Hoàn thiện phương pháp đầu tư gối đầu: Tự động hóa hoàn toàn giao dịch chứng khoán bằng AI giúp buổi sáng đầy phấn khởi - Claude Vibe Coding

Hãy cách mạng hóa việc đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp tạo ra một hệ thống tự động giao dịch AI thực tế nhắm vào 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Chúng tôi mang đến cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng bằng API của Korea Investment & Securities, sau đó có thể tiến hành tự động giao dịch chứng khoán bằng AI trên tài khoản thật. Ngay cả những người mới bắt đầu chơi chứng khoán cũng không gặp vấn đề gì. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ nay về sau, đầu tư là điều tất yếu trong suốt 60 năm cuộc đời của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

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!

Thời đại trở thành 'CEO nền tảng của riêng mình' chỉ với một ý tưởng ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu về IT, nhờ tận dụng AI và Gnuboard! Chúng tôi sẽ trình diễn chi tiết toàn bộ quá trình phát triển thực tế từ lập kế hoạch đến triển khai, đồng thời hướng dẫn các phương pháp kiếm tiền đa dạng như quảng cáo và trung tâm mua sắm. Hãy bắt đầu công việc kinh doanh trực tuyến của bạn ngay bây giờ!

Chỉ cần nhập mã chứng khoán (ticker) của doanh nghiệp Mỹ, hệ thống sẽ tự động thu thập dữ liệu tài chính kế toán, phân tích đối thủ cạnh tranh, tin tức gần đây và thông tin giá cổ phiếu, sau đó sử dụng OpenAI GPT API để phân tích chuyên sâu và tạo báo cáo đầu tư chuyên nghiệp. Kết quả cuối cùng sẽ được tự động tải lên Notion. Thông qua việc làm quen với các khái niệm và thuật ngữ tài chính kế toán cơ bản, ngay cả các kỹ sư cũng có thể ứng dụng vào việc phân tích đối thủ (benchmarking), thuyết phục cấp trên hoặc lập kế hoạch cho các giải pháp mới. Bạn sẽ được học cách xây dựng máy chủ API hiệu suất cao bằng Python và FastAPI, đồng thời rèn luyện các kỹ năng thực chiến về lập trình bất đồng bộ, tích hợp AI và Fintech. Khóa học hỗ trợ cả những người mới bắt đầu có thể dễ dàng theo kịp để hoàn thiện một hệ thống có khả năng ứng dụng vào đầu tư và kinh doanh thực tế, giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển nhạy bén trong kỷ nguyên AI.

Đây là khóa học giúp bạn tự xây dựng chương trình tự động giao dịch chứng khoán và tiền điện tử bằng cách tận dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu, phát triển mô hình dự đoán, hệ thống gợi ý mã đầu tư cho đến giao dịch tự động thực tế, qua đó đồng thời tiếp thu kỹ năng phát triển ứng dụng AI và kiến thức đầu tư tài chính.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

Hãy cách mạng hóa việc đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp tạo ra một hệ thống tự động giao dịch AI thực tế nhắm vào 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Chúng tôi mang đến cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng bằng API của Korea Investment & Securities, sau đó có thể tiến hành tự động giao dịch chứng khoán bằng AI trên tài khoản thật. Ngay cả những người mới bắt đầu chơi chứng khoán cũng không gặp vấn đề gì. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ nay về sau, đầu tư là điều tất yếu trong suốt 60 năm cuộc đời của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Đây là bài giảng về cách tạo bot giao dịch chứng khoán tự động bằng cách sử dụng API xing của eBest Investment & Securities. Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động của riêng bạn tự động giao dịch 365 ngày một năm.

Thông qua 5 dự án thực tế, bạn sẽ học cách phát triển ứng dụng web dữ liệu/học máy. Với Python và Streamlit, bạn có thể dễ dàng và nhanh chóng tạo và triển khai ứng dụng web. (Cập nhật tháng 6/2025)

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Khóa học này không tập trung vào việc dạy nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật học lập trình thuần túy, mà tập trung vào việc nuôi dưỡng khả năng trực tiếp giải quyết các vấn đề trong công việc bằng cách sử dụng các đại lý AI (AI Agent). Trước đây, khi có vấn đề phát sinh, bạn phải phụ thuộc vào bộ phận IT hoặc thuê ngoài phát triển, nhưng giờ đây là thời đại mà bạn có thể cùng AI thiết kế và tạo ra các bản mẫu (prototype) ngay lập tức để thực hiện tự động hóa công việc. Các năng lực cốt lõi cần thiết cho việc này là định nghĩa vấn đề, thiết lập chiến lược giải quyết thông qua cộng tác với AI và khả năng trực tiếp tạo ra các công cụ cần thiết. Đặc biệt, bằng cách sử dụng Codex CLI, những người đang sử dụng ChatGPT có thể thực hành lập trình theo hướng đại lý (agentic coding) ngay lập tức mà không tốn thêm chi phí, giúp những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể nhanh chóng tích lũy kinh nghiệm thực tế. Chương trình giảng dạy được cấu trúc theo từng bước, từ việc thấu hiểu những thay đổi trong kỷ nguyên đại lý AI đến các kiến thức cơ bản về phát triển, sử dụng terminal, lập trình agentic dựa trên Codex CLI, cấu trúc hóa vấn đề, phát triển ứng dụng web Django và tạo ra các ứng dụng tự động hóa công việc thực tế. Người học có thể đạt được năng lực tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng cách trực tiếp tạo ra các ứng dụng có thể áp dụng ngay vào thực tế như danh sách việc cần làm (To-Do), bảng kiểm tra (checklist), quản lý lịch trình, biên bản cuộc họp và công cụ tóm tắt. Toàn bộ khóa học được thiết kế theo phương pháp micro-learning dạng mô-đun với các đơn vị ngắn, giúp người học tiếp thu nhanh chóng các nội dung cần thiết và có thể tái sử dụng ngay lập tức trong quá trình làm việc.

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, những người đam mê AI và các chuyên gia muốn phát triển các ứng dụng AI thực tế bằng cách sử dụng LangChain, OpenAI, Hugging Face và Python. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết, khóa học này áp dụng phương pháp tiếp cận thực tế và định hướng dự án. Trong suốt khóa học, học viên sẽ trực tiếp xây dựng tổng cộng 15 ứng dụng AI hoàn chỉnh, bao gồm chatbot, công cụ phân tích CSV, hệ thống sàng lọc sơ yếu lý lịch, bot trích xuất hóa đơn, trợ lý hỗ trợ, công cụ tiếp thị, ứng dụng Text-to-SQL và nhiều ứng dụng khác. Tôi tạo ra khóa học này để giúp các khái niệm AI phức tạp trở nên dễ hiểu và giúp mọi người đều có thể tiếp cận với việc phát triển LLM hiện đại. Nhiều người học gặp khó khăn trong việc hiểu cách các công cụ như LangChain, embedding, hệ thống bộ nhớ, cơ sở dữ liệu vector và AI Agent tương tác với nhau trong các ứng dụng thực tế. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước thông qua các giải thích rõ ràng, các phiên lập trình thực tế và quy trình triển khai thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ tự tin hiểu cách thiết kế, xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên AI bằng cách tận dụng các công nghệ AI tạo sinh mới nhất.

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.

"Hoàn thiện từ A đến Z về Deep Learning, từ cơ bản đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 41 bài giảng)“ Vượt xa mức độ gọi mô hình đơn thuần, bạn sẽ học cách xây dựng đường ống (pipeline) Deep Learning gọn gàng và hiệu quả bằng cách sử dụng PyTorch Lightning - xu hướng hiện nay trong ngành. Hãy trực tiếp triển khai tổng cộng 7 dự án từ dự báo giá cổ phiếu đến AI tạo sinh, hình ảnh y tế và phân tích âm thanh để trở thành một kỹ sư AI tự tin trước bất kỳ loại dữ liệu nào.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Dạo gần đây LLM đang thay đổi môi trường phát triển, nhưng điều thực sự quan trọng không phải là "viết mã thay bạn" mà là tích hợp nó vào dịch vụ như một tính năng. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn triển khai từng bước một dịch vụ xem bài Tarot tuy nhẹ nhàng nhưng có độ hoàn thiện cao bằng Next.js + OpenAI API. Trong giai đoạn đầu, chúng ta sẽ tạo một MVP (Sản phẩm khả thi tối thiểu) có thể hoạt động mà không cần backend, đồng thời kết nối luồng nhập liệu của người dùng (câu hỏi/luồng/chọn bài) cho đến khi tạo ra kết quả. Ở các giai đoạn tiếp theo, chúng ta sẽ mở rộng tính năng với việc xây dựng backend, đăng nhập thông thường và OAuth, tính năng cộng đồng và bảng điều khiển lịch sử xem bài. Cuối cùng, chúng ta sẽ tiến hành triển khai lên AWS và tích hợp Google AdSense để hoàn thiện sản phẩm dưới dạng có thể vận hành thực tế. Ngoài ra, để chi phí sử dụng LLM API không trở thành gánh nặng, khóa học cũng sẽ bao gồm việc tìm hiểu cấu trúc phí và các chiến lược tối ưu hóa chi phí.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

: "Hơn cả phân tích dữ liệu, hoàn thiện mô hình dự đoán với 5 dự án thực tế (Tổng cộng 45 bài giảng)" Bạn đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ gọi các thư viện đơn thuần, khóa học này sẽ giúp bạn làm chủ hoàn toàn nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu, từ dự đoán sống sót trên tàu Titanic đến phân loại tin nhắn rác. Từ các mô hình tuyến tính đến các thuật toán Ensemble mới nhất và cả kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống các dự án có sức mạnh lớn nhất trong thực tế công việc. Giờ đây, hãy bước vào thế giới mô hình hóa trí tuệ nhân tạo, nơi dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đã được phân tích.

Bắt đầu từ một ứng dụng trống, bạn sẽ trực tiếp thêm 65 node để xây dựng một quy trình phân tích đầu tư thực tế, bao gồm: lọc mã cổ phiếu, phân tích mô hình VCP, theo dõi dòng tiền, kiểm tra hồi quy (backtest), nhận xét bằng AI và thông báo qua Telegram. Đây là khóa học thực hành giúp bạn kết nối mã nguồn do AI tạo ra thành các chức năng thực thụ của ứng dụng, từ đó hoàn thiện hệ thống phân tích của riêng mình cho cả thị trường chứng khoán Hàn Quốc và Mỹ.

Dự án kỷ niệm bàn thắng thứ 100 của Son Heung-min! Crawling thực tế và phân tích dữ liệu trên Transfermarkt

Bài giảng này bao gồm quá trình tự động hóa giao dịch thuật toán trong môi trường máy tính cục bộ và đám mây, đồng thời tập trung vào thực hành.