Tạo tín hiệu giao dịch coin không giới hạn với ChatGPT AI Quant Bot

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?

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!

AI viết thay cho Slack, Notion của tôi? Làm việc thông minh với MCP đã vượt qua giới hạn của AI truyền thống!

ChatGPT được tích hợp vào ứng dụng riêng của bạn thì sao? Trong khóa học này, chúng tôi sẽ tạo nhiều chương trình sử dụng ChatGPT API. Chúng tôi sẽ đề cập chi tiết toàn bộ quá trình từ cách sử dụng API cơ bản đến việc tạo và phân phối chương trình.

Phát triển dịch vụ báo cáo AI Safety e-Report bằng React + SpringAI Bài giảng dự án thứ 5 của Neo + Essential là xây dựng hệ thống báo cáo Safety e-Report - một ý tưởng cải thiện hệ thống chính phủ!

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

Bạn có thể hiểu sơ qua về khái niệm DeFI, được gọi là tài chính phi tập trung và dòng chảy của toàn bộ hệ sinh thái tiền điện tử.

Tất cả học viên nộp bài tập trong khóa học "Thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI & Hoàn thiện thiết kế hệ thống 30 Big Tech & Đóng góp thực tế mã nguồn mở" đều có thể ứng tuyển thực tập tại các startup AI địa phương ở Palo Alto, Hoa Kỳ. Học viên sẽ được miễn xét duyệt hồ sơ và nhận cơ hội phỏng vấn trực tiếp. Đây là khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng (scaling) 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các ông lớn công nghệ như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → Scaling, đồng thời đóng góp vào dự án AI Coding Agent mã nguồn mở đang hoạt động thực tế (đạt 1.8k lượt tải xuống trong một tuần) để hoàn thiện portfolio và sơ yếu lý lịch của mình.

Bài giảng này là bài giảng tiếp theo về Đầu tư định lượng dựa trên dữ liệu vào cổ phiếu bằng Python Phần 1. Nếu phần 1 thiên về giới thiệu thì Phần 2 sẽ nói nhiều hơn về trải nghiệm tổng thể của việc thực hiện chiến lược thực tế và đầu tư định lượng phát triển Đây là một bài giảng trung tâm, chuyên sâu. Trong lớp này, chúng tôi tập trung vào các kỹ thuật Pandas nâng cao xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và cách triển khai các chiến lược dựa trên tín hiệu dựa trên chiến lược phân bổ tài sản tĩnh/động yêu cầu điều chỉnh tỷ lệ tài sản ở các giai đoạn khác nhau. Hơn nữa, nó không dừng lại ở việc thực hiện chiến lược mà còn bao gồm một 'khuôn khổ mã' trực tiếp xác minh và kiểm tra lại các chiến lược đầu tư khác nhau với việc sửa đổi mã tối thiểu cũng như cách mở rộng và cải thiện nó để dẫn đến đầu tư thực tế. Tìm hiểu về những điều cần chú ý trong quá trình này. Ngoài các thành phần lập trình, các nội dung lý thuyết như hai loại khái niệm lợi nhuận (lợi nhuận đơn giản, lợi nhuận nhật ký) và các chỉ số đánh giá liên quan đến backtesting cũng được trình bày chuyên sâu về mặt toán học, mang lại kết quả tốt nhất không thể tìm thấy trong sách, blog đầu tư thương mại, YouTube, v.v. Bạn có thể trải nghiệm luồng đầu tư định lượng bằng Python.

Khám phá → Lập kế hoạch → Triển khai → Commit. Làm chủ quy trình phát triển AI đã được kiểm chứng với Claude Code. Nắm vững từ MCP, Sub-agent đến Prompt Engineering thông qua 23 nhiệm vụ và hoàn thành 3 dự án thực tế.

Trong thời đại Cơn sốt vàng, người ta nói rằng việc trở nên giàu có bằng cách bán các công cụ khai thác vàng sẽ dễ dàng hơn là tự mình khai thác vàng. ChatGPT Tại sao không thử bán các chương trình trong Thời đại Khám phá?

Không biết lập trình cũng không sao. Khóa học này tập trung vào trải nghiệm tự tay tạo ra một ứng dụng Android có doanh thu quảng cáo chỉ trong một ngày bằng AI, và hoàn tất việc phát hành ứng dụng đó trên thực tế. Rất nhiều người thường dừng lại ở các bước: “Đã làm xong app rồi nhưng làm sao để tạo ra thu nhập?” “Định chèn quảng cáo thì bị vướng ở AdMob, chính sách hoặc khâu kiểm duyệt” “Bỏ cuộc ngay trước khi phát hành vì rắc rối ở phần chính sách bảo mật” Trong khóa học này, chúng ta sẽ vượt qua tất cả những “giai đoạn mà ai cũng bỏ cuộc” này: 👉 Ý tưởng → Tạo ứng dụng → Liên kết quảng cáo → Các yếu tố bắt buộc khi phát hành trên Store → Phân phối thực tế. Chúng ta chỉ việc ra lệnh cho AI và đưa ra quyết định. Mục tiêu là hoàn thành một ứng dụng có “cấu trúc tạo ra lợi nhuận thực thụ” chỉ trong vòng một ngày.

Chương trình tự động giao dịch dùng được ngay với mã nguồn! Đến cả triển khai thực tế trên máy chủ miễn phí của Oracle!

Một khóa học trong đó bạn sẽ chịu trách nhiệm tạo một trang web với ChatGPT và thậm chí phân phối nó! Tìm hiểu tinh chỉnh.

Vua Phụ Nghiệp AI - Mục tiêu 100 triệu won/tháng chỉ với 2 giờ/ngày. Tôi sẽ công khai toàn bộ bí quyết của Noh Haru - người đang nuôi hai con và hiện tại chỉ với 2 giờ/ngày đã tạo ra lợi nhuận ròng 1500 triệu won/tháng / doanh thu 6000 triệu won. Tôi tự tin rằng mình là người giỏi nhất trong việc ứng dụng AI vào bán hàng online. Gói All-in-One từ SmartStore/Coupang/Branding đến Sourcing/Marketing/Trang chi tiết sản phẩm/Bán hàng Không phải ngẫu nhiên tung sản phẩm và trông chờ vào may mắn, mà được thiết kế theo phương thức: Đọc thị trường → Tạo cấu trúc bán được → Vận hành exposure và conversion như một hệ thống. Dùng ít thời gian nhưng chỉ tập trung vào những gì thực sự cần thiết theo đúng thứ tự để giảm thiểu sai lầm. Khóa học này sẽ giúp bạn - Từ trạng thái bế tắc không biết bán gì, giúp bạn chọn được "sản phẩm bán chạy" - Đọc keyword và ý định để gặp được khách hàng tiềm năng trước - Chiến lược tránh cạnh tranh bằng cách thay đổi "tên danh mục" cho cùng một sản phẩm - Thiết lập roadmap về cấu trúc và timing để có exposure trên Coupang·Naver - Tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng trang chi tiết sản phẩm, kết nối đến review/blog/quảng cáo - Giảm thời gian tạo hình ảnh/nội dung bằng AI, giúp vận hành chỉ 2 giờ/ngày Luồng cốt lõi trong chương trình học 1) Lên ý tưởng sản phẩm bán chạy Bán "vấn đề" của khách hàng chứ không phải sản phẩm Rút ý tưởng từ thói quen bất tiện của khách hàng Cách đọc độ sâu thị trường qua pattern tìm kiếm Thực hành: Liệt kê 3 vấn đề mà sản phẩm của tôi giải quyết 2) Thực chiến nghiên cứu keyword Quan trọng hơn lượng tìm kiếm là đọc "ý định" Nắm điểm then chốt trong luồng Tìm kiếm → So sánh → Mua hàng Sự khác biệt nghiên cứu keyword Coupang vs Naver Thực hành: Tìm keyword cho sản phẩm của tôi 3) Phân loại danh mục để tránh cạnh tranh Nguyên lý: Cùng sản phẩm nhưng tên khác thì thị trường khác Tạo tên danh mục mới để tạo vị trí không cạnh tranh Phân tích case thành công + cấu trúc exposure ngách Thực hành: Lên ý tưởng tên danh mục mới cho sản phẩm của tôi 4) Chiến lược nền tảng (Coupang·Naver) Tạo top exposure bằng "cấu trúc" chứ không phải "nỗ lực" Hiểu logic exposure của Coupang/Naver Timing thâm nhập danh mục mới, đọc dữ liệu lưu lượng Thực hành: Tạo roadmap thâm nhập nền tảng 5) Trang chi tiết sản phẩm tạo tỷ lệ chuyển đổi Khách hàng mua cảm xúc và sự tin tưởng chứ không phải sản phẩm Thiết kế storyline theo luồng Cảm xúc → Nhận thức → Thuyết phục Thực hành: Rebuild điểm cảm xúc trang chi tiết của tôi Thực tế sản xuất đến redesign bằng ChatGPT/editor 6) Thực hành tạo hình ảnh·nội dung AI Nhanh chóng tạo hình ảnh cần thiết bằng cách thiết kế prompt Sử dụng Freepik + tạo nội dung visual Thực hành: Tạo trang chi tiết sản phẩm và nhận feedback 7) Từ marketing không tốn tiền đến quảng cáo trả phí Marketing 0 đồng: Xây dựng lòng tin bằng nội dung dạng review/trải nghiệm Blog: Kết hợp cấu trúc viết bài dạng exposure và conversion Quảng cáo trả phí: Phân tích cấu trúc quảng cáo Naver/Coupang, vận hành theo tiêu chí ROAS Tránh bẫy đấu giá tự động, thiết kế thumbnail/keyword tập trung vào CTR Thực hành: Thiết kế promotion quảng cáo cho sản phẩm của tôi Tại sao hiệu quả - Khóa học này không chỉ nói "phải làm gì", - mà kết nối theo đúng thứ tự tạo ra tiền thực sự: 'sản phẩm-keyword-danh mục-nền tảng-trang chi tiết-marketing-quảng cáo' thành một chuỗi. Khóa học 200~300 triệu won? Có nhiều khóa học tốt. Nhưng tôi tự tin rằng không có khóa học nào với chất lượng như thế này ở mức giá này! Với phụ nghiệp 2 giờ/ngày, điều chết người nhất là cố gắng hết mình nhưng sai hướng. Ở đây được thiết kế để tiết kiệm thời gian đó, ngay từ đầu di chuyển dựa trên thị trường và ý định khách hàng, và cấu trúc một lần tạo ra sẽ liên tục tạo ra doanh thu.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

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

Bạn có thể học các khái niệm phức tạp của Next.js chỉ với những kiến thức cốt lõi trong thời gian ngắn. Chúng tôi sẽ chỉ cung cấp những kiến thức thực tế cần thiết cho những người mới bắt đầu học Next.js. Khóa học Next.js mới của Captain Pangyo, người đã giảng dạy về framework được 8 năm. Bạn có thể học cách coding và phương pháp học tập của "lập trình viên frontend trong kỷ nguyên AI"! :)

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.