Xây dựng hệ thống AI tự động phân tích chứng khoán Mỹ bằng Vibe Coding với Claude Code

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.

Đây là khóa học không chỉ giúp bạn mở rộng ý tưởng về cách vận hành blog bằng việc xây dựng chương trình tự động đăng bài trên WordPress bằng Python nhằm theo đuổi lợi nhuận từ tiếp thị liên kết CPA, mà còn giúp bạn học Python thực chiến một cách hoàn hảo thay vì chỉ là lý thuyết suông.

Không biết một dòng mã nào cũng không sao. Bây giờ là thời đại của Vibe Coding, nơi bạn phát triển phần mềm bằng cách "trò chuyện" với AI.

3 nghìn học viên đã chọn khóa học này! Đã cập nhật lên phiên bản GPT-5! ChatGPT có thể làm được đến đâu? Tạo ứng dụng giao dịch chứng khoán tự động và báo cáo đầu tư web!

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.

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Đây là khóa học triển khai nhiều mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau bằng cách sử dụng PyTorch, một framework học sâu có tính ứng dụng rất cao trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

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

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Một CTO hiện tại của startup sẽ truyền đạt kiến thức về vibe coding thu được thông qua dịch vụ thực tế và nhiều dự án outsourcing.

Tạo chương trình sử dụng GPT API, từ tạo hình ảnh đến tạo video!

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Không biết code cũng OK! Hãy biến ý tưởng của bạn thành lợi nhuận thực tế chỉ trong vòng 4 tuần. Tận dụng AI và các công cụ mới nhất để tạo đồng thời cả website và ứng dụng, rồi kết nối trực tiếp đến dịch vụ ngay lập tức.

Trợ lý Kim, người từng tăng ca mỗi ngày, làm thế nào để trở thành "thần tiên tan làm đúng giờ" chỉ trong 1 giờ? Bí quyết giúp bạn tìm lại "thời gian tan làm" của chính mình Thức trắng đêm vì một công thức Excel bị lỗi, hay cả bản báo cáo rối tung lên chỉ vì một lỗi đánh máy, chắc hẳn dân công sở nào cũng đã từng trải qua ít nhất một lần đúng không? Khóa học này được thiết kế để chấm dứt những "nỗi đau lặp đi lặp lại" đó. Bạn không cần phải học thuộc lòng các cú pháp lập trình phức tạp. Chúng ta sẽ sử dụng Cursor AI - một công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo giúp viết code chỉ bằng các câu lệnh văn bản, và Streamlit - nền tảng giúp bất kỳ ai cũng có thể tạo website một cách dễ dàng. Tôi đã đưa vào đây toàn bộ quá trình giải quyết những "điểm nhức nhối" trong thực tế mà chính mình từng trải qua (như gộp file theo từng chi nhánh, tự động phân loại đối tượng sửa chữa, tạo hàng loạt chứng nhận PDF...) bằng cách "trò chuyện bằng lời" mà không cần tự tay viết một dòng mã Python nào. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ không còn là một nhân viên văn phòng đơn thuần, mà sẽ trở thành một "chuyên gia chuyển đổi số", người mang lại đột phá về hiệu suất công việc cho cả đội ngũ.

Vào năm 2022, sau khi ChatGPT ra đời, AI đã trở thành một phần mềm rất gần gũi trong cuộc sống của chúng ta. Hiệu suất của các mô hình đang được cải thiện từng ngày, và sử dụng AI, nhiều phần mềm chưa từng có trước đây đã ra đời. Vào năm 2025, khi AI Agent trở thành một chủ đề nóng, nhiều người đang bắt đầu phát triển AI Agent. Có thể bạn đã nghe đến từ AI Agent, nhưng AI Agent là gì, tại sao nó lại đột nhiên trở thành chủ đề được nhiều người nói đến như vậy, và làm thế nào để tạo ra một AI Agent – bạn có thể coi đây là một khóa học hướng dẫn nhập môn giúp tìm hiểu và tạo ra nó một cách đơn giản bằng cách sử dụng ADK.

Khóa học được tiến hành với lý thuyết và thực hành Python dễ hiểu ngay cả đối với những người không chuyên ngành. Đây là khóa học nhập môn lập trình Python - bước đầu tiên trong lộ trình tổng thể được xây dựng để phát triển ứng dụng. [Lộ trình tổng thể] Cơ bản Python -> Nâng cao Python -> Phát triển backtest giao dịch tự động -> Phát triển giao dịch tự động thời gian thực -> Giao dịch tự động ứng dụng LLM

Đây là khóa học dự án phát triển web thực tế, hoàn thiện mọi công đoạn từ lập kế hoạch, thiết kế, triển khai đến phân phối chỉ trong một lần bằng cách tận dụng AI tạo sinh. Bạn sẽ tạo ra các thiết kế bằng Stitch và Figma Make, sau đó tạo mã nguồn bằng AI Studio để phân phối thành một dịch vụ thực tế. Ngay cả khi không biết nhiều về lập trình, bạn vẫn sẽ học được cách phát triển cùng với AI và hoàn thiện ứng dụng web AI của riêng mình. Giờ đây, chính bạn cũng sẽ trở thành một nhà phát triển cộng tác cùng AI.

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.

Khóa học Full-stack từ Thiết kế Figma + Lập trình ứng dụng AI + đến Triển khai!! [Figma + Vibe Coding (HTML/CSS/Tailwind/React) + Git + Triển khai Vercel] Giữ nguyên thiết kế của bạn!! Hoàn thiện bằng Vibe Coding chính xác đến từng pixel không sai lệch! Cẩm nang chinh phục Full-stack giúp tăng năng suất thực tế gấp 5 lần nhờ ứng dụng AI! Bạn cũng có thể trở thành một Nhà thiết kế Full-stack có khả năng làm cả thiết kế lẫn lập trình. ✅ Hiện thực hóa ý đồ thiết kế chính xác đến từng pixel không sai lệch ✅ Thiết kế cấu trúc mà AI có thể hiểu được ✅ Khả năng tạo prompt để kiểm soát AI một cách chính xác ✅ Khả năng chỉnh sửa thành thạo các đoạn mã do AI tự soạn thảo Trải nghiệm sự kinh ngạc khi rút ngắn thời gian từ thiết kế đến lập trình và triển khai chỉ còn 1/5.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)