="outer")
df_merged = pd.merge(df_merged, df_corr, on="timestamp", how="outer")

df_merged = df_merged.sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
print(df_merged)
```

```text
     timestamp         HPG      VNINDEX  rolling_beta
0    2024-06-25 00:00  28700.0  1256.56           NaN
1    2024-06-26 00:00  28900.0  1261.24           NaN
2    2024-06-27 00:00  28850.0  1259.09           NaN
3    2024-06-28 00:00  28300.0  1245.32           NaN
4    2024-07-01 00:00  28350.0  1254.56           NaN
..                ...      ...      ...           ...
244  2025-06-18 00:00  27150.0  1346.83      0.189324
245  2025-06-19 00:00  26900.0  1352.04      0.220260
246  2025-06-20 00:00  27000.0  1349.35      0.211598
247  2025-06-23 00:00  26850.0  1358.18      0.136014
248  2025-06-24 00:00  27000.0  1366.77      0.142753
```

--------------------------------

### client.PriceStatistics().get_overview

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/1.-danh-muc-and-thong-tin-co-ban/1.4.-lay-du-lieu-von-hoa.md

Phương thức này cho phép truy xuất dữ liệu thống kê giá và vốn hóa cho danh sách các mã chứng khoán trong một khoảng thời gian xác định.

```APIDOC
## Method: client.PriceStatistics().get_overview

### Description
Lấy dữ liệu thống kê giá và vốn hóa cho các mã chứng khoán được chỉ định trong khoảng thời gian từ `from_date` đến `to_date`.

### Parameters
- **tickers** (list[str]) - Danh sách các mã chứng khoán (ví dụ: ["HPG", "MWG"]).
- **time_filter** (str) - Bộ lọc thời gian (ví dụ: "Daily").
- **from_date** (str) - Ngày bắt đầu (định dạng YYYY-MM-DD).
- **to_date** (str) - Ngày kết thúc (định dạng YYYY-MM-DD).

### Response Fields
- **ticker** (str) - Tên mã.
- **year** (int) - Năm.
- **totalMatchVolume** (float) - Tổng khối lượng khớp lệnh.
- **totalMatchValue** (int) - Tổng giá trị khớp lệnh.
- **totalDealVolume** (float) - Tổng khối lượng thỏa thuận.
- **totalDealValue** (int) - Tổng giá trị thỏa thuận.
- **percentPriceChange** (float) - % thay đổi giá đóng cửa 1Y.
- **marketCap** (int) - Tổng giá trị vốn hóa.

### Example
```python
from FiinQuantX import FiinSession

client = FiinSession(username='USER', password='PASSWORD').login()
data = client.PriceStatistics().get_overview(
    tickers=["HPG", "MWG"],
    time_filter="Daily",
    from_date="2025-08-20",
    to_date="2025-08-27"
)
print(data)
```
```

--------------------------------

### client.BidAsk

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/2.-du-lieu-giao-dich/2.4.-ham-du-lieu-so-lenh

Đăng ký nhận dữ liệu sổ lệnh thời gian thực cho danh sách các mã chứng khoán thông qua callback.

```APIDOC
## SDK Method: client.BidAsk(tickers, callback)

### Description
Đăng ký nhận dữ liệu sổ lệnh (BidAskData) cho một danh sách các mã chứng khoán. Dữ liệu sẽ được trả về thông qua hàm callback được chỉ định mỗi khi có cập nhật.

### Parameters
- **tickers** (list) - Danh sách các mã chứng khoán cần theo dõi (ví dụ: ['HPG', 'VNINDEX']).
- **callback** (function) - Hàm xử lý dữ liệu nhận được, nhận đối tượng `BidAskData` làm tham số.

### Return
- **Events** (object) - Đối tượng điều khiển luồng dữ liệu, hỗ trợ các phương thức `.start()` và `.stop()`.

### Example
```python
from FiinQuantX import FiinSession, BidAskData

client = FiinSession(username='USER', password='PASS').login()

def onTickerEvent(data: BidAskData):
    print(data.to_dataFrame())

Events = client.BidAsk(tickers=['HPG'], callback=onTickerEvent)
Events.start()
```
```

--------------------------------

### FiinSession.login()

Source: https://docs.fiinquant.vn/tai-lieu-ki-thuat/dang-nhap-tai-khoan.md

Phương thức khởi tạo phiên làm việc và thực hiện đăng nhập bằng tên người dùng và mật khẩu.

```APIDOC
## FiinSession.login()

### Description
Khởi tạo một phiên làm việc mới bằng cách cung cấp thông tin xác thực người dùng.

### Parameters
- **username** (string) - Required - Tên đăng nhập của người dùng.
- **password** (string) - Required - Mật khẩu của người dùng.

### Usage Example
```python
from FiinQuantX import FiinSession

username = 'REPLACE_WITH_YOUR_USER_NAME'
password = 'REPLACE_WITH_YOUR_PASS_WORD'

client = FiinSession(
    username=username,
    password=password,
).login()
```

### Error Handling
- **400 (User does not exist)**: Tài khoản không tồn tại (sai username).
- **400 (Incorrect password)**: Mật khẩu không đúng.
```

--------------------------------

### Calculate ATR Indicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.3.-volatility-indicators-chi-bao-bien-dong.md

Example usage of the FiinIndicator client to calculate ATR.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['atr'] = fi.atr(df['high'], df['low'], df['close'], window=14)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate Bollinger Bands using FiinIndicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.3.-volatility-indicators-chi-bao-bien-dong.md

Demonstrates how to compute various Bollinger Band components including middle, high, low, width, and squeeze status using the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['bollinger_mband'] = fi.bollinger_mband(df['close'], window=20)
df['bollinger_hband'] = fi.bollinger_hband(df['close'], window=20, window_dev=2)
df['bollinger_lband'] = fi.bollinger_lband(df['close'], window=20, window_dev=2)
df['bollinger_wband'] = fi.bollinger_wband(df['close'], window=20, window_dev=2)
df['bollinger_squeeze'] = fi.bollinger_squeeze(df['close'], window=20, window_dev=2, squeeze_mode='dynamic', dynamic_thresold=0.9)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate Ulcer Index using FiinIndicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.6.-risk-indicators-chi-bao-rui-ro.md

Demonstrates how to initialize the indicator client and compute the Ulcer Index for a given price series.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df_ui = fi.ulcer_index(df["close"], window=14, smoothing_length=14, signal_length=52)
print(df_ui)
```

--------------------------------

### CCI Indicator Usage Example

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong

Demonstrates how to calculate the CCI indicator and add it to a DataFrame.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['cci'] = fi.cci(df['high'], df['low'], df['close'], window = 20, constant = 0.015)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate PSAR Indicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.1.-trend-indicators-chi-bao-xu-huong

Example usage of the PSAR indicator within the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['psar'] = fi.psar(df['high'], df['low'], df['close'], step=0.02, max_step=0.2)
print(df)
```

--------------------------------

### client.PriceStatistics().get_ceilingfloor()

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/1.-danh-muc-and-thong-tin-co-ban/1.7.-lay-du-lieu-gia-tran-gia-san.md

Phương thức này cho phép người dùng lấy dữ liệu giá trần và giá sàn cho một hoặc nhiều mã chứng khoán trong khoảng thời gian từ from_date đến to_date.

```APIDOC
## Method: client.PriceStatistics().get_ceilingfloor()

### Description
Truy xuất dữ liệu giá trần (ceilingValue) và giá sàn (floorValue) cho danh sách các mã chứng khoán trong khoảng thời gian chỉ định.

### Parameters
- **tickers** (str hoặc list) - Bắt buộc - Danh sách mã chứng khoán (viết in hoa).
- **from_date** (str) - Bắt buộc - Mốc thời gian bắt đầu lấy dữ liệu.
- **to_date** (str) - Không bắt buộc - Mốc thời gian kết thúc lấy dữ liệu (mặc định: datetime.now()).

### Response Attributes
- **ticker** (str) - Tên mã chứng khoán.
- **timestamp** (str) - Thời gian giao dịch.
- **floorValue** (int) - Giá sàn.
- **ceilingValue** (int) - Giá trần.

### Example
```python
data = client.PriceStatistics().get_ceilingfloor(
    tickers=["HPG", "MWG"],
    from_date="2025-10-01",
    to_date="2025-10-08"
)
print(data)
```
```

--------------------------------

### Calculate Williams %R

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong

Example usage of the williams_r method within the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['WilliamsR'] = fi.williams_r(df["high"], df["low"], df["close"], lbp=14)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate Ultimate Oscillator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong

Example usage of the ultimate_oscillator method within the FiinIndicator client.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['uo'] = fi.ultimate_oscillator(df["high"], df["low"], df["close"], window1=7, window2=14, window3=28, weight1=4.0, weight2=2.0, weight3=1.0)
print(df)
```

--------------------------------

### Calculate ROC Indicator

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.2.-momentum-indicators-chi-bao-dong-luong.md

Example usage of the FiinIndicator client to compute the ROC indicator.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['roc'] = fi.roc(df['close'], window=9)
print(df)
```

--------------------------------

### Example Usage: FindDateCorrelation

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/5.-dinh-luong-and-phan-tich-nang-cao/5.3.-tuong-quan-and-so-sanh/5.3.2.-finddatecorrelation.md

A complete script demonstrating how to authenticate with FiinSession and execute the intraday_Correlation function based on user input or default parameters.

```python

import pandas as pd
import datetime

from FiinQuantX import FiinSession
from datetime import datetime

username = 'REPLACE_WITH_YOUR_USER_NAME'
password = 'REPLACE_WITH_YOUR_PASS_WORD'
 
client = FiinSession(
    username=username,
    password=password
).login()

def user_input():
    default_timeframe = '1m'
    default_t1 = "09:00:00" if datetime.now().hour < 12 else "13:00:00"
    default_t2 = datetime.now().replace(microsecond=0).time().strftime("%H:%M:%S")
    default_method = "pearson correlation"
    default_year = 1
    print("")
    print("Chào mừng đến hệ thống dự báo biểu đồ CHỨNG KHOÁN theo THỜI GIAN THỰC của FIINQUANT")
    print("")
    print("Giải thích cách tìm top 5 ngày tương quan:")
    print("")
    print("- Tìm kiếm tất cả các pattern nến của tất cả các ngày trong vòng x năm kể từ thời điểm hiện tại")
    print("- Tìm 5 ngày có độ tương quan với ngày hiện tại nhất dựa trên các phương pháp tùy người chọn: Euclidean Distance, Pearson Correlation (mặc định), cosine")
    print("")
    print("Hệ thống sẽ sử dụng các tham số mặc định sau:")
    print(f"- Khung thời gian: {default_timeframe}")
    print(f"- Thời điểm bắt đầu: {default_t1}")
    print(f"- Thời điểm kết thúc (là thời điểm hiện tại): {default_t2}")
    print(f"- Phương pháp tính tương quan: {default_method}")
    print(f"- Số năm dữ liệu muốn quét kể từ thời điểm hiện tại: {default_year} năm")

    use_default = input("Bạn có muốn sử dụng các tham số mặc định không? (y/n): ").lower() == "y"

    if not use_default:
        timeframe = input("Nhập khung thời gian (ví dụ: 1m, 15m, 30m, 1h mặc định: 1m): ") or default_timeframe
        t1 = input("Nhập thời điểm bắt đầu (ví dụ: 09:00, 10:00, 11:00): ")
        t2 = input("Nhập thời điểm kết thúc (ví dụ: 13:00, 14:00, 15:00): ")
        
        print("Vui lòng lựa chọn phương pháp tính tương quan:")
        print("1. Pearson Correlation (mặc định)")
        print("2. Euclidean Distance")
        print("3. Cosine")
        print("4. Dynamic Time Wrapping")
        method = int(input("Lựa chọn của bạn (1/2/3): ")) or 1
        
        year = int(input("Nhập số năm dữ liệu muốn quét kể từ thời điểm hiện tại: ")) or 1
    else:
        timeframe = default_timeframe
        t1 = default_t1
        t2 = default_t2
        method = default_method
        year = default_year
    
    Ticker = input("Vui lòng nhập mã bạn muốn so tìm đường tương quan (ví dụ: VN30, VN30F1M, ACB): ")
    print("Đang tính toán, vui lòng đợi")
    client.FindDateCorrelation().intraday_Correlation(Ticker=Ticker, Timeframe=timeframe, t1=t1, t2=t2, method=method, year=year)


# Chạy chương trình
if __name__ == "__main__":
    user_input()
```

--------------------------------

### Calculate Realized Volatility

Source: https://docs.fiinquant.vn/ham-va-cong-thuc/8.-danh-sach-chi-so-ta/8.3.-volatility-indicators-chi-bao-bien-dong.md

Example usage of the FiinIndicator client to calculate realized volatility.

```python
fi = client.FiinIndicator()
df['rv'] = fi.realized_volatility(df["close"], window=14, trading_days=252)
print(df)
```
Tokens:
Raw