Khóa Học Auto Trading 2026 – Xây Bot Giao Dịch Tự Động Bằng Python

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

45 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Học phí

Liên hệ

Tổng quan khóa học Auto Trading

Lo sợ, tham lam và FOMO là những lý do quen thuộc khiến nhà đầu tư vào lệnh sai thời điểm. Khóa học Auto Trading tại Cole giúp bạn chuyển quy tắc giao dịch của mình thành code: từ Python cơ bản, kiểm thử chiến lược bằng backtest đến xây PyBot tự động đặt lệnh trên tài khoản demo qua MT5. Khóa học diễn ra online cùng giảng viên có hơn 6 năm giao dịch tự động toàn thời gian, không yêu cầu biết lập trình trước.
– Tải về chương trình học hoặc nhận tư vấn về học phí và lịch khai giảng

Nội dung khóa học nhằm mục đích đào tạo kỹ thuật, không phải tư vấn đầu tư. Giao dịch tài chính có rủi ro, kết quả backtest không đảm bảo kết quả trong tương lai.

Sau khóa học Auto Trading, bạn làm được gì?

– Xây dựng và quy trình hóa chiến lược giao dịch: điều kiện vào/ra lệnh, quản lý vốn theo ATR, Stop Loss và Take Profit
– Lập trình PyBot bằng Python: lấy dữ liệu nến từ MT5, tính chỉ báo (SMA, MACD, ATR), sinh tín hiệu, đặt và quản lý lệnh
– Backtest chiến lược cho cổ phiếu và phái sinh VN30, đánh giá hiệu suất và rủi ro bằng các chỉ số định lượng
– Dùng AI Agent hỗ trợ viết code và xây Agent tự động báo cáo, giám sát hệ thống
– Chạy thử toàn bộ hệ thống trên tài khoản demo, có logging và checklist an toàn trước khi vận hành


Xu hướng giao dịch thuật toán (Algo-Trading)

Ngày càng nhiều nhà đầu tư cá nhân chuyển từ thao tác thủ công sang giao dịch theo quy tắc được lập trình sẵn:
– Quyết định dựa trên dữ liệu: kiểm thử chiến lược trên dữ liệu quá khứ trước khi đưa vào tiền thật
– Giao dịch thuật toán: dùng code thực thi lệnh theo quy tắc, giảm sai sót do thao tác tay và cảm xúc
– Quản trị rủi ro bằng hệ thống: Stop Loss, Take Profit và cơ chế dừng khẩn cấp (kill switch) được cài đặt sẵn
– AI hỗ trợ lập trình: vibe coding giúp người không chuyên về code làm quen và xây dựng hệ thống nhanh hơn

6 xu hướng giao dịch tự động của nhà đầu tư cá nhân năm 2026

Quyết định dựa trên dữ liệu: Kiểm thử chiến lược trên dữ liệu quá khứ trước khi đưa vào tiền thật.
Giao dịch thuật toán (Algo-Trading): Dùng code thực thi lệnh theo quy tắc đã định sẵn, giảm sai sót do thao tác tay và cảm xúc.
Quản trị rủi ro bằng hệ thống: Stop Loss, Take Profit, quản lý vốn theo ATR và cơ chế dừng khẩn cấp (kill switch) được cài đặt sẵn.
AI hỗ trợ lập trình: AI Agent và vibe coding giúp người không chuyên về code làm quen và xây hệ thống nhanh hơn.
Tự động hóa giám sát và báo cáo: Hệ thống tự ghi log, tổng hợp hiệu suất và cảnh báo bất thường.
Đa dạng dữ liệu và thị trường: Làm việc với dữ liệu cổ phiếu Việt Nam, phái sinh VN30, crypto và thị trường quốc tế.

Lợi ích khóa học

Học online qua Zoom

Học trực tiếp cùng giảng viên theo lịch lớp [2 buổi/tuần, buổi tối], không cần di chuyển.

Video buổi học xem lại vĩnh viễn

Mọi buổi đều được ghi hình để ôn tập hoặc học bù khi vắng. Có hệ thống LMS để học tập hiệu quả hơn.

Học đi đôi với làm

Xây PyBot, backtest chiến lược và chạy thử trên tài khoản demo trong chính các buổi học.

Tài liệu học tập

Slide bài giảng và hướng dẫn thực hành, gửi trước mỗi buổi học. Có mã nguồn PyBot mẫu để học viên nghiên cứu và áp dụng.

Hỗ trợ qua nhóm Zalo lớp

Đặt câu hỏi cho giảng viên và trợ giảng. Tham gia cộng đồng đầu tư SEN Trading cùng nhau học hỏi, tối ưu chiến lược đầu tư.

Học lại miễn phí

Đăng ký học lại lớp sau miễn phí nếu thấy chưa nắm rõ kiến thức. Được tham gia miễn phí các sự kiện mà Cole tổ chức.

Cộng đồng học viên

Được tham gia cộng đồng SEN do Cole tổ chức, cùng nhau chia sẻ kỹ thuật lập trình và quản trị rủi ro.

Mục tiêu học tập

Module 1 - Trading & Auto Trading Forex
✓ Hiểu thị trường, vai trò của dữ liệu và cách dùng TradingView, MetaTrader, cTrader
✓ Dùng các chỉ báo kỹ thuật quan trọng và xác định xu hướng thị trường
✓ Xây dựng và quy trình hóa một chiến lược giao dịch: điều kiện vào/ra lệnh, kiểm tra và cải tiến
✓ Nắm cấu trúc hệ thống backtesting và hệ thống giao dịch tự động
Module 2 - Xây dựng hệ thống Backtesting
✓ Thiết lập môi trường Python, VS Code và tổ chức project PyBot
✓ Kết nối MT5, lấy và xử lý dữ liệu nến OHLCV (lịch sử và real-time)
✓ Viết module chỉ báo (SMA, MACD, ATR) và chiến lược, quản lý vốn theo ATR, Stop Loss, Take Profit
✓ Viết module đặt lệnh Market/Pending, quản lý lệnh, logging; chạy PyBot trên tài khoản demo với checklist an toàn
Module 3 - Vibe Auto Trading Forex
✓ Lấy và xử lý dữ liệu cổ phiếu Việt Nam, phái sinh VN30, crypto; đọc báo cáo tài chính và chỉ số cơ bản
✓ Xây dựng tín hiệu Long/Short, position sizing; backtest với QuantVN và đánh giá bằng PnL
✓ Đánh giá rủi ro bằng Sharpe, Sortino, Drawdown; tối ưu tham số, TP/SL, trailing stop
✓ Dùng AI Agent hỗ trợ viết code và xây Agent báo cáo, giám sát
✓ Xây dựng hệ thống trading hoàn chỉnh và hoàn thành dự án cá nhân cuối khóa

Đối tượng học tập

Người mới bắt đầu đầu tư, cần tìm hiểu về kiến thức đầu tư tài chính cơ bản, các công cụ đầu tư tài chính mới nhất hiện nay.
Sinh viên, nghiên cứu sinh nhóm ngành kinh tế, chính trị, xã hội, khoa học, etc. Cần kỹ năng lập trình ứng dụng cho việc làm bài tập nghiên cứu, khóa luận tốt nghiệp và học bổ trợ cho công việc sau này.
Người đi làm có đam mê về đầu tư tài chính, mong muốn học nền tảng cơ bản về đầu tư tài chính tự động bằng Python, phục vụ con đường đầu tư chuyên nghiệp
Người đã đầu tư lâu năm, có mong muốn xây dựng hệ thống đầu tư tự động, tối ưu thời gian, thay vì phải đầu tư thủ công bằng tay.
Nhà đầu tư tài chính, các cố vấn đầu tư của tổ chức tài chính, quỹ đầu tư, nhà môi giới, nhà nghiên cứu thị trường cần các công cụ tự động để tối ưu đầu tư.
Các nhà đầu tư, muốn gia tăng thu nhập thụ động, muốn học thêm cách đầu tư mới, không ngại thay đổi, không ngại khó khăn.

Chuẩn đầu ra 

Hiểu thị trường và xây dựng chiến lược giao dịch

Hiểu thị trường và xây dựng chiến lược giao dịch

- Nắm cấu trúc thị trường, vai trò của trader thủ công và trader định lượng, các thuật ngữ cơ bản trong giao dịch
- Dùng chỉ báo kỹ thuật (SMA, MACD, ATR, RSI) và xác định xu hướng thị trường theo lý thuyết Dow
- Xây dựng một chiến lược giao dịch hoàn chỉnh: điều kiện vào/ra lệnh, kiểm tra và cải tiến
- Hiểu nguyên tắc quản lý vốn và rủi ro: Stop Loss, Take Profit, kích thước vị thế
- Nhận diện các bẫy tâm lý khi giao dịch thủ công và vì sao cần quy trình hóa chiến lược

Lập trình PyBot và hệ thống giao dịch tự động

Lập trình PyBot và hệ thống giao dịch tự động

- Thiết lập môi trường Python, VS Code; dùng AI hỗ trợ viết code (Vibe Coding)
- Kết nối MT5, lấy và xử lý dữ liệu nến OHLCV (lịch sử và real-time)
- Viết các module chỉ báo, chiến lược, đặt và quản lý lệnh Market/Pending, logging
- Ghép toàn bộ pipeline Config → Data → Indicator → Strategy → Execution → Logging; chạy PyBot trên tài khoản demo với checklist an toàn
- Dùng AI Agent hỗ trợ viết code và xây Agent báo cáo, giám sát

Backtest, đánh giá rủi ro và hoàn thiện dự án

Backtest, đánh giá rủi ro và hoàn thiện dự án

- Lấy và xử lý dữ liệu cổ phiếu Việt Nam, phái sinh VN30, crypto
- Xây dựng tín hiệu Long/Short, position sizing; backtest với QuantVN và đánh giá bằng PnL
- Đánh giá rủi ro bằng Sharpe, Sortino, Drawdown; tối ưu tham số, TP/SL, Trailing Stop
- Hoàn thành dự án cá nhân cuối khóa: một hệ thống trading có logging và monitoring

Lộ trình học tập 

Module 1 - Nền tảng Auto Trading & Quy trình hóa chiến lược giao dịch Auto Trading & EA Trading trên Python
- Hiểu biết chung
- Hoạt động trading
- Nhà đầu tư - Trader
- Tâm thế nhà đầu tư
- Ảo tưởng đầu tư tài chính
- Hiểu biết về TradingView
- Hiểu biết về MetaTrader
- Hiểu biết về CTrader
- Hiểu biết chung
- Tổng quan
- Cấu trúc
- Các nền tảng Simulator
- Hiểu biết chung
- Bot Trading & Hệ thống Auto Trading
- Cấu trúc hệ thống Auto Trading
- Hoạt động xây dựng hệ thống Auto Trading
- Dữ liệu và nguồn dữ liệu trong đầu tư ngoại hối
- Giới thiệu một số chỉ báo quan trọng
- Vai trò của chỉ báo trong phân tích kỹ thuật
- Phân biệt và kết hợp chỉ báo trong giao dịch
- Lý thuyết Dow trong xác định xu hướng thị trường
- Cấu trúc thị trường và tham chiếu trong giao dịch
- Xu hướng thị trường: Xác định xu hướng chính, xu hướng phụ
- Chiến lược giao dịch cơ bản: Sử dụng các tín hiệu từ phân tích kỹ thuật để ra quyết định
- Giới thiệu về chiến lược giao dịch tài chính
- Các thành phần cốt lõi của chiến lược đầu tư
- Các chiến lược giao dịch phổ biến
- Thực hành xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư cơ bản
- Quy trình xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư
- Quy tắc và điều kiện giao dịch
- Hệ thống hóa chiến lược
- Kiểm tra và cải tiến chiến lược
- Thực hành hoàn thiện quy trình chiến lược giao dịch đầu tư
- Quy trình xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư
- Quy tắc và điều kiện giao dịch
- Hệ thống hóa chiến lược
- Kiểm tra và cải tiến chiến lược
- Thực hành hoàn thiện quy trình chiến lược giao dịch đầu tư
- Chia sẻ chiến lược từ học viên
- Tư vấn & hướng dẫn quy trình hóa chiến lược thực tế
Báo cáo quy trình hóa chiến lược giao dịch forex
- Giới thiệu chung về PyBot
- Mục tiêu đạt được cho học viên
- Yêu cầu kiến thức, công cụ
- Giới thiệu output mẫu của PyBot
- Giới thiệu môi trường lập trình & Python
- Cài đặt và sử dụng Visual Studio Code
- Cấu trúc project Python & PyBot
- Quy tắc đặt tên & Clean Code cơ bản cho Python
- Thực hành: Tạo project PyBot
- Module và tổ chức nhiều file trong project
- Kết nối MT5 API & lấy dữ liệu nến
- Thực hành: Load và kiểm tra dữ liệu nến
- Bài tập về nhà: Setup môi trường & chạy project mẫu
- Làm việc với thời gian (time, datetime)
- Xử lý dữ liệu OHLCV theo từng cây nến
- Thực hành: Viết hàm `get_candles()` với dữ liệu lịch sử
- Thực hành: Viết hàm `get_candles()` với dữ liệu real-time
- Xây dựng module Indicator
- Hàm tính các Indicator cơ bản (SMA, MACD, ATR)
- Thực hành: Tính Indicator trên dữ liệu thực từ MT5 và kiểm chứng kết quả
- Bài tập về nhà: Hoàn thiện `indicators.py`
- Vibe Logic chiến lược Combo/MACross
- Xây dựng file config cho PyBot
- Xây dựng logic vào lệnh (Entry Condition)
- Xây dựng logic thoát lệnh (Exit Condition)
- Quản lý vốn và rủi ro theo ATR (Risk %, SL, TP)
- Logging trạng thái Bot và xử lý lỗi
- Chạy PyBot và ghi log hoặc in tín hiệu (Print)
- Bài tập về nhà: Hoàn thiện `strategy.py` & `runner.py`
- Kiến trúc kết nối MT5 từ Python
- Viết hàm đặt lệnh Market Order (BUY/SELL + SL/TP)
- Viết hàm đặt lệnh Pending Order (BUY STOP / SELL STOP)
- Viết hàm quản trị lệnh: Đọc Positions, đóng lệnh và xử lý lỗi
- Bài tập về nhà: Hoàn thiện `execution_mt5.py`
- Hoàn thiện tổng thể PyBot
- Kết nối toàn bộ Pipeline: Config → Data → Indicator → Strategy (Signal) → Execution → Logging
- Checklist trước khi chạy Bot (Demo, Lot, SL/TP, Log, Kill Switch)
- Demo Live: Chạy PyBot trên tài khoản Demo, quan sát Log và Execute trên MT5
- Bài tập: Hoàn thiện PyBot
- Python và PyBot
- Giới thiệu về hệ thống Backtesting
- Vibe Auto Trading System
- Hoạt động Team xây dựng Auto Trading
- Tổng kết kiến thức khóa học
- Trao đổi Project thực tế
- 1.1. Giới thiệu
- 1.2. Cài đặt môi trường
- 1.3. AI Agent là gì? Cài đặt công cụ AI Coding Assistant (Claude Code)
- 1.4. Bài tập về nhà (Làm quen thao tác cơ bản với AI Agent)
- 2.1. Lấy dữ liệu đầu tiên (dùng AI Agent hỗ trợ viết code)
- 2.2. Dùng AI Agent tra cứu, giải thích API và tham số dữ liệu
- 2.3. Debug và tối ưu code lấy dữ liệu cùng AI Agent
- 2.4. Thực hành: Lấy dữ liệu nhiều mã cổ phiếu bằng AI Agent
- 2.5. Bài tập về nhà (Dùng AI Agent viết script lấy dữ liệu cho 1 danh mục cổ phiếu tự chọn)
- 3.1. Dữ liệu đa khung thời gian
- 3.2. Thông tin công ty
- 3.3. Báo cáo tài chính
- 3.4. Dữ liệu đa khung thời gian
- 3.5. Bài tập về nhà (Phân tích so sánh ngành)
- 4.1. Giới thiệu về Dữ liệu Phái sinh VN30
- 4.2. Tổng quan về Dữ liệu Cryptocurrency
- 4.3. Khái quát về Dữ liệu Thị trường Quốc tế
- 4.4. Thực hành
- 5.1. Phân tích kỹ thuật và các chỉ báo quan trọng
- 5.2. Các chỉ số tài chính cơ bản
- 5.3. Kết hợp phân tích kỹ thuật và cơ bản
- 5.4. Thêm chỉ báo kỹ thuật tự động
- 5.5. Thêm chỉ số tài chính cơ bản
- 5.6. Kết hợp Technical và Fundamental để sàng lọc cổ phiếu
- 5.7. Bài tập về nhà (Phân tích cổ phiếu toàn diện)
- 6.1. Cấu trúc của một Trading Strategy
- 6.2. Chiến lược Moving Average Crossover
- 6.3. Chiến lược RSI
- 6.4. Bài tập về nhà
- 7.1. Giới thiệu Backtesting
- 7.2. Backtest cho phái sinh VN30
- 7.3. Backtest cho cổ phiếu
- 7.4. Bài tập về nhà
- 8.1. Các Metrics quan trọng
- 8.2. Quản lý rủi ro
- 8.3. Sử dụng các Metrics để đánh giá hiệu suất
- 8.4. Quản lý rủi ro
- 8.5. So sánh nhiều chiến lược
- 8.6. Bài tập về nhà
- 9.1. Take Profit (TP) và Stop Loss (SL)
- 9.2. Trailing Stop Loss
- 9.3. Tối ưu hóa tham số
- 9.4. Bài tập về nhà
- 10.1. Kiến trúc AI Agent cơ bản (LLM + Tool Calling + Memory)
- 10.2. Xây dựng Agent tự động thu thập dữ liệu và tính chỉ số
- 10.3. Agent tự chạy Backtest và tổng hợp kết quả thành báo cáo
- 10.4. Agent giám sát (Monitoring Agent) – tự động cảnh báo bất thường
- 10.5. Bài tập về nhà (Xây dựng Agent tự động tạo báo cáo performance hàng ngày)
- 11.1. Kiến trúc hệ thống
- 11.2. Xây dựng Trading System
- 11.3. Logging và Monitoring
- 11.4. Bài tập về nhà
- 12.1. Ví dụ Dự án Mẫu: Hệ thống Giao dịch Đa Chiến lược cho VN30F1M
- 12.2. Tổng kết Khóa học và Định hướng Phát triển
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Thầy Nguyễn Văn Đồng

Fouder công ty Sen Trading System

  • Hơn 10+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực đầu tư tài chính.
  • Hơn 6+ năm kinh nghiệm đầu tư fulltime về Auto Trading
  • Co- founder của công ty I-Avatar ltd (Singapore). Công ty xây dựng Platform về Auto trading, ứng dụng A.I trong trading.
  • Founder Sen Auto Trading Community
Xem thêm
Trần Thắng

Chuyên gia Quantitative Research & Agentic AI  Consultant

20+ năm kinh nghiệm Software Development, AI, Data Science và Quantitative Research

Thạc sĩ Data Science (Liverpool John Moores University)

Từng là Head of AI - TMA Solutions Senior Data Scientist - Heineken CDO - Innovation AILab Head of Quantitative Research - Head of Applied AI - TLC Visiting Lecturer - UEH

Xem thêm

Dự án học viên

Học viên nói gì về khóa học

Feedback học viên 

Chị Lan Anh

Trader

Lúc đầu mình rất sợ code vì là dân ngoại đạo, nhưng khóa học auto trading này dạy cực kỳ dễ hiểu. Mình đã tự viết được bot Python để lọc tín hiệu kỹ thuật. Không còn cảnh thức đêm canh bảng điện hay bị tâm lý FOMO chi phối, hệ thống của mình giờ làm việc rất kỷ luật.

Anh Minh Quân

Nhân viên ngân hàng

Là một trader lâu năm, tôi hiểu giá trị của dữ liệu. Khóa học giúp tôi làm chủ kỹ thuật Backtesting để kiểm chứng chiến lược trước khi đánh thật. Với lộ trình T+0 sắp tới, việc có một Bot trading phản ứng nhanh là lợi thế quá lớn. Rất hài lòng với sự hỗ trợ nhiệt tình từ Cole.

Chị Thúy Hằng

Trader 3 năm kinh nghiệm

Vừa đi làm vừa đầu tư khiến mình rất bận rộn. Nhờ tham gia khóa học online auto trading, mình đã tự động hóa được quy trình vào lệnh. Bot chạy mượt mà, giúp mình không bỏ lỡ cơ hội dù đang họp. Giải pháp tuyệt vời cho những ai muốn đầu tư bài bản mà vẫn tiết kiệm thời gian.

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

Tôi không biết lập trình có học được không?
Hoàn toàn được. Lộ trình tại Cole được thiết kế từ cơ bản, tập trung vào tư duy logic và cung cấp các thư viện hỗ trợ sẵn để bạn làm chủ nền tảng đầu tư và làm quen với công cụ Python nhanh chóng.
Không. Bạn sẽ được hướng dẫn sử dụng các công cụ mã nguồn mở miễn phí và cách lấy dữ liệu thị trường miễn phí hoặc chi phí thấp nhất.
Đây là khóa học Online Auto Trading học qua phần mềm Zoom, kết hợp giữa các buổi học trực tiếp cùng chuyên gia, có thực hành chi tiết.
Chắc chắn. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn tự thiết kế, backtest và triển khai Bot giao dịch dựa trên chính tư duy đầu tư của bạn.
Học Online buổi tối, mỗi tuần 2 buổi. Các buổi học đều được ghi lại (record). Bạn có thể xem lại bất cứ lúc nào và nhận sự hỗ trợ 1:1 từ đội ngũ mentor qua group lớp.
Cole duy trì cộng đồng học viên để cùng chia sẻ các chiến lược mới và cập nhật công nghệ, giúp bạn không bị lạc hậu trước biến động thị trường.
Tìm hiểu ngay
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học