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

Hãy cách mạng hóa hoạt động đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm đến 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng với API của Công ty Chứng khoán Đầu tư Hàn Quốc, đồng thời có cơ hội đặc biệt để thực hiện giao dịch cổ phiếu tự động bằng AI trên tài khoản thực. Người mới bắt đầu cũng không cần lo lắng. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu những khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do nên đầu tư vào cổ phiếu Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ và trong 60 năm tới, đầu tư là điều thiết yếu trong cuộc sống của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra người bạn đồng hành đầu tư bằng AI của riêng bạn!

Bạn có thể học một cách có hệ thống về tự động hóa giao dịch chứng khoán bằng cách sử dụng Python và Interactive Brokers API, API chiếm thị phần số 1 toàn cầu.

Nhận đề xuất mã cổ phiếu từ AI và giao phó cả thời điểm mua - bán, liệu có thực sự sinh lời không? AI không phải là công cụ tiên tri đoán trước giá cổ phiếu trong tương lai. Thay vào đó, nó có thể là một công cụ hỗ trợ đầu tư mạnh mẽ giúp kiểm soát những cảm xúc làm lung lay quyết định đầu tư, phân tích các thông tin phức tạp và giúp bạn tuân thủ các nguyên tắc đầu tư dài hạn. Trong khóa học này, bạn sẽ hiểu về các lỗi hành vi điển hình của nhà đầu tư cá nhân như tâm lý sợ thua lỗ (loss aversion), bán tháo trong hoảng loạn (panic selling), hay hội chứng sợ bỏ lỡ (FOMO), đồng thời học cách sử dụng các câu lệnh AI (prompt) và công cụ phân tích đầu tư để xây dựng một tiêu chuẩn đầu tư vững chắc. Từ việc tính toán ngược tài sản mục tiêu đến thiết kế danh mục đầu tư, tận dụng tài khoản ưu đãi thuế và thiết lập mua tích lũy tự động, hãy hoàn thiện hệ thống đầu tư AI của riêng bạn mà ngay cả những nhân viên văn phòng bận rộn cũng có thể thực hiện đều đặn. Point 1. Hiểu rõ giới hạn của đầu tư AI và sử dụng đúng cách - Hiểu qua dữ liệu lý do tại sao AI không phù hợp để đề xuất mã cổ phiếu và dự đoán thời điểm mua bán - Ứng dụng AI vào những lĩnh vực nó làm tốt như phân tích báo cáo thu nhập (earning call), chẩn đoán trùng lặp ETF, kiểm tra danh mục đầu tư - Học cách xem xét các kịch bản đối lập và các yếu tố rủi ro để không chỉ tin vào những câu trả lời lạc quan Point 2. Chỉnh sửa những sai lầm làm lung lay tâm lý đầu tư - Chẩn đoán các mô hình hành vi đầu tư lặp đi lặp lại như sợ thua lỗ, hiệu ứng chốt lời sớm (disposition effect), bán tháo trong hoảng loạn, FOMO - Thực hành quy tắc 72 giờ để giảm mua bán theo cảm tính và xây dựng thói quen cụ thể hóa các điều kiện bán - Thiết kế các câu lệnh AI giúp duy trì nguyên tắc đầu tư dài hạn bất chấp biến động thị trường Point 3. Xây dựng hệ thống đầu tư dài hạn tự vận hành - Thiết kế danh mục đầu tư và kế hoạch đầu tư tích lũy dựa trên tài sản mục tiêu và thời gian đầu tư - Kiểm tra chiến lược đầu tư bằng phân tích Monte Carlo và mô phỏng tài khoản ưu đãi thuế - Hoàn thiện cấu trúc đầu tư tự thực hiện mà không cần phải đắn đo mỗi lần thông qua việc thiết lập mua tự động và quỹ dự phòng tiền mặt

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

Hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI tạo sinh sử dụng Deep Learning và nắm vững cách sử dụng thông qua thực hành.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Đây là khóa học giúp bạn học Deep Learning bằng cách sử dụng Tensorflow. Bạn sẽ học các mô hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression), hồi quy logistic (Logistic Regression) và hồi quy softmax (Softmax Regression), sau đó tạo mô hình MLP để phân loại hình ảnh thời trang!

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

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.

👉 Khóa học này phù hợp với những ai muốn nhìn nhận “kết quả AI” không chỉ là “giá trị được đưa ra”, mà là một phán đoán có thể hiểu được. Rốt cuộc, AI đưa ra phán đoán dựa trên tiêu chí nào? Trong khóa học này, chúng ta sẽ giải thích một cách có hệ thống dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến phán đoán của AI và tại sao dữ liệu lại quan trọng. Bạn sẽ hiểu được AI diễn giải thông tin dưới dạng số như thế nào và từng bước xây dựng các tiêu chí phán đoán ra sao.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Trên đường đi làm vào sáng mai, điện thoại của bạn đã nhận được “những mã cổ phiếu hệ thống lựa chọn hôm nay và lý do”. AI giao dịch tự động cổ phiếu Hàn Quốc đọc dòng tiền của nhà đầu tư nước ngoài và tổ chức, tự lo mọi việc từ mua vào đến chốt lời·cắt lỗ — không phải chương trình do người khác tạo ra, mà là thứ bạn trực tiếp xây dựng cho riêng mình.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Bây giờ bạn có thể hiển thị đầu ra Python của mình dưới dạng trang web! Bạn có thể tạo trang web của riêng mình chỉ bằng Python. Đây là cơ hội để tạo Bảng điều khiển tương tác cho phép bạn kiểm tra các kết quả được tạo bằng Python, chẳng hạn như phân tích dữ liệu và học máy, trên một trang web!

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ trong thị trường giảm giá?" Tôi cũng đã trăn trở sâu sắc với câu hỏi này. Phần lớn các logic giao dịch tự động trên thị trường dường như tạo ra lợi nhuận trong thị trường tăng giá, nhưng ngay khi màu sắc của thị trường thay đổi, chúng lại mất đi khả năng ứng phó. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp những bí quyết tự mình nghiên cứu trong suốt 2 năm qua với các công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp thiết kế một 'mô hình deep learning dựa trên Transformer' có khả năng đồng thời đọc hiểu diễn biến của nền kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai mô hình trong môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, bạn sẽ xây dựng một 'hệ thống điểm số tổng hợp thông minh' kết hợp cả cảm xúc tin tức, vượt xa các chỉ báo đơn thuần. Bên cạnh đó, 'cổng an toàn AI' được tích hợp góc nhìn của một nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Phố Wall sẽ bổ sung sự xác tín cuối cùng ngay trước khi mua, dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua và bán đơn giản, bạn sẽ tự tay triển khai toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức, bao gồm logic chốt lời·cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và cả báo cáo thời gian thực qua Slack.