Tạo hệ thống phân tích chứng khoán tự động mà không cần viết một dòng code nào feat. Claude CLI

[Phòng Phân tích AI của Hodu] Hệ thống phân tích chứng khoán thực tế được tạo bằng Claude CLI

Bạn nhất định phải sử dụng mô hình Sonnet 4.6 để không bị vượt quá giới hạn sử dụng.

API miễn phí của Google đã bị ngừng hoạt động kể từ tháng 3 năm 2026.

Bạn có thể cảm thấy bài giảng hơi nhanh một chút. Nếu có điều gì không hiểu, hãy đặt câu hỏi bất cứ lúc nào và tôi sẽ trả lời bạn. Trong trường hợp vấn đề không được giải quyết qua một lần phản hồi, tôi sẽ hỗ trợ xử lý thông qua tin nhắn 1:1 trên Discord.

⚠️ Lưu ý đầu tư (Disclaimer)

- Khóa học này dành cho tất cả mọi người, đề cập đến phương pháp xây dựng hệ thống phân tích cổ phiếu nhanh chóng thông qua Vibe Coding, và được thực hiện với mục đích đào tạo việc xây dựng hệ thống phân tích tự động sử dụng các chiến lược đặt cược giá đóng cửa, phân tích mô hình VCP, sàng lọc Smart Money, dự đoán ML, v.v. đang được sử dụng phổ biến trên thị trường hiện nay. Khóa học không khuyến nghị mua/bán các mã cổ phiếu cụ thể hay đảm bảo lợi nhuận đầu tư.

- Tỷ suất lợi nhuận, tỷ lệ thắng và kết quả backtest được hiển thị trong bài giảng là các mô phỏng dựa trên dữ liệu mẫu và dữ liệu thử nghiệm, và hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo cho lợi nhuận trong tương lai.

- Tên cổ phiếu, điểm số và xếp hạng được đề cập trong bài giảng là ví dụ khuyến nghị đầu tư nhằm mục đích trình diễn hệ thống.

- Bài giảng này không thuộc loại hình tư vấn đầu tư hay quản lý đầu tư ủy thác theo Luật Thị trường Vốn và Đầu tư Tài chính.

- Mọi trách nhiệm về lãi và lỗ từ việc đầu tư thực tế đều thuộc về chính nhà đầu tư, và người tạo ra bài giảng không chịu bất kỳ trách nhiệm pháp lý nào đối với kết quả đầu tư của học viên.

-AI và các công cụ phân tích dữ liệu chỉ là phương tiện hỗ trợ phán đoán đầu tư, quyết định đầu tư cuối cùng nhất định phải được thực hiện dựa trên sự phán đoán và trách nhiệm của chính bạn.

[Hướng dẫn chương trình học]

Hiện tại Phần 1 và 2 đã được công khai, và mỗi tuần sẽ có một phần mới được cập nhật tuần tự. (Dự kiến hoàn thành tổng cộng 10 Phần)

Phần 1: Cài đặt Claude Code và thiết lập môi trường phát triển (Sử dụng Antigravity)

Phần 2: Thực hành Python cơ bản (Yêu cầu AI tạo máy tính, công cụ thu thập dữ liệu web)

Phần 3: Cập nhật bài giảng hoàn tất (2/23)
Phần 4: Cập nhật bài giảng hoàn tất (2/28)

Bài giảng đặc biệt: Hoàn tất liên kết Telegram (3/5)

Part 5: Cập nhật bài giảng hoàn tất (3/8)

Part 6: Hoàn tất cập nhật bài giảng (3/18)

Part 7: Next.js_Dashboard hoàn thành (3/27)

Part 8: Hoàn thành_Bộ lập lịch tự động (4/7)

Phần 9: Tự động tinh chỉnh Backtest

"Không cần biết lập trình cũng được. Hãy chỉ học cách ra lệnh cho AI một cách 'đúng đắn'."

Xin chào, tôi là Hodu, người vận hành kênh YouTube <Phòng phân tích AI của Hodu>. Trong quá trình vận hành kênh, có một câu hỏi mà tôi nhận được nhiều nhất và thường xuyên nhất từ các bạn độc giả.

"Hệ thống phân tích chứng khoán mà anh Hodu đang dùng, tôi cũng có thể tự làm được không?" "Tôi không biết một chút gì về lập trình cả, có bài giảng nào hướng dẫn từ đầu đến cuối không?"

Tôi đã tạo ra khóa học này để giải tỏa cơn khát đó của các bạn. Đây không chỉ là những ví dụ đơn thuần. Tôi đã gói gọn toàn bộ quá trình từ con số 0 để hoàn thiện 'Hệ thống phân tích chứng khoán tự động' mà tôi sử dụng trong giao dịch thực tế mỗi sáng, bằng cách tận dụng Claude CLI một cách chân thực nhất.

Tại sao lại là 'Claude CLI'?

Đừng để bị lừa bởi những video "lập trình trong 5 phút" trên YouTube nữa. Bạn không thể tạo ra một hệ thống phức tạp bằng cách "làm thủ công" như sao chép và dán từng dòng mã từ cửa sổ chat web được.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng Claude CLI, một công cụ phát triển AI mới nhất. Bạn sẽ được trải nghiệm quy trình phát triển tự động hóa thực thụ, nơi AI trực tiếp tạo các tệp dự án, chỉnh sửa mã nguồn và thậm chí là sửa lỗi ngay trong môi trường terminal.

Điểm cốt lõi của bài giảng: Quy trình làm việc Full-stack thực tế

Từ bài 1 đến bài 3, bạn sẽ được trải nghiệm chương trình chứng khoán được tạo ra y hệt bằng các câu lệnh (prompt) có trong tệp mà tôi cung cấp.

Từ bài 4, chúng ta sẽ bắt đầu học cách sử dụng các câu lệnh (prompt) và lý do tại sao lại viết như vậy (Why).

✅ Real Data Handling Xây dựng đường ống thu thập và xử lý dữ liệu giá thị trường theo thời gian thực của tất cả 2.500 mã cổ phiếu

✅ Advanced Logic Thu thập dữ liệu tin tức và sử dụng AI để phân tích tích cực/tiêu cực, đồng thời triển khai công cụ chấm điểm (scoring engine) để định lượng chiến lược đầu tư của riêng bạn

✅ Xây dựng Full Automation từ việc thiết lập máy chủ API đến trực quan hóa bảng điều khiển web, và cả báo cáo Telegram được gửi tự động vào mỗi sáng.

Sau khi hoàn thành khóa học này

Không chỉ đơn thuần là gõ theo mã code, bạn sẽ có được 'khả năng thiết kế như một nhà phát triển'.

• Khả năng mở rộng: Khi có các chỉ số phân tích hoặc chiến lược mới, bạn có thể tự tin thêm chúng vào.

• Cấu trúc hóa: Bạn sẽ có khả năng chinh phục các hệ thống phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành từng bước.

• Khả năng ứng dụng: Không chỉ chứng khoán, bạn có thể xây dựng bất kỳ hệ thống phân tích dữ liệu nào như bất động sản, tiền điện tử với cùng một cấu trúc.

Con đường nhanh nhất để biến ý tưởng của bạn thành hiện thực, hãy bắt đầu với Claude CLI cùng Hodu ngay bây giờ.

👉 Truy cập kênh YouTube Phòng Phân tích AI của Hodu: https://www.youtube.com/@두두감자

Sau khi nghe bài giảng, bạn có thể tạo ra những thành quả như thế này

Nội dung học tập

Lưu ý trước khi học

🛠️ Hướng dẫn môi trường thực hành

Kiểm tra trước khi bắt đầu! Bài giảng này được thực hiện trong môi trường macOS, nhưng người dùng Windows và Linux vẫn có thể theo học mà không gặp vấn đề gì. Một chiếc máy tính xách tay văn phòng/lập trình thông thường không có GPU (card đồ họa) cũng là đủ để tham gia.

1️⃣ Hệ điều hành (OS)

Khóa học được thực hiện dựa trên macOS, nhưng 99% nội dung là giống nhau bất kể hệ điều hành.

Các khác biệt theo từng hệ điều hành (như thiết lập bộ lập lịch, v.v.) sẽ được hướng dẫn riêng một cách tận tình trong bài giảng.

Hệ điều hànhPhiên bản khuyến nghịGhi chúmacOSmacOS 13 (Ventura) trở lênMôi trường tiêu chuẩn của bài giảng (sử dụng các tính năng gốc như launchd)WindowsWin 10/11 + WSL2

Có thể thực hành tương tự sau khi cài đặt WSL2 (Ubuntu)

(Trình lập lịch sử dụng Windows Task Scheduler)

LinuxUbuntu 22.04 trở lên, tương thích hoàn toàn bằng cách sử dụng cron, v.v.

2️⃣ Công cụ và phần mềm thiết yếu

Vì AI sẽ đảm nhận việc lập trình, nên bạn chỉ cần chuẩn bị công cụ để đưa ra chỉ dẫn (Prompt).

Công cụ cốt lõi: Claude Code (CLI) Trả phí ($20/tháng~)

Công cụ cốt lõi của Vibe Coding, Backend. Python (3.9 trở lên)Miễn phíPhân tích dữ liệu, thu thập dữ liệu (crawling), vận hành máy chủ

Frontend Node.js (18 trở lên)Miễn phíChạy màn hình dashboard dựa trên Next.js

Trình chỉnh sửa VS Code Miễn phíKiểm tra mã và chạy terminal (tùy chọn)

3️⃣ API bên ngoài (không tốn thêm chi phí)

Thay vì sử dụng các dịch vụ dữ liệu trả phí phức tạp, tôi đã tối đa hóa hiệu quả chi phí bằng cách tận dụng việc thu thập dữ liệu (crawling) miễn phí và các gói API miễn phí.

• Google Gemini API: Tóm tắt tin tức bằng AI và phân tích cảm xúc (Sử dụng gói miễn phí)

• Naver OpenAPI: Tìm kiếm tin tức (miễn phí 25.000 lượt mỗi ngày)

• Telegram Bot API: Gửi thông báo mua/bán (hoàn toàn miễn phí)

• 🚫 Dữ liệu giá cổ phiếu: Được giải quyết bằng thu thập dữ liệu web (web crawling) mà không cần API trả phí riêng biệt.

4️⃣ Cấu hình PC đề xuất

Vì không trực tiếp chạy huấn luyện học máy (machine learning) nên không cần máy tính cấu hình cao.

• CPU: Lõi kép trở lên (Khuyến nghị: Apple M1~M3 hoặc Intel i5 trở lên)

• RAM: 8GB (khuyến nghị: 16GB trở lên)

• Ổ đĩa: Dung lượng trống từ 10GB trở lên

• Internet: Bắt buộc phải có môi trường mạng dây/Wi-Fi ổn định

📚 Hướng dẫn tài liệu học tập

Để giúp các học viên xây dựng hệ thống thành công, chúng tôi cung cấp tất cả các prompt chuyên dụng và mã nguồn.

📦 Tài liệu được cung cấp

1. Bộ sưu tập câu lệnh (Công khai file Notion) ✨ (Tài liệu cốt lõi)

   • Đây là linh hồn của toàn bộ khóa học. Chúng tôi cung cấp hơn 120 câu lệnh cần nhập vào Claude Code theo từng phần cùng với hướng dẫn khắc phục sự cố. Hãy trải nghiệm việc tạo ra một hệ thống chỉ bằng cách sao chép và dán.

2. Ghi chú bài giảng & Slide

   • Bao gồm sơ đồ kiến trúc tổng thể, tóm tắt các khái niệm cốt lõi và danh sách kiểm tra (checklist).

3. Mã nguồn hoàn chỉnh

   • Đây là đáp án tham khảo (Reference) để bạn có thể xem lại trong trường hợp bị lạc hướng.

💡 Mẹo sử dụng tài liệu

• Hãy tự mình tạo ra nó: Mã hoàn chỉnh được cung cấp chỉ mang tính chất tham khảo. Ngay cả khi mã bạn tạo ra bằng cách tự nhập câu lệnh (prompt) có tên biến hơi khác một chút, nhưng nếu chức năng hoạt động bình thường thì đó chính là đáp án đúng.

• Hướng dẫn bảo trì: Nếu các trang web mục tiêu như Naver Finance thay đổi giao diện khiến mã nguồn bị lỗi, bạn chỉ cần gửi thông báo lỗi cho Claude Code và nó sẽ tự động sửa lỗi cho bạn. (Phương pháp này cũng sẽ được đề cập trong bài giảng!)

🎯 Kiến thức tiên quyết & Hướng dẫn học tập

"Không biết lập trình có sao không?" 👉 Vâng, hoàn toàn được nhé!

Khóa học này không phải để trở thành nhà phát triển, mà là khóa học sử dụng AI như một công cụ để đạt được kết quả mong muốn (máy phân tích chứng khoán).

• Kinh nghiệm lập trình (Không bắt buộc): Claude sẽ viết mã theo phương pháp 'Vibe Coding'.

• Kiến thức về Python/Terminal (Không cần thiết): Tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước một, bắt đầu từ cách sử dụng Terminal cơ bản (Phần 0).

• Kiến thức cơ bản về chứng khoán (Khuyến nghị): Chỉ cần bạn biết các thuật ngữ cơ bản như đường trung bình động, khối lượng giao dịch, v.v. sẽ giúp ích rất nhiều trong việc hiểu các chiến lược đầu tư.

🚀 Lộ trình học tập đề xuất

1. Trực tiếp gõ phím: Đừng chỉ nhìn bằng mắt. Bạn phải trực tiếp nhập các câu lệnh (prompt) và trải nghiệm quá trình AI tạo ra mã nguồn thì kiến thức đó mới thực sự trở thành của bạn.

2. Thực hiện theo thứ tự: Cấu trúc được xây dựng từng bước từ Phần 1. Nếu bạn bỏ qua các phần ở giữa, lỗi có thể xảy ra.

3. Đừng sợ lỗi: Khi xảy ra lỗi, đừng hoảng loạn mà hãy sao chép thông báo lỗi và hỏi Claude. Đó chính là kỹ năng cốt lõi mà bạn sẽ được học trong khóa học này.

4. Ôn tập: Đặc biệt là Phần 4 (Công cụ đặt cược giá đóng cửa), Phần 7 (Bảng điều khiển), Phần 9 (Kiểm tra hồi quy) có nội dung rất chuyên sâu. Khuyến khích bạn nên dành thời gian học lặp lại từ 1 đến 2 lần.

📢 Câu hỏi & Cập nhật

Q&A và phản hồi

• Vui lòng đặt câu hỏi tại [Bảng hỏi đáp Q&A của Inflearn].

• Khi đặt câu hỏi, nếu bạn gửi kèm toàn bộ thông báo lỗi và hệ điều hành đang sử dụng, chúng tôi sẽ có thể phản hồi nhanh chóng và chính xác hơn nhiều.

Chính sách cập nhật bài giảng

• Ứng phó với thay đổi cấu trúc trang web: Cập nhật prompt/mã nguồn khi trang web mục tiêu thu thập dữ liệu thay đổi.

• Cập nhật Claude Code: Kiểm tra và thông báo tính tương thích khi có các bản cập nhật lớn của công cụ.

• Thông báo bản quyền: Vui lòng chỉ sử dụng các câu lệnh (prompt) và tài liệu của bài giảng này cho mục đích học tập cá nhân của học viên. (Nghiêm cấm phân phối/chia sẻ trái phép)

⚠️ Lưu ý đầu tư (Disclaimer)

Chiến lược đặt cược giá đóng cửa, phân tích mô hình VCP và hệ thống giao dịch tự động được đề cập trong bài giảng này được xây dựng nhằm mục đích đào tạo về phương pháp luận thiết lập hệ thống.

Việc làm theo nội dung bài giảng không đảm bảo mang lại lợi nhuận, và học viên hoàn toàn chịu trách nhiệm về mọi kết quả lãi lỗ phát sinh từ việc đầu tư thực tế. Vui lòng sử dụng công cụ này một cách khôn ngoan như một công cụ hỗ trợ tận dụng AI và dữ liệu.