Tinh chỉnh LLM : Thực hành RunPod và Multi-GPU
danielyouk
Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.
Cơ bản
LLM, RunPod, openAI API
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.
124 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn


Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
Hoon
Đây thực sự là một bài giảng đặc biệt tại Infron. Bạn có thể thích ứng với bất kỳ phần nào và nếu làm theo lời giải thích của người hướng dẫn, bạn sẽ cảm thấy như "Ồ, chính là nó."
5.0
법경
rất tốt
5.0
Jc
Anh giải thích rõ từng bước nhé. Cảm ơn.
Triển khai hệ thống giao dịch tự động liên kết Python với Interactive Brokers API
Giao dịch và đầu tư dựa trên dữ liệu
Hiểu sâu về lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python
Giao dịch theo thời gian thực và quản lý lịch trình giao dịch.
Khóa học này nhằm mục đích cung cấp cho bạn kiến thức về giao dịch thuật toán và tự động hóa mã hóa theo góc nhìn của một nhà phát triển . Nội dung khóa học tập trung vào việc phát triển các chiến lược đầu tư và mô phỏng chúng , không bao gồm việc mở tài khoản, thủ tục pháp lý, vấn đề thuế , v.v. liên quan đến đầu tư thực tế. Ngoài ra, tài liệu này không phải là lời khuyên đầu tư hay tư vấn tài chính , và mọi vấn đề liên quan đến giao dịch tài chính thực tế đều phải do người đọc tự chịu rủi ro.
Tất cả các chiến lược giao dịch được đề cập trong khóa học đều dựa trên mô phỏng và chỉ nhằm mục đích giáo dục. Nếu sinh viên đặt câu hỏi liên quan đến đầu tư hoặc giao dịch, xin vui lòng hiểu rằng chúng tôi không thể trả lời những câu hỏi nằm ngoài phạm vi bài giảng.
Phần 2 là bắt buộc để học Phần 3 và Phần 1 là khuyến khích.
Phần 1 - 'Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán'
Phần 2 - 'Giao dịch thuật toán thời gian thực sử dụng Interactive Brokers API' (bài giảng chính)
Phần 3 - 'Tự động hóa giao dịch đám mây'
Tìm hiểu cách tự động khởi chạy máy ảo để phù hợp với lịch giao dịch chứng khoán của bạn bằng công nghệ tự động hóa đám mây.
Có một sự kiện đánh giá lớp học. Vui lòng để lại đánh giá về bài giảng Phần 1 và liên hệ với chúng tôi qua email (daniel@datatrain.education ), chúng tôi sẽ cấp cho bạn một phiếu giảm giá thêm 20% so với giá hiện tại .
Vui lòng tham khảo bài giảng công khai cuối cùng của Phần 1.
Tại sao kết nối API lại quan trọng trong các bài giảng về lượng tử? 🤔
Tôi muốn đầu tư vào cổ phiếu Hoa Kỳ, nhưng có cách nào hiệu quả không ? 🧐
Nếu chiến lược của tôi mất tiền trong giao dịch tự động thì sao ? ❓
Làm thế nào để tôi áp dụng chiến lược của riêng mình dựa trên các chiến lược đã được chứng minh ? ❓
•••
Khóa học này được tạo ra sau nhiều cân nhắc về việc liệu có thể đưa một "phương pháp" có thể áp dụng phổ biến vào khóa học hay không để bất kỳ chiến lược đầu tư nào cũng có thể được đưa vào thực hành ngay lập tức. Việc sử dụng API của Interactive Brokers (IBKR), công ty có thị phần số 1 thế giới, sẽ nâng cao khả năng thực hiện đầu tư của bạn.
Interactive Brokers (IBKR) cung cấp cho khách hàng nhiều công cụ khác nhau để quản lý tài sản của họ một cách hiệu quả tại hơn 150 thị trường trên toàn thế giới. Nhờ chi phí giao dịch thấp và công nghệ giao dịch tiên tiến, IBKR đã được công nhận là dịch vụ môi giới trực tuyến và được xếp hạng số 1 trong đánh giá Nhà môi giới trực tuyến tốt nhất hàng năm của Barron trong sáu năm liên tiếp.

✅ Quy trình đăng ký đơn giản : (Với mục đích mô phỏng) Bạn có thể đăng ký chỉ bằng địa chỉ email của mình.
✅ Kết nối API cực kỳ đơn giản : Việc kết nối API với Python chỉ đơn giản bằng hai cú nhấp chuột.
✅ Thực hành chính là câu trả lời : Bất kỳ chiến lược đầu tư nào cũng có thể được mô phỏng theo thời gian thực thông qua giao dịch thực tế.
✅ Cài đặt khởi tạo : Bạn có thể khởi tạo tiền trong tài khoản giao dịch giấy của mình, giúp việc thử nghiệm các chiến lược mới dễ dàng hơn.
✅ Câu trả lời là toàn cầu : Bạn có thể truy cập vào thị trường tài chính toàn cầu, bao gồm cả chứng khoán Hoa Kỳ, thông qua API IBKR.
Bất chấp những ưu điểm trên, thực tế là hầu như không có bài giảng nào áp dụng IBKR API, vốn có thị phần số một thế giới. Khóa học này sẽ tạo ra một đường ống có thể giao dịch theo thời gian thực bằng cách kết nối API IBKR với Python.
✅ Giao dịch được tối ưu hóa với các cập nhật hàng ngày
Mỗi buổi sáng, chúng tôi chọn cặp cổ phiếu và thông số giao dịch tối ưu dựa trên dữ liệu thị trường mới nhất. Điều này cho phép bạn phản ứng nhanh với những thay đổi của thị trường, tối đa hóa hiệu quả đầu tư.
✅ Thực hiện giao dịch tự động với Python và IBKR API
Danh mục đầu tư được cập nhật sẽ được nhập trực tiếp vào tập lệnh Python và các giao dịch sẽ được thực hiện tự động thông qua API IBKR trong vòng vài phút. Toàn bộ quá trình đều dễ dàng và nhanh chóng.
✅ Đảm bảo tính ổn định bằng cách ngăn chặn các giao dịch trùng lặp
Nếu tín hiệu giao dịch bị chậm trễ, tập lệnh sẽ tự động kiểm tra thời gian truyền tín hiệu để tránh việc truyền trùng lặp. Điều này sẽ giúp giảm thiểu rủi ro giao dịch không cần thiết và duy trì hoạt động giao dịch ổn định.
(Trái: Tập lệnh Python so với Phải: Giao dịch thời gian thực thông qua API của Interactive Brokers)
Kế thừa, một trong những nguyên tắc cốt lõi của lập trình hướng đối tượng, cho phép bạn tạo các lớp hoàn toàn mới bằng cách mở rộng hoặc sửa đổi chức năng của các lớp hiện có. Trong quá trình này, các lớp kế thừa có thể rút ngắn thời gian phát triển và duy trì tính nhất quán của mã bằng cách sử dụng lại các thuộc tính và phương thức của lớp cơ sở.
Việc chặn và sắp xếp mã là một phần thường bị bỏ qua trong lập trình. Khi tích hợp hiệu quả mã bên ngoài và thêm các tính năng mới dựa trên mã đó, mã có cấu trúc tốt sẽ mang lại những lợi ích sau:
Cải thiện hiệu suất : Bằng cách tái sử dụng các thành phần hiện có, bạn có thể cải thiện hiệu suất của toàn bộ hệ thống.
Dễ dàng gỡ lỗi : Khi cấu trúc mã của bạn rõ ràng, việc tìm và sửa lỗi sẽ dễ dàng hơn.
Khả năng mở rộng : Mã có cấu trúc được xác định rõ ràng giúp dễ dàng thêm tính năng mới hoặc sửa đổi tính năng hiện có.
Trong bài giảng của chúng tôi Hãy lấy lớp 'PairsTradingUpdatePosition' làm ví dụ và xem xét mã thực tế để biết cách lớp này có thể được mở rộng bằng cách kế thừa từ các lớp chiến lược giao dịch khác. Thông qua khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cụ thể cách áp dụng tính kế thừa vào mã thực tế và tác động của nó đến việc bảo trì và tối ưu hóa mã.

Truy cập thị trường toàn cầu thông qua API của Interactive Brokers, thị phần số 1 thế giới
Cập nhật thuật toán tự động và thực hiện phản ánh các đặc điểm năng động của thị trường
Truy cập dữ liệu thời gian thực thông qua Yahoo Finance, không phải dữ liệu lịch sử
Mọi thứ đều là một vật thể. Lập trình hướng đối tượng sâu
Bài giảng này là bài giảng thứ hai của [Giao dịch thuật toán Python].
Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán
Phần 2: Giao dịch thuật toán thời gian thực sử dụng API của IBKR
Phần 3: Tự động hóa đám mây (phát hành tháng 9)
Tất cả các tập lệnh Python đều được đính kèm vào tài liệu bài giảng.
H. Tôi có phải tham gia bài giảng Quant Phần 1 của Daniel Instructor không?
KHÔNG. Mục đích của khóa học này là dạy bạn cách đưa chiến lược đầu tư của mình vào thực tế.
Vì khóa học này yêu cầu phải có chiến lược đầu tư nên có bài giảng Phần 1 về quy trình xây dựng chiến lược đầu tư.
H. Cần có bao nhiêu kiến thức về Python?
Khóa học này dành cho học viên có trình độ Python trung cấp. Bài giảng chỉ hướng dẫn quá trình cài đặt Visual Studio Code, Conda, v.v. mà không đề cập trực tiếp đến nó.
Ngoài ra, bài giảng giả định người học có hiểu biết cơ bản về hướng đối tượng của Python.
H. Vậy người mới bắt đầu không thể tham gia khóa học này phải không?
Dựa trên kinh nghiệm đào tạo Python nội bộ tại công ty, tôi có thể nói rằng kết quả đào tạo tốt nhất khi chúng tôi vừa đào tạo vừa tạo ra kết quả thực tế.
Ngay cả khi bài giảng khó, tôi vẫn giới thiệu nó cho những người mới bắt đầu và họ có thể tự thử thách bản thân bằng cách tìm kiếm tài liệu liên quan và đặt câu hỏi cho người chia sẻ kiến thức.
H. Vấn đề chênh lệch múi giờ khi thực hiện giao dịch tự động nhắm vào cổ phiếu Hoa Kỳ thì sao?
Khi tham gia khóa học, chúng tôi khuyên bạn nên học bài giảng cuối cùng (Phần 4: Hoàn thiện giao dịch thời gian thực) trong giờ mở cửa của thị trường chứng khoán Hoa Kỳ (sau 10:30 tối).
Trong bài giảng Quant sắp tới [Phần 3], chúng tôi đặt mục tiêu tự động hóa mọi quy trình trên đám mây để đạt được giao dịch tự động mà không gặp vấn đề về độ trễ thời gian.
Khóa học này dành cho ai?
Bạn nào đã học Python Algorithm Trading Part 1 hoặc có hiểu biết về lập trình hướng đối tượng không ạ?
Những ai muốn hiện thực hóa tự động hóa giao dịch chứng khoán
Các nhà giao dịch và đầu tư muốn nâng cấp hoạt động giao dịch của mình lên một hệ thống chuyên nghiệp và tự động.
Cần biết trước khi bắt đầu?
Lập trình hướng đối tượng Python
673
Học viên
73
Đánh giá
74
Trả lời
4.8
Xếp hạng
7
Các khóa học
Hoạt động với tư cách là Pod Lead tại doanh nghiệp AI dựa trên LLM
Tốt nghiệp Đại học Quốc gia Seoul khoa Kỹ thuật Cơ khí và Hàng không vũ trụ
Thạc sĩ Kỹ thuật Cơ khí Hàng không tại một trường cao học ở Châu Âu
Thực hiện nghiên cứu nghiên cứu sinh tiến sĩ tại viện nghiên cứu kỹ thuật ở Đức
Kinh nghiệm làm Senior Data Scientist tại tập đoàn năng lượng lớn của Châu Âu
Hoạt động với tư cách Senior Consultant tại công ty tư vấn năng lượng có trụ sở tại Anh
Thực hiện dự án kỹ thuật dữ liệu dựa trên Databricks
Đạt thành tích Top 3% trong cuộc thi AI về giao dịch chứng khoán trên Kaggle
Hiện đang hoạt động với tư cách là Trưởng nhóm phát triển AI Agent Development Team Lead
Tất cả
20 bài giảng ∙ (2giờ 7phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
19 đánh giá
4.7
19 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Cảm ơn bạn vì buổi học 1:1 trong bài giảng này!
Tôi rất vui vì bạn thấy nó hữu ích. Nếu bạn cần bất cứ điều gì bất cứ lúc nào, bạn có thể đặt câu hỏi.
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đây thực sự là một bài giảng đặc biệt tại Infron. Bạn có thể thích ứng với bất kỳ phần nào và nếu làm theo lời giải thích của người hướng dẫn, bạn sẽ cảm thấy như "Ồ, chính là nó."
Hoan hô! Cảm ơn bài review đầy ý nghĩa của bạn.
Đánh giá 51
∙
Đánh giá trung bình 4.9
Đánh giá 8
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đó là một bài giảng ngắn nhưng cô đọng nên tôi có thể xem nó với sự tập trung cao độ. Tôi không cảm thấy nhàm chán vì có thể học những phần cần hiểu thêm bằng cách lặp lại hoặc tìm kiếm. Tôi cũng nhận được rất nhiều sự giúp đỡ vì tôi cảm thấy mình có thể áp dụng nội dung bài giảng vào những nơi khác.
Cảm ơn bạn đã để lại nhận xét sau khi hoàn thành khóa học 100%. Hẹn gặp lại các bạn trong bài giảng tiếp theo.
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!