Khóa học Auto Trading – Tự động hóa đầu tư với Python

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

32 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom (có video record)

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Trong bối cảnh nhà đầu tư ngày càng đòi hỏi sự tối ưu, kiểm soát cảm xúc và ra quyết định dựa trên dữ liệu, mô hình giao dịch tự động (Auto Trading) đang trở thành xu thế tất yếu. Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán hiện vẫn áp dụng chu kỳ thanh toán T+2, khiến việc phản ứng nhanh với biến động còn giới hạn. Trong khi đó, kỳ vọng chuyển sang T+0 trong tương lai gần mở ra cơ hội lớn cho những ai sớm làm chủ công nghệ và chiến lược giao dịch tốc độ cao.

Python, Machine Learning & AI – Vũ khí mới của nhà đầu tư:
- Xây dựng chiến lược đầu tư có hệ thống dựa trên dữ liệu lịch sử và mô hình toán học.
- Tự động hóa quy trình từ phân tích đến vào lệnh, loại bỏ cảm xúc như lo sợ, tham lam hay FOMO.
- Backtest nhanh chóng trên dữ liệu quá khứ để đánh giá hiệu quả trước khi áp dụng thực tế.
- Phản ứng linh hoạt với thị trường và sẵn sàng cho kỷ nguyên T+0.

Vì sao Auto Trading phát triển mạnh?
- Giảm thiểu cảm xúc trong đầu tư: mọi quyết định dựa trên dữ liệu và logic định sẵn.
- Xử lý dữ liệu nhanh và chính xác: hỗ trợ ra quyết định gần như theo thời gian thực.
- Tối ưu chiến lược liên tục: dễ dàng kiểm thử, đo lường và cải tiến bằng công cụ lập trình.
- Chuẩn bị cho giao dịch tốc độ cao: sẵn sàng khi thị trường tài chính bước vào giai đoạn T+0.

Khóa học Auto Trading tại Cole:
Đây là chương trình tiên phong giúp bạn học cách xây dựng chiến lược đầu tư định lượng, lập trình bot giao dịch tự động bằng Python, và áp dụng Machine Learning để ra quyết định đầu tư thông minh hơn – từ kiến thức cơ bản đến công cụ nâng cao, chỉ trong 3 tháng. Không chỉ là một khóa học online Auto Trading, mà còn là hành trình huấn luyện thực chiến để bạn: - Hiểu sâu về dữ liệu.
- Tự thiết kế hệ thống giao dịch.
- Vận hành nó như một nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Một số xu hướng nổi bật bao gồm:

Tăng cường phân tích định lượng: Sử dụng dữ liệu thực tế để đưa ra đánh giá khách quan hơn, giúp giảm thiểu rủi ro trong quá trình đầu tư.
Ứng dụng Machine Learning vào phân tích và xây dựng chiến lược: Các mô hình học máy được sử dụng để đưa ra quyết định chính xác hơn, nhằm tối ưu hóa lợi nhuận đầu tư.
Tự động hóa giao dịch: Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ trong việc lựa chọn cổ phiếu và tự động hóa quá trình đặt lệnh giao dịch.

Lợi ích khóa học

Đào tạo trực tuyến

Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams, và Google Meet.Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.

Nội dung buổi học

Sẽ bao gồm trung bình 60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.

Tài liệu học tập

Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.

Video bài giảng

Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.

Tương tác trực tiếp

Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.

Lợi ích khi học tại COLE

THAM GIA TREDING FOREX THỰC CHIẾN

Mục tiêu học tập

OP1 Thị trường tài chính tổng quan: Hiểu cấu trúc & cơ chế vận hành của Forex, Crypto, và Chứng khoán Việt Nam; các đặc thù biến động và rủi ro.
OP2 Chỉ báo kỹ thuật cốt lõi: Nắm vững MA, RSI, MACD, Bollinger Bands…; biết cách kết hợp đa chỉ báo để xác nhận tín hiệu.
OP3 Python cho giao dịch định lượng: Lập trình Python cơ bản–trung cấp; thao tác trên Google Colab & VS Code; quản lý môi trường và thư viện.
OP4 Dữ liệu thị trường & API: Làm việc với dữ liệu OHLCV; truy xuất qua yFinance, Binance, SSI…; chuẩn hóa, resample và lưu trữ dữ liệu.
OP5 Thiết kế chiến lược định lượng: Xác định điều kiện vào/ra lệnh, quản trị rủi ro, quy tắc position sizing; mã hóa logic chiến lược có thể backtest.
OP6 Auto Bot Trading bằng Python: Kết nối API sàn, xử lý tín hiệu, đặt/cancel lệnh tự động; logging, retry, và cảnh báo sự cố.
OP7 Backtest & đánh giá: Backtest bằng code tay hoặc Backtrader; tính Sharpe, Max Drawdown, Win Rate, Expectancy; phân tích độ nhạy tham số.
OP8 Tối ưu & cải tiến chiến lược: Tránh overfitting, walk-forward analysis, cross-validation theo thời gian; theo dõi hiệu năng out-of-sample.
OP9 Kỷ luật giao dịch dựa trên dữ liệu: Loại bỏ cảm xúc, tuân thủ hệ thống; checklist trước giao dịch; ra quyết định theo dữ liệu & quy tắc đã kiểm chứng.

Đối tượng học tập

Học viên muốn Tự động hóa các chiến lược đầu tư cá nhân thay vì đầu tư thủ công
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 dữ liệu, mong muốn học Python như 1 công cụ phân tích và trực quan dữ liệu trong mảng tài chính

Chuẩn đầu ra 

Hiểu sâu thị trường tài chính và giao dịch thực chiến

Hiểu sâu thị trường tài chính và giao dịch thực chiến

- Nắm rõ cấu trúc thị trường, vai trò các loại trader (thủ công, định lượng), cơ chế hoạt động và các thuật ngữ quan trọng trong Forex, Crypto, Chứng khoán Việt Nam.
- Hiểu và ứng dụng các chỉ báo kỹ thuật phổ biến: Moving Average, RSI, MACD, Bollinger Bands cùng các mẫu hình nến Nhật để phân tích và ra quyết định đầu tư.
- Giải thích được các yếu tố kỹ thuật, tâm lý và kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến biến động giá và xu hướng thị trường.
- Áp dụng nguyên lý quản trị rủi ro và đòn bẩy tài chính để tối ưu hiệu quả đầu tư.
- Thực hiện backtest chiến lược cơ bản bằng tay hoặc trên nền tảng thực hành như TradingView, FXBlue.
- Phân tích và đánh giá hiệu quả các chiến lược theo xu hướng, khung thời gian và hành vi tâm lý thị trường.

Làm chủ công cụ lập trình & xây dựng hệ thống giao dịch tự động

Làm chủ công cụ lập trình & xây dựng hệ thống giao dịch tự động

- Thành thạo lập trình Python với Google Colab và Visual Studio Code: tạo class, viết hàm, xử lý dữ liệu bằng Pandas.
- Làm việc với dữ liệu tài chính theo chuẩn OHLCV, sử dụng API từ yFinance, Binance, SSI, Forex... để thu thập và phân tích dữ liệu giao dịch.
- Xây dựng chiến lược đầu tư định lượng: xác định quy tắc vào/ra lệnh, logic chiến lược và thời gian quét tín hiệu tự động.
- Tự thiết kế & triển khai hệ thống Auto Trading cá nhân: từ lấy dữ liệu – phân tích – sinh tín hiệu – đặt lệnh tự động.
- Hiểu cách vận hành hệ thống lưu trữ dữ liệu trung gian như Redis, Database để phục vụ giao dịch tốc độ cao.
- Làm chủ backtesting bằng code thuần và qua Backtrader, so sánh Market Return và Strategy Return để đánh giá hiệu quả.
- Xây dựng & tối ưu chiến lược đầu tư có khả năng vận hành thực tế với vốn lớn (High Performance Trading).

Vận dụng chiến lược dữ liệu & loại bỏ cảm xúc khi giao dịch

Vận dụng chiến lược dữ liệu & loại bỏ cảm xúc khi giao dịch

- Tạo và tối ưu chiến lược đầu tư cá nhân dựa trên dữ liệu thật – không bị chi phối bởi cảm xúc.
- Phân tích tín hiệu giao dịch tự động và đánh giá tính khả thi trong các điều kiện thị trường khác nhau.
- Làm việc với hệ thống demo và thực chiến để kiểm định chiến lược bằng dữ liệu thời gian thực (live & paper trading).
- Tự tin triển khai Bot Auto Trading cá nhân để ứng dụng chiến lược đã xây dựng – trở thành nhà đầu tư công nghệ thực thụ.

Lộ trình học tập 

MODULE 1 - Kiến thức nền tảng về tài chính, giao dịch, và đầu tư (thực hành thị trường forex)
1.1. Tổng quan thị trường tài chính
1.2. Các thị trường đầu tư phổ biến
1.3. Hoạt động đầu tư kiếm tiền từ thị trường tài chính
1.4. Các công cụ đầu tư phổ biến
1.5. Các bước chuẩn bị của nhà đầu tư
2.1. Phân loại nhà đầu tư tài chính
2.2. Công cụ và chiến lược giao dịch
2.3. Giao dịch tự động
2.4. Giao dịch định lượng, thuật toán
- Giới thiệu vào thực hành công cụ MT5
4.1. Thị trường tài chính - thị trường ngoại hối
4.2. Thuật ngữ chung
4.3. Nhà môi giới - Broker
4.4 Đòn bẩy tài chính trong giao dịch
5.1. Dữ liệu và nguồn dữ liệu trong đầu tư ngoại hối.
5.2 Giới thiệu một số chỉ báo quan trọng.
5.3. Vai trò của chỉ báo trong phân tích kỹ thuật
5.4. Phân biệt và kết hợp chỉ báo trong giao dịch
- Giới thiệu vào thực hành công cụ TradingView
7.1. Lý thuyết Dow - trong xác định xu hướng thị trường
7.2. Cấu trúc thị trường và tham chiếu trong giao dịch
7.3. Xu hướng thị trường: Xác định xu hướng chính, xu hướng phụ
7.4. Chiến lược giao dịch cơ bản: Sử dụng các tín hiệu từ phân tích kỹ thuật để quyết định
8.1. Giới thiệu về chiến lược giao dịch tài chính
8.2. Các thành phần cốt lõi của chiến lược đầu tư
8.3. Các chiến lược giao dịch phổ biến
8.4. Thực hành xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư cơ bản
9.1 Quy trình xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư
9.2 Quy tắc và điều kiện giao dịch
9.3 Hệ thống hoá chiến lược
9.4 Kiểm tra và cải tiến chiến lược
9.4 Thực hành hoàn thiện quy trình chiến lược giao dịch đầu tư
- Sổ tay giao dịch FX Blue
12.1. Giới thiệu về backtesting
12.2 Phần mềm và công cụ hỗ trợ backtesting
12.3. Auto trading và robot giao dịch
12.4. Kiểm tra và tối ưu hóa chiến lược với backtesting
1.1 Giới thiệu chung về chương trình và phương pháp học (lý thuyết + thực hành)
1.2. Mục tiêu đạt được cho học viên (Lập trình + kiến thức định lượng + kiến thức tài chính)
1.3. Hướng dẫn cơ bản về một số vấn đề trong machine learning, khái niệm tài chính + lập trình cơ bản
2.1. Hướng dẫn sử dụng tool phân tích dữ liệu riêng cho khóa học (Visual Studio Code)
2.2. Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python
2.3. Cơ sở dữ liệu/ các loại dữ liệu thường gặp/ chiều dữ liệu
2.4. Bài học thực tế: Sự thành lập của Kaggle và cuộc thi algo trading 100000 USD của qũy đầu tư Two Sigma
2.5. Bài tập về nhà
3.1. Làm quen với cấu trúc dữ liệu cơ bản
3.2. Câu lệnh và vòng lặp nâng cao
3.3. Xử lý ngoại lệ trong Python
3.4. Viết hàm trong Python
3.5. Bài tập thực hành
4.1. Giới thiệu các thư viện Python phổ biến
4.2. Thao tác dữ liệu cơ bản với Pandas
4.3. Trực quan hóa dữ liệu
4.4. Bài tập thực hành
5.1. Giới thiệu về API
5.2. Làm việc với dữ liệu từ API
5.3. Xây dựng DWH cơ bản
5.4. Bài tập thực hành
3.2. Tạo key, get data
3.3. Clean & chuẩn hóa data
3.4. Bài học thực tế: Sự phát triển của thị trường dữ liệu tài chính Mỹ cho các quỹ đầu tư định lượng
7.1. API
7.2. Tạo key, get data
7.3. Clean & chuẩn hóa data
7.7. Bài học thực tế: Sự phát triển của thị trường dữ liệu chứng khoán Vietnam
- API dữ liệu các sàn: Chứng khoán, Coin, Forex (viết lại các class và hàm dùng chung cho toàn bộ dự án)
8.1. Vào lệnh bằng API SSI
8.2. Vào lệnh bằng API Binance
8.3. Vào lệnh bằng API MT5
91. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Chứng khoán SSI
92. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Coin sàn Binance
93. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Forex MT5
10.1. Một số khái niệm cơ bản trong toán học + xác suất (biến ngẫu nhiên, phân bố, hàm phân phối, phân bố chuẩn, hồi quy, etc.)
10.2. Ứng dụng xác suất thống kê cơ bản trong đầu tư tài chính (lịch sử ứng dụng chiến lược cơ bản: Statistical Arbitrage, Gamber's Ruin, Margintale etc.)
10.3. Bài học thực tế: Edward Thrope mathematics for gambling
10.4. Bài tập về nhà
11.1. Chuẩn hóa và xử lý dữ liệu bằng Python/ Pandas
11.2. Định nghĩa một chiến thuật đầu tư
11.3. Đánh giá chiến lược đầu tư bằng phương pháp định lượng (Sharpe, Max Drawdown, Hit Rate)
12.1. Kiểm định chiến lược đầu tư (Backtest)
12.2. Bài học thực tế: Backtest overfitting và sự sụp đổ của Quantopian
12.3. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản bằng Momentum
Đọc các chỉ số, chỉ báo phân tích: MA, ATR, Bollinger Band, RSI, MACD
Làm việc với Redis và Database
13.1. Tổng quan về học máy
13.2. Tìm hiểu kỹ hơn về học có giám sát. Giới thiệu chung về một số thuật toán trong học có giám sát dựa trên hồi quy tuyến tính như Regression analysis (Phân tích hồi quy), Ridge, Lasso, Overfitting, Regularization
14.1. Ứng dụng của học có giám sát cho bài toán dự đoán lợi nhuận trong đầu tư
14.2. Bài học thưc tế: Ứng dụng của Linear Regression và Statistical Arbitrage trong Quant Trade
14.3. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản và đánh giá sử dụng Linear Regression
Thiết kế backtesting các chiến lược đầu tư
15.1. Tìm hiểu kỹ hơn về các mô hình học có giám sát phi tuyến cùng ứng dụng trong đầu tư. Một số chủ đề bao gồm Decision Tree, Random Forest, K-Mean Classification, ..
16.1. Ứng dụng của các mô hình học có giám sát phi tuyến cho bài toán xây dựng mô hình giao dịch thông minh
16.2. Bài học thực tế: Chọn alpha dựa trên regime thị trường – yếu tố quyết định thành bại của các quỹ đầu tư định lượng ngày nay
16.3. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản và đánh giá sử dụng các mô hình học có giám sát phi tuyến
17.1. Dữ liệu: crypto currency trên sàn Binance
17.2. Xây dựng model đoán price/volatility
17.3. Backtest
17.4. Paper trading
17.5. Demo/Live trading
17.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading
18.1. Dữ liệu: chứng khoán sàn SSI
18.2. Xây dựng model đoán price/volatility
18.3. Backtest
18.4. Paper trading
18.5. Demo/Live trading
18.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading
19.1. Dữ liệu: chứng khoán sàn Forex MT5
19.2. Xây dựng model đoán price/volatility
19.3. Backtest
19.4. Paper trading
19.5. Demo/Live trading
16.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading
20.1. Tổng kết kiến thức khóa học
20.2. Trao đổi project thực tế
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Thầy Đặng Trí Thanh

Giám đốc CNTT Hướng Nghiệp Á Âu, GĐ CNTT Bibica - Phân tích dữ liệu Sacombank, trưởng nhóm Phân tích dữ liệu Citibank

Giám đốc CNTT Hướng Nghiệp Á Âu, GĐ CNTT Bibica - Phân tích dữ liệu Sacombank, trưởng nhóm Phân tích dữ liệu Citibank

Thầy Nguyễn Văn Đồng

Fouder công ty Sen Trading System

12+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực đầu tư tài chính

8+ 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. Quản lý quỹ với số vốn: 6.000.000 USD

Trợ giảng

Thạch Phạm
Lê Hoài Giang

Dự án học viên

Feedback học viên 

Nguyễn Thị Thu Hiền

Junior Data Analyst tại TP Bank

Mình vừa hoàn thành khóa Machine Learning tại Cole.vn và rất hài lòng với kết quả. Khóa học bắt đầu từ những kiến thức cơ bản, sau đó dẫn dắt mình đến những mô hình phức tạp như Random Forest và Neural Networks. Điều mình thích nhất là phần thực hành rất sát với thực tế, giúp mình áp dụng ngay kiến thức vào các dự án nhỏ. Giảng viên và cộng đồng học viên cũng hỗ trợ rất nhiệt tình, tạo ra môi trường học tập tích cực. Sau khóa học, mình tự tin hơn rất nhiều khi làm việc với các dự án Machine Learning.

Mai Anh Đạt

Nhân viên tại ngân hàng Teckcombank

Là một nhân viên tại Techcombank, mình vừa hoàn thành khóa học Machine Learning tại Cole.vn và thật sự cảm thấy rất hài lòng. Công việc của mình liên quan nhiều đến phân tích dữ liệu, nên khóa học này cực kỳ hữu ích. Mình được học từ những kiến thức cơ bản đến những mô hình nâng cao như Decision Trees, Random Forest, và Neural Networks. Các bài giảng dễ hiểu và bám sát thực tế, giúp mình áp dụng ngay vào công việc phân tích dữ liệu tại ngân hàng, đặc biệt là trong việc dự đoán và phân tích rủi ro.

Võ Hoài Thương

Sinh viên năm cuối, Intern tại SSI

Mình vừa hoàn thành khóa học Machine Learning tại Cole.vn khi đang thực tập tại SSI, và điều khiến mình ấn tượng nhất chính là giảng viên. Các thầy cô không chỉ có kiến thức chuyên sâu mà còn rất giỏi trong việc truyền đạt. Những thuật toán phức tạp như Random Forest hay Neural Networks được thầy cô giảng giải một cách cực kỳ dễ hiểu, từ lý thuyết đến cách áp dụng thực tế. Cảm ơn vì đã biết đến Cole.

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

Khóa học có yêu cầu trình độ đầu vào không?
Với khóa học căn bản/ kỹ năng mới trại hè thì khóa hiện tại không yêu cầu đầu vào. Tùy theo lộ trình học để học viên lựa chọn, ví dụ với trình độ và nhu cầu học nâng cao học viên sẽ có yêu cầu đầu vào ở một số khóa.
Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ được cấp giấy chứng nhận hoàn thành - chương trình đào tạo kỹ năng của trung tâm. Học viên cần làm qua 1 số bài test theo yêu cầu của giáo viên để trung tâm dựa trên đó làm kết quả cấp chứng nhận sau khóa học.
Khi tham gia lớp học, các học viên sẽ được add vào một group trao đổi chung để hỏi đáp các câu hỏi cần hỗ trợ. Các câu hỏi sẽ được giảng viên và chuyên gia trả lời thắc mắc trên nhóm chung này vĩnh viễn.
Đối với các khóa học được tuyển sinh liên tục và đều đặn, Cole có chính sách cho học viên học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 nếu chưa nắm vững kiến thức. Nhưng với khóa tổ chức một lần thì có thể sắp xếp được sang các lớp khác cùng chủ đề.
Đối với các khóa học tương tác trực tuyến qua zoom, Ms tearm - Cole.vn lưu lại video cho các học viên tham gia khóa học. Đối với các lớp tổ chức offline nếu các lớp trung tâm cũng có record và upload lên nền tảng để học viên xem lại. Tuy nhiên có một số lớp mà không quay video lại được thì không xem được.
Một số khóa lộ trình nghề nghiệp cụ thể, Cole có hợp tác với một số doanh nghiệp để giới thiệu ứng viên tham gia thực tập và làm việc. Có rất nhiều các học viên sau khi học xong các khóa học tại Cole đã kiếm được các cơ hội nghề nghiệp mới
"Khóa học tại Cole sẽ học trực tiếp offline tại Hà Nội (các địa điểm trung tâm liên kết của Cole), đào tạo trực tiếp tại doanh nghiệp. Và các khóa học dạng tương tác trực tuyến thì được học qua nền tảng Zoom, MS Tearm. Hoặc 1 số dạng khóa học đã quay sẵn qua video.
- Một số khóa học có công cụ để thhuwcj hành, các GV sẽ chuẩn bị trước thông tin và hướng dẫn cài đặt công cụ để học viên tham gia học tập một cách hiệu quả nhất."
Project hoặc bài Test của mỗi khóa học đều được dựa trên bài học mà mục tiêu khi xây dựng khung chương trình đào tạo có sẵn. Vì vậy các học viên hoàn toàn có thể hoàn thiện được Project để đạt được 1 kỹ năng cụ thể nào đó.
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