Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

Hãy tự tay tạo ra mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ, phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI để dự báo không chỉ S&P 500, QQQ ETF mà còn cả các mã cổ phiếu riêng lẻ!

(4.6) 40 đánh giá

468 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Python
Python
transformer
transformer
lstm
lstm
Financial Technology
Financial Technology
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Python
Python
transformer
transformer
lstm
lstm
Financial Technology
Financial Technology

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.6

5.0

moljin

95% đã tham gia

Tôi đã học liên tục cả hai khóa Backtest Research và Algorithm Trading. Tôi cũng đã chạy code mà bạn cung cấp trong khi học. Vì tôi không phải là developer và chỉ từng làm web application với các framework Python (Django, Flask, FastAPI)... nên có khá nhiều phần trong nội dung bài giảng mà tôi không theo kịp hoàn toàn. Do không làm việc trong lĩnh vực này... nên kinh nghiệm cũng ít..., và vì cũng không có nhiều kinh nghiệm giao dịch chứng khoán nên thiếu kiến thức cơ bản ở cả hai mảng, điều này khiến khóa học khó hơn một chút, nhưng dù sao thì đây cũng là một khóa học đủ để có được ý tưởng. Nếu xem lại nhiều lần và dần dần tăng thêm kiến thức nền tảng liên quan thì chắc sẽ có kết quả. Tôi nhớ lại khi mới bắt đầu coding với Python, khi tự học cũng cần thời gian để đi vào궤도 nhất định. Tôi mong rằng sẽ có khóa học về Algorithm Trading liên quan đến thị trường chứng khoán trong nước. Cảm ơn bạn.

5.0

조남오

100% đã tham gia

Tôi đã biết rằng việc dự đoán giá cổ phiếu bằng thống kê là hợp lý nhưng thật tuyệt vời khi có thể học chi tiết quá trình tạo ra chương trình thực tế. Tất nhiên tôi chưa có khả năng lập trình trực tiếp nhưng thông qua khóa học này tôi đã có thể tin tưởng vào chương trình giao dịch tự động sau này. Tôi sẽ cố gắng xem lại bài giảng nhiều lần để hiểu rõ hơn. Cảm ơn anh.

5.0

crimsonpath

100% đã tham gia

Tôi rất quan tâm đến cổ phiếu nên đã tham gia khóa học này, và tôi thấy nội dung bài giảng khá cô đọng và thiết thực, rất dễ đồng cảm. Ngoài các chỉ số được đề cập trong khóa học, tôi còn nghĩ ra một số chỉ số mà tôi muốn tự mình thêm vào, và tôi cũng muốn phân tích sâu hơn về các cổ phiếu mà tôi quan tâm. Nhìn chung, tôi rất hài lòng vì khóa học này gọn gàng và đầy đủ kiến thức, tôi cũng mong khóa học về giao dịch cổ phiếu tự động sẽ sớm ra mắt!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • 📊 Dự báo chứng khoán Mỹ bằng AI Deep Learning: Tự tay xây dựng mô hình AI dự báo giá cổ phiếu S&P 500, QQQ ETF và các mã cổ phiếu riêng lẻ bằng cách sử dụng mô hình LSTM & Transformer.

  • 📈 Phân tích chứng khoán dựa trên dữ liệu và sử dụng các chỉ số kinh tế: Tìm hiểu cách lấy dữ liệu chỉ số kinh tế và giá cổ phiếu từ FRED API và Yahoo Finance để xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên AI.

  • 🤖 Triển khai mô hình dự báo giá cổ phiếu dựa trên Deep Learning: Thiết kế và tối ưu hóa mô hình dự báo AI kết hợp dữ liệu giá cổ phiếu và các chỉ số kinh tế bằng cách sử dụng mô hình LSTM và Transformer.

  • 📊 Trực quan hóa kết quả dự báo AI và đánh giá hiệu suất: So sánh xu hướng giá cổ phiếu do AI dự báo với giá cổ phiếu thực tế, đồng thời phân tích hiệu suất thông qua các chỉ số như MSE, RMSE, MAPE.

  • 🚀 Học tập dựa trên dự án thực tế: Sử dụng dữ liệu tài chính thực tế để huấn luyện mô hình AI, trực tiếp tạo ra hệ thống dự báo giá cổ phiếu và ứng dụng vào phân tích đầu tư thực tiễn.

[Bí mật của giao dịch thuật toán] Đánh giá thực tế từ học viên

"Bài giảng cốt lõi giúp nắm bắt cả hai lĩnh vực: lập trình và tài chính"

"Tôi đã biết rằng việc dự báo giá cổ phiếu bằng thống kê là hợp lý, nhưng thật tuyệt khi có thể học chi tiết quá trình tạo ra một chương trình thực tế. Qua khóa học này, tôi đã có niềm tin vào chương trình giao dịch tự động." - Bạn Cho Nam-oh

"Tôi tham gia khóa học vì rất quan tâm đến chứng khoán, nội dung rất súc tích và thực tế. Đây là một bài giảng đầy cảm hứng, khiến tôi nảy ra nhiều chỉ số mà bản thân muốn tự mình thêm vào." - crimsonpath

"Tôi rất quan tâm đến đầu tư chứng khoán và tiền điện tử, và khóa học đã giúp tôi tự tin rằng mình có thể tự tay tạo ra các mô hình học máy bằng cách sử dụng lập trình!" - Bạn Jisu

"Sức mạnh khiến ngay cả người mới bắt đầu cũng muốn thử thách với mô hình hóa AI"

"Tôi vốn không có nền tảng về cả Python lẫn Deep Learning, nhưng giờ tôi đang thử thách bản thân với việc huấn luyện mô hình Transformer. Tôi rất vui vì đã biết nên bắt đầu học Deep Learning từ đâu thay vì cảm giác mơ hồ như trước!" - Choi Da-yeon

"Đây là một bài giảng thực sự tốt để bắt đầu với Deep Learning và Khoa học dữ liệu. Tôi rất hài lòng vì nội dung vừa chi tiết vừa nắm bắt được những điểm cốt lõi." - kyohyun58

"Cách giải thích dễ hiểu nên rất dễ nghe. Khóa học đã giúp ích rất nhiều cho tôi trong việc nhanh chóng nắm bắt những phần còn thắc mắc." - Bạn Son Hyung-seok

"Quá trình hiện thực hóa ý tưởng dành cho cả những người không phải là nhà phát triển hoặc không chuyên về kỹ thuật"

"Vì không phải là nhà phát triển và có ít kinh nghiệm về chứng khoán nên ban đầu tôi cảm thấy hơi khó khăn, nhưng sau khi xem đi xem lại nhiều lần, tôi đã có đủ ý tưởng cho mình. Nó thực sự giúp ích rất nhiều trong việc định hướng." - moljin 님

"Từ việc thu thập dữ liệu đến dự báo và kiểm tra báo cáo, tôi có thể tự mình tạo ra kết quả thực tế nên điều này cực kỳ hữu ích." - qiulong Xin

Cổ phiếu sẽ tăng vào ngày mai, liệu AI có biết? (Dự đoán giá cổ phiếu với độ chính xác 94%!)

Đầu tư chứng khoán, giờ đây không còn là cảm tính mà là thời đại của dữ liệu và AI!

Mô hình AI đã học hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu có thể dự đoán chính xác đến 94% không chỉ S&P 500, QQQ ETF mà còn cả các mã cổ phiếu riêng lẻ.

📖 Giới thiệu khóa học

Bạn có biết rằng dự báo giá cổ phiếu dựa trên AI không chỉ là lý thuyết đơn thuần mà còn là một công cụ tài chính mạnh mẽ có thể áp dụng vào đầu tư thực tế không?

Mô hình AI dựa trên học sâu (deep learning) sẽ được đề cập trong bài giảng này có khả năng:
Dự đoán S&P 500 ETF với độ chính xác 94%
Dự đoán QQQ ETF với độ chính xác 93%
Phân tích các mã cổ phiếu riêng lẻ với độ chính xác cao

Liệu con người có thể phân tích đồng thời nhiều mã cổ phiếu với một lượng lớn các chỉ số kinh tế và dữ liệu giá chứng khoán như thế này không?

"Giờ đây, việc đầu tư chứng khoán không còn chỉ dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm nữa, mà là thời đại đưa ra quyết định đầu tư dựa trên dữ liệu bằng cách học hỏi vô số chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu thông qua AI!"

Khóa học này cung cấp từ việc phân tích các chỉ số kinh tế sử dụng FRED API và Yahoo Finance đến việc xây dựng hệ thống dự báo giá cổ phiếu sử dụng các mô hình học sâu dựa trên LSTM và Transformer, một bài giảng tập trung hoàn toàn vào thực hành.

🔥Đam mêvớiđầu tưchứng khoán!

Tôi đã từng có niềm đam mê rất lớn với đầu tư chứng khoán! Vì vậy, tôi đã trực tiếp tìm học những bài giảng về kỹ thuật giao dịch biểu đồ nổi tiếng có giá hơn 400.000 won cho 3 giờ học, và thông qua việc phân tích biểu đồ để đầu tư swing, tôi đã duy trì được mức lợi nhuận trung bình hàng tháng khoảng 1 triệu won trong suốt 3 năm.

💼Dựa trên số vốn (seed) đã tạo ra như vậy, hiện tại tôi đang thử sức với cả đầu tư dài hạn và dần xây dựng một danh mục đầu tư ổn định.

Trăn trởvềviệc tự động hóađầu tưngắn hạn

Nhưng không dừng lại ở đó, sau khi trăn trở về một phương pháp đầu tư hiệu quả và hệ thống hơn, tôi đã nảy ra ý tưởng "Liệu có thể tự động hóa đầu tư ngắn hạn không?".

Tôi nghĩ rằng nếu tự mình tạo ra một mô hình dự đoán giá cổ phiếu dựa trên AI và xây dựng một chương trình bắt tín hiệu giao dịch trên thị trường thực tế, thì không chỉ tôi mà cả các bạn cũng có thể nắm bắt thời điểm giao dịch một cách hiệu quả hơn.

🎯Lý doxây dựngbài giảng

Tôi quyết định thực hiện bài giảng này vì muốn chia sẻ những bí quyết đã tích lũy được trong suốt quá trình này với nhiều người. Và trong phần 2 sắp tới, tôi dự định sẽ đưa vào quá trình triển khai thực tế chương trình tự động giao dịch chứng khoán Mỹ, vì vậy hãy dành sự quan tâm cho nó nhé!


"Hy vọng các bạn cũng sẽ được trải nghiệm mô hình đầu tư mới bằng cách tận dụng dữ liệu và công nghệ!"

📰 Giao dịch thuật toán AI – Chiếm 60~80% thị trường Phố Wall

  • Trên thực tế, nhiều công ty chứng khoán và tổ chức đầu tư tại Mỹ đang tích cực áp dụng AI vào phân tích cổ phiếu và giao dịch tự động. Ví dụ, vào năm 2017, Goldman Sachs đã thay thế 600 nhà giao dịch cổ phiếu bằng 2 kỹ sư máy tính, đồng thời áp dụng chương trình phân tích đầu tư trí tuệ nhân tạo 'Kensho', giúp xử lý khối lượng phân tích mà 15 người phải làm trong 4 tuần chỉ trong vòng 5 phút.

  • Ngoài ra, công ty quỹ Renaissance Technologies của Mỹ thực hiện giao dịch hoàn toàn 100% thông qua hệ thống máy tính, với tỷ suất lợi nhuận trung bình hàng năm đạt tới 30%. Công ty này đang tạo ra lợi nhuận thông qua các số liệu thống kê và thuật toán giao dịch khoa học.

  • Như vậy, giao dịch chứng khoán sử dụng AI đã trở nên phổ biến đến mức chiếm hơn 60-80% giao dịch chứng khoán tại Mỹ, và nhiều doanh nghiệp đang nâng cao hiệu quả cũng như khả năng sinh lời thông qua các công nghệ này.

🔥 Đặc điểm và sự khác biệt chỉ có ở bài giảng này

Dự đoán giá cổ phiếu bằng Deep Learning + Chỉ số kinh tế!

  • Không chỉ dừng lại ở việc mô hình hóa AI đơn thuần, khóa học sẽ kết hợp với dữ liệu kinh tế để thực hiện dự báo chính xác hơn.

  • Nhập dữ liệu kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu muốn dự đoán dưới dạng đầu vào kép để dự đoán chính xác giá cổ phiếu mục tiêu trong tương lai.

  • [Thu thập dữ liệu → Tiền xử lý → Thiết kế mô hình → Dự đoán → Đánh giá] Xây dựng toàn bộ quy trình (pipeline).

Trực tiếp triển khai mô hình AI đã được kiểm chứng với độ chính xác 94%

  • Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, bạn sẽ trực tiếp huấn luyện và cải thiện các mô hình AI đã được kiểm chứng thực tế.

  • Bạn có thể huấn luyện mô hình dự đoán AI không chỉ cho S&P 500, QQQ mà còn cho cả các mã cổ phiếu riêng lẻ.

Bài giảng tập trung hoàn toàn vào thực hành – Kết nối trực tiếp đến đầu tư thực tế

  • Không chỉ dừng lại ở việc học mô hình AI đơn thuần, bạn sẽ được thực hành với dữ liệu thực tế để có thể áp dụng trực tiếp vào đầu tư.

  • Ở phần sau của khóa học, bạn sẽ được học cách phân tích kết quả dự đoán của AI để thiết lập chiến lược đầu tư.

Giải thích từng bước để ngay cả người mới bắt đầu lập trình cũng có thể theo kịp

  • Không có kinh nghiệm phát triển AI cũng không sao!

  • Chúng tôi sẽ tiến hành từng bước một, từ phương pháp thu thập dữ liệu cho đến cách áp dụng mô hình học sâu (deep learning).

🎯 Bạn có thể làm được gì sau khi học khóa học này?

Bạn có thể dự đoán xu hướng giá cổ phiếu bằng cách phân tích hơn 40 loại dữ liệu kinh tế.
✔ Bạn có thể phân tích khả năng tăng hoặc giảm của từng cổ phiếu bằng cách sử dụng các mô hình học sâu (deep learning).
✔ Bạn có thể tạo ra các công cụ phân tích giúp đưa ra quyết định mua hoặc bán dựa trên kết quả dự đoán của AI.
✔ Bạn có thể trang bị khả năng sử dụng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong đầu tư chứng khoán.
✔ Bạn có thể phát triển mô hình dự đoán giá cổ phiếu bằng AI của riêng mình và thiết lập chiến lược đầu tư.

Dành cho những người sau đây

Tôi quan tâm đến chứng khoán Mỹ và muốn kiếm lợi nhuận thông qua đầu tư cổ phiếu.
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn bằng cách sử dụng các chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu do AI phân tích.

Các nhà giao dịch muốn học cách sử dụng AI trong
thị trường tài chính
Bạn có thể học cách trực tiếp xây dựng các mô hình LSTM & Transformer sử dụng học sâu để ứng dụng vào đầu tư thực tế.

Nhà phát triển muốn học hỏi về Deep Learning và phân tích dữ liệu thông qua các dự án thực tế
Bạn có thể học tập dựa trên dự án sử dụng dữ liệu tài chính thực tế, từ phát triển mô hình AI đến thu thập, học tập và đánh giá dữ liệu.

🚀 Hình ảnh của bản thân thay đổi sau khi tham gia khóa học!

✔ Bạn có thể dự đoán giá cổ phiếu bằng AI và xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu.
✔ Bạn có thể trực tiếp thực hiện phân tích dữ liệu tài chính bằng cách sử dụng Deep Learning.
✔ Bạn có thể phân tích thị trường chứng khoán bằng cách sử dụng mô hình LSTM và Transformer.
✔ Bạn có thể phát triển mô hình dự đoán giá cổ phiếu bằng AI của riêng mình để tạo ra công cụ hỗ trợ quyết định đầu tư.
✔ Ngay cả sau khi kết thúc khóa học, bạn vẫn có thể tiếp tục cải thiện mô hình phân tích bằng cách sử dụng mã nguồn đã được cung cấp.

Bao gồm những nội dung như thế này.

📈 Quá trình đào tạo mô hình AI (Thay đổi theo sự gia tăng của Epoch)

Khi mô hình càng học nhiều, giá trị mất mát (Loss) càng giảm và hiệu suất được cải thiện.
Khi số Epoch tăng lên, độ chính xác dự báo sẽ được cải thiện, nhưng đồng thời chúng tôi cũng kiểm tra khả năng xảy ra hiện tượng quá khớp (overfitting).

📊 Xu hướng giá cổ phiếu do AI dự báo (So sánh với dữ liệu thực tế)

So sánh giá cổ phiếu thực tế (đường màu xanh) và giá cổ phiếu dự đoán của AI (đường màu cam) để phân tích độ chính xác của dự báo.
Bằng cách thể hiện trực quan sự khác biệt giữa giá cổ phiếu do mô hình AI dự đoán cho từng mã cổ phiếu và giá cổ phiếu thực tế, bạn có thể dễ dàng kiểm tra độ chính xác.

📂 Phân tích độ chính xác dự báo QQQ ETF & S&P 500 ETF

Phân tích dữ liệu độ chính xác của S&P 500 và QQQ ETF do mô hình AI dự đoán và lưu dưới dạng tệp Excel.
Phân tích sai số dự đoán so với giá cổ phiếu thực tế và có thể kiểm tra độ tin cậy của mô hình.

📋 Phân tích độ chính xác của dự báo AI theo từng mã cổ phiếu

Có thể kiểm tra kết quả dự đoán AI và độ chính xác của từng mã cổ phiếu riêng lẻ.

Bạn có thể đánh giá khách quan hiệu suất dự báo của mô hình AI bằng cách sử dụng các chỉ số như MAE, MSE, RMSE, MAPE(%), Accuracy(%).
✅ Thông qua các chỉ số này, bạn sẽ học được cách giảm thiểu sai số dự báo và nâng cao độ tin cậy của mô hình.

📊 Kết quả phân tích dự đoán AI cho 20 cổ phiếu hàng đầu Nasdaq

✅ Đây là biểu đồ AI phân tích và dự báo xu hướng giá cổ phiếu của 20 mã cổ phiếu hàng đầu Nasdaq.
✅ Đường màu xanh biểu thị giá cổ phiếu thực tế, đường màu cam biểu thị giá cổ phiếu mà AI dự báo sau 7 ngày.
✅ Bạn có thể kiểm tra trực quan mức độ chính xác của mô hình AI trong việc dự báo biến động giá tương lai sau khi đã học các dữ liệu trong quá khứ.
✅ Bằng cách sử dụng mô hình này, bạn có thể phân tích khả năng tăng hoặc giảm của một mã cổ phiếu cụ thể trong tương lai dựa trên dữ liệu.
✅ Thông qua biểu đồ, bạn có thể đánh giá độ chính xác trong dự báo của AI và xem xét cách áp dụng vào đầu tư thực tế.

📢 Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Chúng tôi đã tổng hợp những câu hỏi thường gặp nhất trước khi đăng ký khóa học. Hãy kiểm tra nhanh những thắc mắc của bạn nhé!

Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào về nội dung không có ở đây, vui lòng để lại câu hỏi trên bảng câu hỏi bất cứ lúc nào.

Tôi sẽ trả lời một cách tận tình và chi tiết ngay khi kiểm tra!

Hỏi: Tôi là một nhà đầu tư chứng khoán trong nước, liệu bài giảng này có giúp ích gì không?

Tất nhiên rồi! Các logic cốt lõi của giao dịch tự động (chiến lược, backtesting, thực thi lệnh) đều giống nhau bất kể thị trường nào. Dựa trên quy trình đã học trong bài giảng, bạn hoàn toàn có thể áp dụng cho chứng khoán Hàn Quốc chỉ bằng cách thay đổi nguồn dữ liệu hoặc các đặc thù của thị trường Hàn Quốc (thời gian giao dịch, giới hạn giá trần, v.v.).

Hỏi: Tôi không rành về lập trình hay đầu tư chứng khoán, liệu tôi có thể tham gia khóa học không?

Vâng, hoàn toàn có thể! Chỉ cần bạn có khả năng nhập các lệnh máy tính cơ bản, chúng tôi sẽ giải thích một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể theo kịp. Ngay cả khi không có kiến thức chuyên sâu về đầu tư chứng khoán, bạn vẫn có thể vừa học vừa thực hành từng bước về nguyên lý và logic của hệ thống giao dịch tự động.

Q. Có thực hành bằng cách sử dụng Cursor AI không?

Vâng, đúng vậy. Không chỉ học lý thuyết, bạn sẽ được thực hiện dự án thực tế là xây dựng hệ thống tự động giao dịch trên tài khoản mô phỏng bằng cách sử dụng Cursor AI, sau đó kết nối nó với tài khoản thật. Ngay cả những người không quen với việc lập trình cũng có thể hoàn thiện hệ thống bằng cách sử dụng AI để giải quyết các vấn đề về mã hóa.

Hỏi: Khác biệt gì so với các dịch vụ AI gợi ý của các công ty chứng khoán hiện có trên thị trường?

Dịch vụ này khác biệt hoàn toàn so với các phân tích kết quả kinh doanh đơn giản hay tóm tắt tin tức tích cực gần đây mà các dịch vụ trên thị trường đang cung cấp. Khóa học này tập trung vào 'quy trình phân tích dữ liệu', nơi bạn tự mình thu thập, tiền xử lý các chỉ số kinh tế và xây dựng mô hình AI của riêng mình. Đây sẽ là lựa chọn tuyệt vời nhất cho những ai muốn thực hiện bước đi đầu tiên trong việc tạo ra một AI tự mình đọc hiểu thị trường.

Q. Tôi có thể đặt câu hỏi nếu có thắc mắc trong quá trình học không?

Vâng, nếu bạn gặp khó khăn trong quá trình theo dõi bài giảng, hãy để lại câu hỏi trên cộng đồng bất cứ lúc nào. Chúng tôi sẽ hỗ trợ tích cực để tất cả học viên có thể hoàn thành khóa học cho đến cuối cùng.

Hỏi: Tôi nên xây dựng lộ trình học tập như thế nào cho hợp lý?

Nếu bạn còn thiếu kiến thức cơ bản, tôi khuyên bạn nên học các nguyên lý cốt lõi của dự đoán giá cổ phiếu dựa trên học máy thông qua bài giảng 'Bí mật của giao dịch thuật toán' trước. Sau đó, bạn có thể xây dựng hệ thống một cách hiệu quả nhất bằng cách tiếp thu các chiến lược thực tế và bí quyết giao dịch tự động thông qua bài giảng 'Phương pháp đầu tư gối đầu'.

Q. Có nhiều bài giảng về giao dịch tự động, tôi nên nghe bài giảng nào thì tốt?

A. Để giúp bạn học phân tích thị trường và giao dịch tự động một cách hệ thống, hạn chế tối đa sai sót cho đến khi xây dựng được hệ thống giao dịch tự động của riêng mình, tôi đã cấu trúc ba bài giảng thành một lộ trình liên kết duy nhất. Vui lòng xem hướng dẫn bên dưới và chọn giai đoạn phù hợp với năng lực cũng như mục tiêu hiện tại của bạn. (Nếu xem trên điện thoại di động, bạn có thể dùng ngón tay phóng to để nhìn rõ hơn.)

Bảng so sánh lộ trình bài giảng giao dịch tự động của Cheat Key Man

Người tạo ra bài giảng này

An ninh mạng (Phát triển giải pháp bảo mật & Mật mã học & Hacking)

  • Thiết kế và phát triển giải pháp ngăn chặn mã độc tống tiền (Ransomware)

  • Công nghệ mã hóa siêu nhẹ và xác thực driver cho môi trường xe hơi·IoT

  • Phân tích lỗ hổng Smart Home IoT & chế tạo công cụ hack

  • Thiết kế và phát triển Tường lửa ứng dụng Web (WAF) dựa trên AI

  • Mô phỏng tấn công (Penetration Testing) cho các doanh nghiệp lớn


Lập kế hoạch

  • Quy hoạch hệ thống phòng thủ chủ động ở cấp độ tập đoàn

  • Thiết lập quản trị kiểm thử xâm nhập (Pentest) tích hợp


Blockchain · Fintech

  • Thiết kế và phát triển kiến trúc dịch vụ thanh toán di động (Mobility)·NFT·tài sản kỹ thuật số

  • Xây dựng hệ thống STO (Chứng khoán Token) cho doanh nghiệp lớn

Nền tảng dữ liệu & Tự động hóa

  • Thiết kế và phát triển giải pháp quản lý chất lượng SQL và đường ống dữ liệu (data pipeline) cho dây chuyền sản xuất và bán dẫn

  • Lập kế hoạch và thiết kế nền tảng tự động hóa quy trình làm việc AI dựa trên n8n·MCP·A2A

Giáo dục & Cộng đồng

  • Bài giảng đặc biệt về hack không dây và bảo mật dành cho cán bộ nhân viên bán dẫn

  • Vận hành các khóa học trực tuyến về bí quyết thực tiễn IT

  • CEO Bất động sản nửa giá

Lưu ý trước khi khóa học bắt đầu

📌 Môi trường thực hành

  • Python (pandas, NumPy, TensorFlow 등)

  • Google Colab, Visual Studio Code hoặc Cursor IDE

  • Thu thập dữ liệu FRED API và Yahoo Finance

  • Matplotlib, Seaborn, Plotly (Trực quan hóa dữ liệu)

📌 Tài liệu học tập

  • Chúng tôi cung cấp dưới dạng liên kết Notion!

  • Hãy tham khảo ghi chú bài học của bài giảng giới thiệu nhé!




    Bạn có thể kiểm tra ghi chú bài học ngay lập tức như trong ảnh chụp màn hình thứ hai bằng cách rê chuột vào phần màn hình phát video (màu đen) trên màn hình hiện tại và cuộn chuột xuống một chút.



    (Trước khi cuộn xuống)


    (Sau khi cuộn chuột xuống)


    Những bài học không có tài liệu giảng dạy sẽ không hiển thị bất kỳ tài liệu nào.
    📑 Vui lòng lưu ý rằng chỉ những bài học có biểu tượng này mới có tài liệu! 😊

    Nếu bạn gặp khó khăn khi truy cập do môi trường mạng nội bộ công ty hoặc các lý do khác, hãy liên hệ với chúng tôi bất cứ lúc nào qua banbu.jh@gmail.com nhé! 😊

📌 Nội dung bổ sung sẽ hữu ích nếu bạn biết

  • Kiến thức cơ bản về Deep Learning và Machine Learning

    • Sẽ rất hữu ích nếu bạn đã có kinh nghiệm sử dụng TensorFlow.

    • Nếu bạn đã biết các khái niệm cơ bản về mạng thần kinh (NN) và phân tích chuỗi thời gian, tốc độ thấu hiểu sẽ nhanh hơn.

  • Kinh nghiệm phân tích và tiền xử lý dữ liệu

    • Nếu bạn đã có kinh nghiệm sử dụng các thư viện thao tác và phân tích dữ liệu như Pandas, NumPy, bạn sẽ có thể theo kịp các bài thực hành một cách dễ dàng hơn.

  • Hiểu biết cơ bản về dữ liệu tài chính và các chỉ số kinh tế

    • Sẽ có lợi hơn nếu bạn đã có kinh nghiệm xử lý dữ liệu tài chính từ các nguồn dữ liệu như FRED API, Yahoo Finance.

📌 Đừng lo lắng nếu những khái niệm trên còn xa lạ với bạn!
Khóa học được thiết kế để giải thích các nội dung liên quan một cách tận tình và giúp bạn làm quen một cách tự nhiên thông qua thực hành. 🚀

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người quan tâm đến chứng khoán và kinh tế

  • Những người muốn học Python

  • Những người muốn học deep learning

  • Những người muốn thử phân tích dữ liệu

  • Những người muốn học cách xử lý dữ liệu

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python

Xin chào
Đây là cheatkeylab

Xác minh Inflearn

1,602

Học viên

131

Đánh giá

126

Trả lời

4.7

Xếp hạng

6

Các khóa học

Tôi đã tích lũy được chuyên môn thông qua nhiều kinh nghiệm thực tế và dự án đa dạng:

Kinh nghiệm và thành tựu chính

An ninh mạng (Phát triển giải pháp bảo mật & Mật mã học & Hacking)

  • Thiết kế và phát triển giải pháp chống mã độc tống tiền (Ransomware)

  • Công nghệ mã hóa siêu nhẹ và xác thực driver cho môi trường Xe hơi·IoT

  • Phân tích lỗ hổng bảo mật Smart Home IoT & chế tạo công cụ hack

  • Thiết kế và phát triển Tường lửa ứng dụng Web (WAF) dựa trên AI

  • Kiểm thử xâm nhập (Pentest) cho các doanh nghiệp lớn

     

Lập kế hoạch

  • Quy hoạch hệ thống phòng thủ chủ động ở cấp độ tập đoàn

  • Thiết lập quản trị kiểm thử xâm nhập (Pentest) tích hợp

     

Blockchain · Fintech

  • Thiết kế và phát triển kiến trúc dịch vụ thanh toán di động (Mobility)·NFT·tài sản kỹ thuật số

  • Xây dựng hệ thống STO (Chứng khoán Token) cho doanh nghiệp lớn

Nền tảng dữ liệu & Tự động hóa

  • Thiết kế và phát triển giải pháp quản lý chất lượng SQL và đường truyền dữ liệu cho dây chuyền sản xuất và bán dẫn

  • Quy hoạch và thiết kế nền tảng tự động hóa quy trình làm việc AI dựa trên n8n·MCP·A2A

Giáo dục & Cộng đồng

  • Bài giảng đặc biệt về bảo mật và hack không dây dành cho nhân viên bán dẫn

  • Vận hành khóa học trực tuyến về bí quyết thực tiễn IT

  • CEO Bất động sản nửa giá

 

Hiện tại và mục tiêu bài giảng

Hiện tại, với tư cách là một nhà phát triển IT tại tập đoàn lớn, tôi đang tạo ra những thành quả trong nhiều lĩnh vực đa dạng như phát triển dịch vụ, cải thiện hiệu suất, blockchain, AI, đám mây, cơ sở hạ tầng và bảo mật thông tin. Đồng thời, tôi cũng đang tiếp tục những thử thách mới thông qua việc kết hợp giữa thực tiễn và kinh doanh trên nền tảng do chính mình lên kế hoạch và vận hành.

Tôi tin rằng bản chất của IT nằm ở ứng dụng thực tiễn.
Thông qua bài giảng này, tôi muốn truyền tải đến các bạn những điều sau:

  • Cách áp dụng hiệu quả công nghệ vào các dự án thực tế

  • Cách giải quyết các vấn đề thực tế trong công việc hiện tại

  • Bí quyết thực tế giúp ngay cả những người không chuyên cũng có thể tự mình xây dựng doanh nghiệp hoặc danh mục dự án cá nhân (portfolio)

  • Cách để tiếp cận IT một cách dễ dàng và tận hưởng nó

 

Bài giảng bí kíp IT chỉ học những nội dung cốt lõi

Bài giảng của tôi không chỉ đơn thuần truyền đạt lý thuyết. Tôi sẽ giúp bạn học được những nội dung cốt lõi cần thiết nhất mà không làm lãng phí thời gian bằng cách gửi gắm vào đó kinh nghiệm thực tế và sự chân thành.

IT tuy bao la và có phạm vi học tập rất rộng, nhưng bạn không cần phải biết tất cả mọi thứ.
Chỉ cần học chính xác những gì bản thân cần và nắm vững cách vận dụng chúng một cách hiệu quả, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng IT thành thạo như một chuyên gia.

Tôi sẽ trở thành IT Cheat Key của bạn để chúng ta có thể cùng nhau tìm ra những con đường mới, tiếp tục những thử thách thành công và tạo nên những khoảnh khắc mà công nghệ trở thành công cụ mạnh mẽ thay đổi cuộc sống.
Xin cảm ơn! 🎯

 

Yêu cầu hợp tác kinh doanh và giảng dạy

Email : banbu.jh@gmail.com

 

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

19 bài giảng ∙ (1giờ 58phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

40 đánh giá

4.6

40 đánh giá

  • itsaladent님의 프로필 이미지
    itsaladent

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Giải thích rất rõ ràng, nội dung bài giảng cũng được sắp xếp chặt chẽ nên tôi đã theo kịp và học rất suôn sẻ. Sau khi ôn tập lại vài lần nữa, tôi dự định sẽ đăng ký thêm các khóa học khác!

    • cheatkeylab
      Giảng viên

      Xin chào bạn @IT샐러던트. Cảm ơn bạn đã để lại những đánh giá quý báu. Trong quá trình học, nếu có phần nào chưa làm được hoặc có thắc mắc, bạn hãy cứ đặt câu hỏi bất cứ lúc nào nhé. Mình sẽ hỗ trợ cho đến khi vấn đề được giải quyết. Xin cảm ơn bạn.

  • moljin님의 프로필 이미지
    moljin

    Đánh giá 16

    Đánh giá trung bình 4.8

    5

    95% đã tham gia

    Tôi đã học liên tục cả hai khóa Backtest Research và Algorithm Trading. Tôi cũng đã chạy code mà bạn cung cấp trong khi học. Vì tôi không phải là developer và chỉ từng làm web application với các framework Python (Django, Flask, FastAPI)... nên có khá nhiều phần trong nội dung bài giảng mà tôi không theo kịp hoàn toàn. Do không làm việc trong lĩnh vực này... nên kinh nghiệm cũng ít..., và vì cũng không có nhiều kinh nghiệm giao dịch chứng khoán nên thiếu kiến thức cơ bản ở cả hai mảng, điều này khiến khóa học khó hơn một chút, nhưng dù sao thì đây cũng là một khóa học đủ để có được ý tưởng. Nếu xem lại nhiều lần và dần dần tăng thêm kiến thức nền tảng liên quan thì chắc sẽ có kết quả. Tôi nhớ lại khi mới bắt đầu coding với Python, khi tự học cũng cần thời gian để đi vào궤도 nhất định. Tôi mong rằng sẽ có khóa học về Algorithm Trading liên quan đến thị trường chứng khoán trong nước. Cảm ơn bạn.

    • cheatkeylab
      Giảng viên

      Xin chào. Cảm ơn bạn đã quan tâm đến khóa học. Như bạn đã nói, khóa học này yêu cầu kinh nghiệm về phát triển phần mềm, tài chính và chứng khoán, nên tôi nghĩ việc cảm thấy hơi khó khăn ban đầu là điều tự nhiên đối với những người không phải là lập trình viên hoặc chưa có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, mục đích của khóa học là giúp những người không chuyên về lĩnh vực này, những người không phải là lập trình viên có thể học nhanh bằng cách sử dụng AI phù hợp với xu hướng hiện nay và hiện thực hóa ý tưởng của mình. Từ góc độ đó, tôi nghĩ @moljin đã theo kịp rất tốt. Và kích thước Context mà AI có thể nhận biết đang ngày càng lớn hơn, nên nếu ý tưởng và hướng đi chính xác thì có thể sử dụng AI để triển khai thêm tính năng hoặc mở rộng các tính năng hiện có. Cảm ơn bạn đã chia sẻ ý kiến về đầu tư thị trường chứng khoán trong nước. Tôi sẽ cân nhắc điều này khi suy nghĩ về hướng cải thiện và mở rộng khóa học trong tương lai. Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá chân thành.

  • crimsonpath565643님의 프로필 이미지
    crimsonpath565643

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Tôi rất quan tâm đến cổ phiếu nên đã tham gia khóa học này, và tôi thấy nội dung bài giảng khá cô đọng và thiết thực, rất dễ đồng cảm. Ngoài các chỉ số được đề cập trong khóa học, tôi còn nghĩ ra một số chỉ số mà tôi muốn tự mình thêm vào, và tôi cũng muốn phân tích sâu hơn về các cổ phiếu mà tôi quan tâm. Nhìn chung, tôi rất hài lòng vì khóa học này gọn gàng và đầy đủ kiến thức, tôi cũng mong khóa học về giao dịch cổ phiếu tự động sẽ sớm ra mắt!

    • cheatkeylab
      Giảng viên

      Cảm ơn crimsonpath rất nhiều vì những đánh giá quý báu. Rất vui khi bạn đã tìm thấy nguồn cảm hứng từ các chỉ số và phân tích cổ phiếu. Chúng tôi sẽ sớm ra mắt khóa học giao dịch tự động, vì vậy hãy chờ đợi nhé!

  • cndtjd54121421님의 프로필 이미지
    cndtjd54121421

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    32% đã tham gia

    Tuy có hơi khó một chút nhưng tôi vẫn đang theo dõi rất kỹ! Thú vị lắm ạ

    • cheatkeylab
      Giảng viên

      Chào bạn @도상지. Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá quý giá. Trong quá trình nghe giảng, nếu có phần nào chưa làm được hoặc có thắc mắc, bạn hãy cứ đặt câu hỏi bất cứ lúc nào nhé. Tôi sẽ hỗ trợ cho đến khi vấn đề được giải quyết. Xin cảm ơn bạn.

  • silverwave님의 프로필 이미지
    silverwave

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Tôi sẽ phải thử áp dụng trực tiếp vào portfolio của mình xem sao. Mong bạn sớm đăng tải bài giảng tiếp theo!

    • cheatkeylab
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn silverwave đã tham gia khóa học! Tôi rất vui vì khóa học này hữu ích cho bạn. Hãy chờ đợi những bài giảng tiếp theo, tôi sẽ cố gắng chuẩn bị thật tốt!

Khóa học khác của cheatkeylab

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

39.600 ₫

16%

1.003.883 ₫