{/* Header */}

{t.simTitle}

{t.simSub} {/* Chart */}

{/* Tooltip card */}

{t.simYear} {tooltipIdx}

{t.simLucy}: {lucyS[tooltipIdx].toFixed(1)} Tỷ

{t.simCurrent}: {curS[tooltipIdx].toFixed(1)} Tỷ

{/* Return on investment Chart */}

Hiệu suất sinh lời kỳ vọng (ROI)

{/* Lucy ROI */}

Đề xuất của Lucy {(lucy * 100).toFixed(1)}% / năm

{/* Current ROI */}

Danh mục hiện tại {(cur * 100).toFixed(1)}% / năm

{/* Opportunity cost callout */}

{t.oppCostLabel}

{opportunityM.toLocaleString()} Triệu

{t.oppCostBody}

); } // ─── DEEP ANALYSIS LOADING SCREEN ────────────────────────────────── function DeepAnalysisScreen({ T, t, accent, theme, onDone }) { const steps = [t.deep1, t.deep2, t.deep3, t.deep4, t.deep5]; const STEP_MS = 1700; // ~8.5s total const [active, setActive] = React.useState(0); const [done, setDone] = React.useState([]); const [progress, setProgress] = React.useState(0); React.useEffect(() => { if (active >= steps.length) { const id = setTimeout(() => onDone(), 700); return () => clearTimeout(id); } const id = setTimeout(() => { setDone(d => [...d, active]); setActive(a => a + 1); }, STEP_MS); return () => clearTimeout(id); }, [active]); React.useEffect(() => { const total = steps.length * STEP_MS; const start = Date.now(); const id = setInterval(() => { const elapsed = Date.now() - start; setProgress(Math.min(100, (elapsed / total) * 100)); }, 60); return () => clearInterval(id); }, []); return (

{t.deepKicker}

{/* Layered orb / network viz */}

{t.deepTitle}

{t.deepSub}

{/* Progress bar */}

{Math.round(progress)}%

{/* Step list */}

{steps.map((s, i) => { const isDone = done.includes(i); const isActive = active === i; return (

{isDone ? ( ) : isActive ? (

) : null}

{s} {isActive && ( )}

); })}

); } function DeepOrb({ size, accent, theme, T }) { const cx = size / 2, cy = size / 2; return (

); } // ─── DEEP REPORT (FULL) ─────────────────────────────────────────── function DeepReportScreen({ T, t, accent, theme, name, alloc, onRestart }) { const overall = 87; // Suggested portfolio const sug = [ { label: t.bank, c: accent.chart[0], pct: 25 }, { label: t.realEstate, c: accent.chart[1], pct: 25 }, { label: t.stocks, c: accent.chart[2], pct: 25 }, { label: t.bonds, c: accent.chart[3], pct: 10 }, { label: t.gold, c: accent.chart[4], pct: 10 }, { label: t.crypto, c: accent.chart[5], pct: 5 }, ]; return (

{t.deepReportKicker}

{t.deepReportTitle}

{t.reportFor} {name || "Investor"}

{/* Big radial */}

{/* 3 metric cards */}

{[ { n: "07", l: t.metricStrengths }, { n: "04", l: t.metricWeaknesses }, { n: "02", l: t.metricRisks }, ].map(m => (

{m.n}

{m.l}

))}

{/* Section: Macro context */} {t.macroBody}

{[ { l: "GDP 2026", v: "+6.4%", c: "#1D9E75" }, { l: "CPI", v: "3.8%", c: accent.primary }, { l: "Lãi suất", v: "↓ 4.5%", c: "#2B7FFF" }, { l: "VN-Index P/E", v: "12.4×", c: T.text }, ].map(s => (

{s.l}

{s.v}

))}

{/* Section: Suggested portfolio */} {/* Donut chart */}

{sug.map(s => (

{s.label}

{s.pct}%

))}

{/* Expected metrics */}

{[ { l: t.expRet, v: `+11.2%`, sub: t.perYearLabel, c: accent.primary }, { l: t.expVol, v: `9.4%`, sub: t.perYearLabel, c: T.text }, { l: t.expSharpe, v: `1.18`, sub: "", c: T.text }, { l: t.expMaxDD, v: `-12%`, sub: "", c: "#E24B4A" }, ].map(s => (

{s.l}

{s.v}{s.sub}

))}

{/* Section: Roadmap */}

{[ { phase: "0–30 ngày", title: t.action1, body: "Chuyển dần từ tiền gửi sang trái phiếu chính phủ kỳ hạn ngắn." }, { phase: "30–90 ngày", title: t.action2, body: "Mở vị thế VHM, FPT, MWG, VCB theo chiến lược DCA." }, { phase: "90–180 ngày", title: t.action3, body: "Phân bổ vào trái phiếu doanh nghiệp xếp hạng A trở lên." }, ].map((r, i, arr) => (

{i < arr.length - 1 &&

}

{r.phase}

{r.title}

{r.body}

))}

{/* Section: Risk */} {/* Risk bars */} {[ { l: "Rủi ro thị trường", v: 0.42, c: "#E2A14B" }, { l: "Rủi ro thanh khoản", v: 0.28, c: "#1D9E75" }, { l: "Rủi ro lạm phát", v: 0.55, c: "#E24B4A" }, { l: "Rủi ro tỷ giá", v: 0.32, c: accent.primary }, ].map(r => (

{r.l} {Math.round(r.v * 100)}%

))} {/* Lucy quote */}

“

{t.aiCommentary}

{t.quote}

{/* Disclaimer */}

{t.sectionDisclaimer}

{t.disclaimerBody}

{/* CTAs */}

alert("PDF download (mock)")} accent={accent} T={T}>{t.download} alert("Booking (mock)")} accent={accent} T={T}>{t.bookConsult} {t.restart}

); } function DeepSection({ T, accent, index, title, children }) { return (

{index} {title}

{children}

); } // Donut chart for suggested allocation function DonutChart({ items, size, T }) { const r = size / 2 - 10, cx = size / 2, cy = size / 2; const c = 2 * Math.PI * r; let acc = 0; return (

Lucy

100%

); } Object.assign(window, { AssetSimulation, DeepAnalysisScreen, DeepReportScreen });