Importing Data

Hướng dẫn import dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào QuantConnect cho backtest và live trading.

Các Phương Pháp Import

Phương pháp	Dùng khi	Ví dụ
Custom Data (PythonData)	Dữ liệu không có sẵn trên QC	VN30F, dữ liệu CSV riêng
ObjectStore	Lưu ML models, parameters, cache	Model huấn luyện sẵn
API call in OnData	Dữ liệu real-time từ bên ngoài	News API, sentiment API
Lean Data Download	Tải dữ liệu từ QC về local	lean data download

ObjectStore

# Lưu model
model_bytes = pickle.dumps(trained_model)
self.ObjectStore.Save("model.pkl", model_bytes)

# Đọc model
if self.ObjectStore.ContainsKey("model.pkl"):
    model_bytes = self.ObjectStore.Read("model.pkl")
    model = pickle.loads(model_bytes)

# Lưu kết quả
self.ObjectStore.Save("results.csv", "date,pnl,sharpe\n2024-01-01,1000,1.5")

API Data trong OnData

class MyAPIAlgorithm(QCAlgorithm):
    def Initialize(self):
        self.SetStartDate(2024, 1, 1)
        self.SetCash(100000)
        # Schedule job mỗi giờ
        self.Schedule.On(self.DateRules.EveryDay(),
                         self.TimeRules.Every(timedelta(hours=1)),
                         self.CallExternalAPI)

    def CallExternalAPI(self):
        import requests
        response = requests.get("https://api.example.com/data")
        if response.status_code == 200:
            self.api_data = response.json()
            self.Debug(f"API data: {self.api_data}")

Import CSV cho Backtest

# Python script bên ngoài: convert CSV → định dạng LEAN
import pandas as pd

# Đọc CSV VN30F
df = pd.read_csv("vn30f_2026.csv")
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# Sắp xếp và lưu theo ngày cho LEAN
for date, group in df.groupby(df['timestamp'].dt.date):
    date_str = date.strftime("%Y%m%d")
    group.to_csv(f"data/vn30f/{date_str}.csv",
                 index=False, header=False)