Khóa Học Auto Trading 2026 – Xây PyBot Giao Dịch Tự Động Bằng Python
Thời lượng
45 buổi
Hình thức đào tạo
Online qua Zoom
Học phí
Liên hệ
Tổng quan Khóa học Auto Trading:
Xu hướng giao dịch thuật toán (Algo-Trading) và Đầu tư định lượng
Thị trường tài chính Việt Nam đang chứng kiến sự chuyển dịch mạnh mẽ sang đầu tư định lượng (Quant Research). Các nhà đầu tư hiện đại đang:- Quyết định dựa trên dữ liệu: Ngừng việc đoán mò thị trường, ưu tiên sử dụng các mô hình xác suất và thống kê.
- Phát triển Algo-Trading: Sử dụng code để thực thi lệnh tự động, thay thế cho thao tác tay chậm chạp và dễ sai sót.
- Săn tìm lợi nhuận T+0 : Chuẩn bị sẵn sàng hệ thống và chiến lược cho kỷ nguyên giao dịch tần suất cao (High-Frequency Trading).
- Quản trị rủi ro tự động: Thiết lập kỷ luật thép với các ngưỡng cắt lỗ (Stop Loss) và chốt lời (Take Profit) thông qua hệ thống lập trình.
Sức mạnh đột phá từ Python, Machine Learning & AI
Để bắt kịp xu hướng trên, Khóa học Auto Trading tại Cole đưa vào giảng dạy bộ công cụ quyền lực nhất hiện nay: Python, Machine Learning & AI.- Cá nhân hóa bằng AI: Ứng dụng Machine Learning để hệ thống tự động học từ thị trường, từ đó đưa ra các dự báo chính xác hơn.
- Tối ưu chiến lược với Python: Sử dụng ngôn ngữ Python để tự động hóa toàn bộ quy trình từ khâu phân tích dữ liệu đến khi vào lệnh.
- Kiểm thử rủi ro bằng Backtest: Hệ thống giúp bạn Backtest nhanh chóng các chiến lược trên dữ liệu quá khứ. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng đo lường, kiểm thử và cải tiến chiến lược của mình trước khi đánh cược bằng tiền thật trên thị trường.
Khóa học Auto Trading mang lại cho bạn những gì?
Không chỉ là một khóa học online Auto Trading thông thường, đây là một hành trình huấn luyện thực chiến. Chỉ trong 45 buổi học, chương trình đào tạo tiên phong này cam kết giúp bạn hiểu sâu về dữ liệu tài chính, tự tay thiết kế và vận hành chuyên nghiệp các Bot giao dịch tự động cho riêng mình, mở ra con đường trở thành một nhà đầu tư chuyên nghiệp hơn.
Xu hướng của nhà đầu tư:
Lợi ích khóa học
Đào tạo trực tuyến
Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom Online. Học viên có thể trao đổi ở mọi lúc mọi nơi, không cần phải di chuyến đến lớp mất thời gian.
Nội dung buổi học
Bao gồm cả lý thuyết nền tảng (50%) giúp học viên nắm vững kiến thức nền tảng; và thực hành thực chiến với dữ liệu thật (50%), tuhcwj hiện backtest với hệ thống đầu tư, được hướng dẫn chi tiết.
Tài liệu học tập
Slide bài giảng, tài liệu hướng dẫn thực hành chi tiết được gửi trước khóa học để học viên nghiên cứu trước.
Video bài giảng
Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức qua hệ thống học tập LMS.
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 CỘNG ĐỒNG TRADING SEN THỰC CHIẾN
Mục tiêu học tập
- Khóa học cung cấp các kiến thức cơ bản về thị trường tài chính
- Giới thiệu các nền tảng trading phổ biến hiện nay
- Giúp học viên hiểu được tầm quan trọng của hệ thống Backtesting
- Góc nhìn cụ thể về hệ thống giao dịch tự động
- Cung cấp kiến thức lập trình cơ bản bằng python
- Ứng dụng lập trình Python vào trong xây dựng Auto Trading
- Cấu trúc một chương trình BOT Auto Trading
- Cung cấp kiến thức cơ bản trong trading, vai trò của dữ liệu và nguồn dữ liệu trong Auto Trading
- Phân tích kỹ thuật cơ bản trong đầu tư forex, các chỉ báo kỹ thuật quan trọng
- Giới thiệu cách sử dụng Tradingview áp dụng vào phân tích kỹ thuật, cách sử dụng Ctrader để đặt lệnh giao dịch
- Xây dựng và quy trình hóa chiến lược đầu tư forex cơ bản
- Giúp học viên có thể tự code được một chương trình bot auto trading theo chiến lược của cá nhân
- Sau khi hoàn thành, học viên có hiểu biết tổng quan về thị trường và lĩnh vực giao dịch tự động
- Kết thúc khóa học, học viên biết phân tích kỹ thuật cơ bản, thực hành các chiến lược đầu tư
- Giúp học viên hiểu rõ vai trò và tầm quan trọng của hệ thống backtesting
- Ứng dụng vibe code để xây dựng hệ thống backtesting
- Cơ sở dữ liệu Json, SQL, cấu trúc database trên SQL
- Xây dựng Core Python chạy logic chiến lược, tính toán tín hiệu để show chart và xuất file csv
- Giới thiệu chức năng backtesting và optimisation trên Ctrader, áp dụng vibe code tạo Cbot chạy optimize, tìm bộ thông số phù hợp cho chiến lược
- Sơ đồ và quy trình hóa, giúp học viên xây dựng hệ thống backtesting hoàn chỉnh, phục vụ trading và auto trading
- Giúp học viên ứng dụng vibe code trong xây dựng auto trading system
- Hiểu rõ về các chức năng trong SQL, và Redis , ứng dụng trong auto trading
- Xây dựng module DP, lấy dữ liệu từ nguồn cung cấp về database
- Xây dựng module OG, nơi tính toán chiến lược, tạo tín hiệu giao dịch
- Xây dựng module OF (MT5, Ctrader) đặt lệnh, giám sát lệnh và quản trị rủi ro tài khoản
- Cấu trúc hệ thống Auto Trading, luồng hoạt động của toàn bộ hệ thống
- Sau khi học xong, học viên có thể hiểu rõ cách xây dựng và vận hành hệ thống auto trading chuyên nghiệp cho cá nhân.
Đối tượng học tập
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
- Hoạt động trading
- Nhà đầu tư - Trader
- Tâm thế nhà đầu tư
- Ảo tưởng đầu tư tài chính
- Hiểu biết về MetaTrader
- Hiểu biết về CTrader
- Tổng quan
- Cấu trúc
- Các nền tảng Simulator
- Bot Trading & Hệ thống Auto Trading
- Cấu trúc hệ thống Auto Trading
- Hoạt động xây dựng hệ thống Auto Trading
- 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
- 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
- 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 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 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
- Tư vấn & hướng dẫn quy trình hóa chiến lược thực tế
- Mục tiêu đạt được cho học viên
- Yêu cầu kiến thức, công cụ
- Giới thiệu output mẫu của PyBot
- 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
- 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
- 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
- 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`
- 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)
- Chạy PyBot và ghi log hoặc in tín hiệu (Print)
- Bài tập về nhà: Hoàn thiện `strategy.py` & `runner.py`
- 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`
- 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
- Giới thiệu về hệ thống Backtesting
- Vibe Auto Trading System
- Hoạt động Team xây dựng Auto Trading
- Trao đổi Project thực tế
- Dữ liệu và cơ sở dữ liệu
- Core Python
- Hiển thị Chart và Signal File
- Simulator CTrader
- Nguồn dữ liệu kỹ thuật
- Ngôn ngữ lập trình
- SQL Server
- Simulator CTrader
- Nguồn dữ liệu kỹ thuật
- Cấu trúc chức năng
- Cấu trúc dữ liệu trên SQL
- Đẩy dữ liệu từ JSON lên SQL
- Cấu trúc và chức năng của Core Python
- Output Chart và CSV Signal
- Vibe Chart và CSV Signal
- Vibe chiến lược MA Cross (MA10 & MA20)
- Các tính năng quan trọng của CTrader
- Chức năng Backtest và Optimize
- CBot Backtesting
- Vận hành CBot
- Quy trình hóa hệ thống
- Xây dựng hệ thống
- Module dữ liệu kỹ thuật
- Module chiến lược
- Module theo dõi lệnh giao dịch
- Các thành phần khác
- Nguồn dữ liệu kỹ thuật
- Ngôn ngữ lập trình
- SQL Server & Redis Server
- API MT5/CTrader
- Nguồn dữ liệu kỹ thuật
- Cấu trúc chức năng của DP
- Cấu trúc dữ liệu trên SQL
- Đẩy dữ liệu từ JSON lên SQL
- Cấu trúc và chức năng của OG
- "Trái tim" của OG
- Vibe Chart
- Vibe CSV
- Vibe chiến lược MA Cross (MA10 & MA20)
- Sự kỳ diệu của Redis Server
- Các tính năng quan trọng của Redis Server
- Redis Server là xương sống của hệ thống
- Thực nghiệm Redis Server
- Cấu trúc và chức năng của OF
- Theo dõi lệnh
- Quản trị rủi ro
- Thực nghiệm cài đặt và cấu hình
- Thực nghiệm lệnh cơ bản
- Hiểu biết về OpenAPI
- Thực nghiệm cài đặt và cấu hình
- Thực nghiệm lệnh cơ bản
- Process hệ thống
- Đấu nối hoàn thiện hệ thống
- Tự vẽ sơ đồ hệ thống
- Quy trình hóa hệ thống
- Xây dựng hệ thống
- Bắt đầu hành trình đầu tư
Giảng viên
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.
- Quản lý quỹ với số vốn hơn 6.000.000 USD
Chuyên gia AI trong Đầu tư Định lượng
- Product Owner tại Vietnam Invest Tech
- Data Scientist & Quant Researcher tại Worldquant Associate, IRD Việt Nam, Gnosis Tech, ICLS Tech Việt Nam, Yeager Technologies
- Nhận học bổng toàn phần Thạc sĩ tài chính tại Worldquant University và tốt nghiệp Thủ khoa Cử nhân Toán tại Liberty University
Dự án học viên
Học viên nói gì về khóa học
Feedback học viên
Chị Lan Anh
Trader
Anh Minh Quân
Nhân viên ngân hàng
Chị Thúy Hằng
Trader 3 năm kinh nghiệm
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
Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.
-
Hotline
-
Email
-
Trang tin chính thức
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
