Hệ thống phân tích nút giao dịch định lượng KR/US được tạo bằng AI (Vibe Coding)

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

[Cùng tạo nào!] Bạn đã bao giờ bỏ cuộc vì mệt mỏi khi phải kết nối các node chưa? "Hãy tạo bản tin tóm tắt mỗi sáng trên Slack cho tôi" — Chỉ cần một câu nói là đủ. Claude Code sẽ thiết kế, và máy chủ n8n sẽ chạy thay bạn 24/24. [Cùng vận hành nào!] Nếu việc triển khai n8n thì dễ nhưng quản lý lại khiến bạn mịt mờ, thì khóa học này chính là câu trả lời. "Hãy sắp xếp tất cả theo đúng quy ước cho tôi" — Hàng chục workflow sẽ được dọn dẹp ngăn nắp cùng một lúc. Từ tạo mới, sắp xếp, giám sát đến sao lưu, tất cả đều được vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Đây là khóa học thực hành duy nhất tại Hàn Quốc giúp bạn trải nghiệm tích hợp "cùng lúc" ba lĩnh vực: AI tạo sinh, Vibe Coding và DX/AX, qua đó truyền động lực và tầm nhìn về cách những người không chuyên có thể ứng dụng công nghệ AI vào phát triển sản phẩm trong công việc thực tế và đời sống hàng ngày. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết hay giới thiệu đơn thuần, khóa học còn mang đến cơ hội hoàn thiện các dự án tự động hóa thực chiến và portfolio bám sát thực tế, giúp bạn kỳ vọng vào việc nâng cao sự nghiệp một cách thực chất. Đây là khóa học mà ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, từ khâu cài đặt công cụ cho đến khi tạo ra một dịch vụ thực tế.

Vượt xa việc chỉ sử dụng AI để sao chép và dán, bạn sẽ học cách kết nối Claude Chat, Cowork, MCP, n8n, Supabase và Vercel để thực sự tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại của một nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật. Với bối cảnh là công ty giả lập DingcoLabs, bạn sẽ trực tiếp thực hành các kịch bản về PM, Marketing, Kinh doanh, CS, HR để tạo ra hệ thống tự động hóa công việc có thể áp dụng ngay vào công ty của mình.

Tôi sẽ cho bạn thấy "nên bắt đầu từ đâu" thông qua ví dụ về việc tạo ra một dịch vụ cùng với những người không phải là lập trình viên chỉ trong một ngày, và hướng dẫn "cách quản lý và cộng tác" thông qua ví dụ về việc thiết kế cấu trúc GitHub của nhóm Egoistic Membership.

Bạn có muốn tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại cùng với AI mà không cần các công cụ trả phí không? Tôi sẽ chia sẻ cho bạn những bí quyết thực tế mà tôi đã tự tay xây dựng bằng n8n và Llama. Đây không đơn thuần là một bài giảng chỉ học về "cách kết nối các node". Chúng ta sẽ cùng nhau trực tiếp triển khai các quy trình công việc thực tế như: tự động sắp xếp Google Sheets, thu thập phụ đề YouTube, kiểm tra tính xác thực (fact-check) bằng AI, quản lý lịch trình, từ đó tạo ra các workflow có thể ứng dụng được ngay vào công việc.

Trong Phần 3 của Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng, bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và các khái niệm cần thiết cho đầu tư thực tế cũng như cách triển khai chúng bằng mã. Phần 1 & Trong Phần 2, bạn chủ yếu tìm hiểu về các phương pháp triển khai mã để phân tích dữ liệu tài chính, nhưng trong Phần 3, bạn tìm hiểu về 'danh mục đầu tư', một phần quan trọng của đầu tư định lượng. Tại sao bạn nên tạo một danh mục đầu tư? Với câu hỏi này, chúng ta tìm hiểu lý thuyết danh mục đầu tư, triển khai nó bằng Python và thực hành mã cần thiết cho đầu tư danh mục đầu tư thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích trong việc đầu tư vào danh mục đầu tư của riêng bạn.

Thực tế là việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện dễ dàng và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng Python Pandas thay vì Excel! Tìm hiểu các chức năng cơ bản của thư viện Pandas và cách sử dụng nó trong thực tế thông qua phân tích dữ liệu tài chính.

Trong lớp này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp phân tích và xử lý các loại dữ liệu tài chính khác nhau bằng thư viện Pandas của Python, áp dụng những nguyên tắc này vào các tình huống bạn có thể gặp phải trong thực tế và cuối cùng là tìm hiểu về cách triển khai dựa trên kiểm tra ngược. trên dữ liệu sao kê (dựa trên cuốn sách 'Bạn có thể làm đầu tư định lượng' của Kang Hwan-guk). Kết quả là, bạn sẽ có thể thoát khỏi vai trò là một “nhà đầu tư thụ động”, người chỉ làm theo những gì người khác nói mà không cần xác minh hoặc có cơ sở về logic đầu tư và sẽ sử dụng Python và Pandas để triển khai nhiều yếu tố cần thiết cho việc thực hiện chiến lược. một nhà đầu tư năng động và tự định hướng, người có thể tự do trích xuất dữ liệu và phân tích nó một cách định lượng.

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Hãy thử bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng cách sử dụng Python!

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

Một trong những khó khăn lớn nhất mà tôi cảm nhận được trong suốt 12 năm làm việc tại bộ phận HRD của Viện Phát triển Nhân lực chính là việc có rất nhiều ý tưởng nhưng rào cản về lập trình để hiện thực hóa chúng lại quá cao. Khóa học này được bắt đầu chính từ điểm đó. Mục tiêu của khóa học này là giúp những người làm HRD có thể tự mình hiện thực hóa các ý tưởng mà không cần phải trở thành một lập trình viên chuyên nghiệp. Đây là khóa học thực chiến dựa trên Vibe Coding dành cho những người phụ trách Nhân sự (HR), Đào tạo (HRD), Hành chính (GA) và Văn hóa doanh nghiệp, giúp bạn tự tay tạo ra các dịch vụ mong muốn chỉ bằng cách tận dụng các tính năng miễn phí mà không cần đến dịch vụ trả phí.

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ khi thị trường đi xuống?" Tôi cũng đã từng trăn trở sâu sắc về vấn đề này. Hầu hết các logic giao dịch tự động trên thị trường có vẻ tạo ra lợi nhuận trong thị trường giá lên, nhưng lại mất khả năng ứng phó ngay khi sắc thái thị trường thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp bí quyết nghiên cứu trực tiếp trong 2 năm qua cùng công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế 'Mô hình Deep Learning dựa trên Transformer' có khả năng đọc hiểu đồng thời dòng chảy kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai trên môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, chúng ta sẽ xây dựng một 'Hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp từ các chỉ số đơn thuần cho đến phân tích cảm xúc tin tức. Thêm vào đó là ‘Cổng an toàn AI’ được cấy ghép tầm nhìn của các nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Wall Street, giúp bổ sung sự xác nhận cuối cùng dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người ngay trước khi đặt lệnh mua. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua bán đơn thuần, với logic chốt lời/cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và báo cáo thời gian thực qua Slack, bạn sẽ tự tay mình hiện thực hóa toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức.

Từ việc thiết lập máy chủ đến tự động hóa Blog và YouTube, xây dựng quy trình làm việc AI hoàn chỉnh với n8n. Thực hành thiết lập môi trường vận hành ổn định từ cài đặt máy chủ dựa trên Contabo VPS, thiết lập môi trường Ubuntu, Docker, Portainer cho đến kết nối tên miền và cài đặt bảo mật HTTPS. Nội dung bao gồm phát triển Search API và File Server sử dụng FastAPI và Docker, liên kết Airtable với n8n, xây dựng AI Agent cho Blog, cho đến tự động hóa hình ảnh và video. Bạn có thể hoàn thiện chiến lược tự động hóa tạo ra lợi nhuận, có thể áp dụng ngay vào việc vận hành dịch vụ thực tế.

Chỉ đơn thuần trò chuyện với dịch vụ AI là chưa đủ. Sự đổi mới thực sự về năng suất bắt đầu từ "quy trình làm việc tự động hóa", nơi AI thay bạn tổng hợp tin tức, viết báo cáo và phân loại dữ liệu ngay cả khi bạn đang ngủ. Khóa học này bao gồm tất cả về n8n - công cụ mạnh mẽ nhất giúp ngay cả những người không chuyên, không biết lập trình cũng có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp chỉ bằng thao tác kéo và thả.

Hoàn tất đổi mới công việc với Google Workspace, Gemini và NotebookLM! Đây là khóa học thực hành giúp bạn nắm vững từng bước từ thiết lập môi trường Google, sử dụng Gemini, nâng cao kỹ năng tìm kiếm, quản lý ghi chú - việc cần làm - lịch trình, sử dụng Drive - Photos, cộng tác qua Gmail - Meet - Chat, soạn thảo Văn bản - Bảng tính - Trình bày, sản xuất hình ảnh - video, xây dựng biểu mẫu - trang web, phân tích dữ liệu dựa trên NotebookLM, cho đến tự động hóa công việc bằng Colab và Apps Script. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu tính năng đơn thuần mà tập trung vào các bài thực hành có thể áp dụng ngay vào thực tế như: tìm kiếm, soạn thảo văn bản, sắp xếp dữ liệu, tạo tài liệu thuyết trình, tiếp nhận đăng ký, tạo chatbot quy định, đăng ký lịch trình và tự động tạo khảo sát. 🚀 Điểm cốt lõi của khóa học 1. Smartwork tích hợp kết nối hệ sinh thái Google làm một Với một tài khoản duy nhất, Google cho phép kết nối hữu cơ các công cụ tìm kiếm, email, lịch trình, tài liệu, Drive và cộng tác. Khóa học này giúp bạn làm chủ cấu trúc kết nối đó dựa trên quy trình công việc thực tế. 2. Ứng dụng AI vào thực tiễn và tự động hóa ngay lập tức Khóa học hướng dẫn cách sử dụng Gemini để soạn thảo văn bản, tóm tắt, thiết lập chatbot, tạo lịch trình, sản xuất khảo sát và tự động hóa gửi email, giúp chuyển đổi các tác vụ lặp đi lặp lại thành quy trình tự động hóa thực sự. 3. Phân tích dựa trên dữ liệu và ứng dụng công việc với độ tin cậy cao Sử dụng NotebookLM để tìm kiếm câu trả lời chỉ trong các nguồn tài liệu đã tải lên, thực hiện tóm tắt, phân tích, học tập và viết báo cáo dựa trên nguồn trích dẫn cụ thể, từ đó nâng cao độ tin cậy trong công việc chuyên môn. "Hãy chắp thêm đôi cánh AI cho hệ sinh thái Google của bạn." Giờ đây, hãy để các trợ lý AI đảm nhận những tác vụ phức tạp, còn bạn hãy tập trung vào việc đưa ra những quyết định giá trị hơn.

Những công việc lặp đi lặp lại như sắp xếp Excel, gửi email, phân loại hóa đơn… Bạn vẫn đang tự mình làm thủ công sao? Giờ đây, hãy để n8n và AI đảm nhận những việc đó, Còn bạn hãy tập trung vào những việc quan trọng hơn. Khóa học này được thiết kế để bất kỳ ai cũng có thể tự làm theo và áp dụng ngay vào thực tế bằng cách sử dụng n8n - một công cụ thực hiện tự động hóa công việc mà không cần lập trình. Bạn sẽ tự mình hiện thực hóa từ A đến Z quy trình tự động hóa chỉ trong vòng 1 giờ. Thay vì một khóa học dài 10 tiếng, chúng tôi chỉ tập trung vào những cốt lõi thực sự cần thiết! Để tiết kiệm thời gian cho bạn, chúng tôi chỉ hướng dẫn những quy trình làm việc (workflow) trọng tâm trong thực tế.

Buổi chia sẻ lần này được chuẩn bị dành cho những người đã có hiểu biết nhất định hoặc từng trải nghiệm thử về tự động hóa hoặc n8n. Nội dung bao gồm những vấn đề thực tế và quá trình giải quyết mà Selfish Club đã trải qua trong việc xây dựng tự động hóa DB và CRM bằng n8n, vì vậy chúng tôi đặc biệt đề xuất cho những ai đang cân nhắc áp dụng tự động hóa n8n nhưng còn đang băn khoăn không biết nên bắt đầu từ đâu.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

Hoàn tất đổi mới công việc với Google Workspace, Gemini và NotebookLM! Đây là khóa học thực hành giúp bạn nắm vững từng bước từ thiết lập môi trường Google, sử dụng Gemini, nâng cao kỹ năng tìm kiếm, quản lý ghi chú - việc cần làm - lịch trình, sử dụng Drive - Photos, cộng tác qua Gmail - Meet - Chat, nghiệp vụ Tài liệu - Trang tính - Trang trình bày, sản xuất hình ảnh - video, xây dựng Biểu mẫu - Trang web, phân tích dữ liệu dựa trên NotebookLM, cho đến tự động hóa công việc bằng Colab và Apps Script. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu tính năng đơn thuần mà tập trung vào thực hành để có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc như: tìm kiếm, soạn thảo văn bản, sắp xếp dữ liệu, tạo tài liệu thuyết trình, tiếp nhận đăng ký, chatbot quy định, đăng ký lịch trình, tự động tạo khảo sát. 🚀 Điểm cốt lõi của khóa học 1. Smart Work tích hợp kết nối hệ sinh thái Google làm một Google cho phép kết nối hữu cơ và sử dụng tìm kiếm, email, lịch trình, tài liệu, Drive, các công cụ cộng tác chỉ với một tài khoản duy nhất. Khóa học này giúp bạn nắm vững cấu trúc kết nối đó xoay quanh luồng công việc. 2. Ứng dụng AI thực tiễn và tự động hóa dùng được ngay Khóa học bao gồm việc sử dụng Gemini để soạn thảo văn bản, tóm tắt, cấu hình chatbot, tạo lịch trình, tạo khảo sát, tự động hóa gửi email, giúp chuyển đổi các công việc lặp đi lặp lại thành tự động hóa công việc thực tế. 3. Phân tích dựa trên dữ liệu và ứng dụng công việc với độ tin cậy cao Sử dụng NotebookLM để chỉ tìm kiếm câu trả lời trong các nguồn đã tải lên, thực hiện tóm tắt, phân tích, học tập và viết báo cáo dựa trên nguồn trích dẫn, từ đó nâng cao độ tin cậy trong nghiệp vụ. "Hãy chắp thêm đôi cánh AI cho hệ sinh thái Google của bạn." Giờ đây, hãy để các tác vụ phức tạp cho AI Agent và tập trung vào việc đưa ra những quyết định giá trị hơn.