Bạn muốn từ bỏ cách giao dịch chứng khoán thủ công truyền thống thiếu mục tiêu và nắm vững năng lực cốt lõi của giao dịch định lượng thông minh? Khóa đào tạo giao dịch định lượng AI của Geek Time mang đến chương trình nâng cao có hệ thống 12 tuần, đưa bạn từ con số không nhập môn giao dịch định lượng AI và xây dựng hệ thống giao dịch tự động riêng. Khóa học giảng dạy tuần tự, từ kiến thức tài chính cơ bản, chỉ báo giao dịch, phân tích cơ bản và kỹ thuật để xây nền tảng vững chắc, sau đó hướng dẫn tận tay các kỹ năng thực hành như công cụ lập trình AI, thu thập dữ liệu báo cáo thị trường, xây dựng cơ sở dữ liệu. Phân tích chuyên sâu các chiến lược kinh điển như MACD, Luận chuyền, lưới, giao dịch rùa, chọn cổ phiếu đa nhân tố, xác minh tính khả thi của chiến lược thông qua công cụ backtest chuyên nghiệp. Nâng cao mở khóa các công nghệ tiên tiến như cơ sở dữ liệu vector RAG, học máy, học tăng cường, thực chiến xây dựng tác nhân giao dịch AI, phân tích theo sự kiện, quản lý rủi ro giao dịch thực, nghiên cứu luân chuyển ngành. Khóa học đi kèm bộ mã nguồn đầy đủ, báo cáo nghiên cứu ngành, tài liệu học tập chuyên biệt và giải đáp sau giờ học, cân bằng giữa nhập môn từ con số không và nâng cao năng lực. Toàn bộ thực chiến thiết thực, từ chối lý thuyết suông, giúp người học thấu hiểu hoàn toàn chuỗi giao dịch định lượng AI, dùng công nghệ hỗ trợ quyết định đầu tư.

Khóa học nhấn mạnh quy trình nghiên cứu có thể tái sử dụng và năng lực triển khai kỹ thuật. Bạn sẽ học cách đưa dữ liệu thị trường, tài chính, tin tức, báo cáo nghiên cứu vào khung phân tích thống nhất, cách dùng chỉ số backtest để sàng lọc chiến lược, cách nâng cao chất lượng tín hiệu thông qua học máy và học tăng cường, và cách dùng tác nhân, RAG và Langgraph tổ chức quy trình nghiên cứu đầu tư. Sau khi học có thể độc lập hoàn thành toàn bộ chuỗi từ thu thập dữ liệu, xây dựng nhân tố, backtest chiến lược, phân tích hiệu suất đến quản lý rủi ro và giao dịch mô phỏng, cũng hiểu các chi tiết quan trọng như kết nối giao dịch thực, chia lệnh, ngắt mạch thử lại và phối hợp trên thiết bị di động. Phù hợp với người học muốn chuyển đổi hệ thống sang giao dịch định lượng, nâng cao hiệu quả nghiên cứu đầu tư hoặc phát triển công cụ giao dịch AI.

Lưu ý: Khóa học chỉ dành cho học tập kiến thức, không cấu thành lời khuyên đầu tư, đầu tư có rủi ro, tham gia thị trường cần thận trọng.

• 1.Phát lại livestream khai giảng
• 2.Giao dịch định lượng là gì
• 3.Nhận thức về các loại sản phẩm tài chính
• 4.Bước đầu làm quen chiến lược định lượng
• 5.Khái niệm tài chính cơ bản
• 6.Phân tích kỹ thuật so với phân tích cơ bản
• 7.Logic cốt lõi của chỉ số kỹ thuật

• 8.Lập trình AI và các công cụ tương ứng
• 9.Hướng dẫn thao tác QMT
• 10.Thu thập dữ liệu
• 11.Các chỉ số tài chính hướng dẫn giao dịch định lượng như thế nào
• 12.Xây dựng cơ sở dữ liệu
• 13.Thu thập dữ liệu thị trường và tài chính
• 14.Thu thập dữ liệu kinh tế vĩ mô và sự kiện tin tức
• 15.Thu thập báo cáo nghiên cứu của tổ chức và lịch tài chính
• 16.Sự kiện xúc tác do mô hình lớn dẫn dắt

• 17.Công cụ backtest là gì
• 18.Các chỉ số đánh giá backtest
• 19.Phân tích trường hợp: chiến lược MACD, chiến lược RSI, chiến lược dải Bollinger
• 20.Phân tích trường hợp: chiến lược độ lệch, chiến lược động lượng, v.v.
• 21.Giải đáp sau giờ học
• 22.TA-Lib là gì
• 23.Hạn chế của các chỉ báo cổ điển
• 24.Tăng cường chỉ báo truyền thống

• 25.Cài đặt OpenClaw
• 26.Cấu hình công cụ định lượng cho OpenClaw
• 27.Cách tạo một skill
• 28.Nguyên lý cốt lõi của quy tắc giao dịch Rùa
• 29.Ví dụ chiến lược giao dịch Rùa
• 30.Suy ngẫm và giải đáp

• 31.Chiến lược định lượng Luận chuyển cổ điển
• 32.Thực chiến điểm mua bán Luận chuyển và ví dụ
• 33.Chiến lược tăng cường Luận chuyển
• 34.Giải đáp sau giờ học
• 35.Chiến lược giao dịch lưới cổ điển
• 36.Chọn cổ phiếu đa nhân tố

• 37.Hệ thống phân loại nhân tố
• 38.Khung nghiên cứu kỹ thuật tài chính của Huatai Securities
• 39.Cơ bản về học máy
• 40.Các trường hợp ứng dụng học máy trên thị trường chứng khoán
• 41.Phương pháp năm bước tái hiện bài báo
• 42.Giải thích bài báo master
• 43.Phân tích trường hợp

• 44.Hệ thống chỉ số QuantStats
• 45.Phân rã ma trận
• 46.Ứng dụng phân rã ma trận trong các tình huống
• 47.Phân tích hiệu suất giao dịch thực tế
• 48.RAG là gì
• 49.Embedding
• 50.Cơ sở dữ liệu vector

• 51.Phương pháp năm bước của Guotai Junan
• 52.Viết báo cáo nghiên cứu đầu tư AI
• 53.Khung DeepAgent
• 54.Thu thập dư luận và phân tích cảm xúc tài chính
• 55.Định hướng sự kiện và phân tích chỉ số hoảng loạn
• 56.Ra quyết định đa chiều
• 57.Giải đáp sau giờ học

• 58.Giao dịch thực tế Xtquant
• 59.Thực chiến Nanobot
• 60.Giao diện lập trình Nanobot
• 61.Học tăng cường là gì
• 62.Từ Q-learning đến DQN
• 63.Tách lệnh thông minh

• 64.Học trò của DQN: cơ chế mạng đôi thầy trò
• 65.Tạo lập thị trường tần suất cao và nhận diện hành vi của dòng tiền chính
• 66.Hệ thống kiểm soát rủi ro
• 67.Kiểm soát rủi ro ATR
• 68.Thực chiến kiểm soát rủi ro sự kiện
• 69.Bộ năm thành phần cốt lõi của Langgraph
• 70.Quy trình làm việc của đội giao dịch
• 71.Chặn kiểm soát rủi ro và ngắt mạch thử lại

• 72.Kịch bản họp sáng đầu tư
• 73.Chọn cổ phiếu đa nhân tố
• 74.Phân tích luân chuyển ngành
• 75.Quy trình họp sáng đầu tư
• 76.Tác chiến thực chiến
• 77.Bảng điều khiển CEO và chiến pháp đầu ngành

• 78.Mô hình quy kết BHB
• 79.Xác minh tiến bộ
• 80.Học viên chia sẻ
• 81.Hệ thống giao dịch định lượng

• Gói nén tài liệu hàng tuần, tuyển tập báo cáo nghiên cứu ngành, quản lý danh mục đầu tư chủ động, đầu tư theo nhân tố: phương pháp và thực hành, hướng dẫn đọc báo cáo tài chính, giao dịch định lượng, ghi chú học tập hệ thống hóa đầu tư định lượng, tạo báo cáo nghiên cứu PDF thông minh, mã khóa học, học tập và hỏi đáp giao dịch định lượng AI, sử dụng phần mềm liên quan, v.v.

💡 Gợi ý học tập:Nội dung hướng dẫn dựa trên thực tiễn ngành tại thời điểm phát hành, khuyến nghị kết hợp với quy tắc mới nhất của nền tảng hiện tại khi học.