Khóa Học Quantitative Trading – Làm Chủ Dữ Liệu Đầu Tư Tài Chính

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

14 Buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, việc giao dịch tài chính dựa trên trực giác và cảm tính đã không còn mang lại lợi thế cạnh tranh, thậm chí tiềm ẩn rủi ro rất lớn. Khóa học Quantitative Trading (Giao dịch định lượng) ra đời nhằm giúp các nhà đầu tư và chuyên viên tài chính chuyển đổi tư duy: từ phỏng đoán sang việc ra quyết định hoàn toàn dựa trên mô hình toán học, xác suất thống kê và thuật toán.

Chuyển đổi tư duy với phương pháp Giao dịch định lượng

Khóa học đi sâu vào cốt lõi của Quant Finance. Bạn sẽ học cách thu thập, làm sạch và xử lý cấu trúc dữ liệu tài chính khổng lồ, đồng thời thành thạo sử dụng các ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ như Python, R cùng các công cụ chuyên sâu như Google Colab và AI Cafe Tools. Thông qua đó, giảng viên sẽ hướng dẫn bạn giải phẫu và xây dựng các chiến lược giao dịch kinh điển như Momentum, Mean Reversion, Pair Trading hay Risk Premium.

Tối ưu hóa danh mục và Quản trị rủi ro chuyên sâu

Không chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm lợi nhuận, khóa học cung cấp cho bạn kỹ năng quản trị vốn chuyên nghiệp để bảo vệ tài khoản. Bạn sẽ được tiếp cận phương pháp quản trị rủi ro theo độ biến động (Volatility Targeting) và nghệ thuật mô hình hóa danh mục đầu tư (Portfolio Construction) thông qua các thuật toán như Tối ưu hóa lợi nhuận (MVO) hay Đóng góp rủi ro bình đẳng (ERC). Mọi chiến lược đều được yêu cầu kiểm chứng tính hiệu quả thông qua hệ thống Backtest khắt khe trên dữ liệu lịch sử trước khi thực chiến.

Ứng dụng AI và Giao dịch tự động (Auto Trading) thực chiến

Sự khác biệt lớn nhất của khóa học là việc tích hợp công nghệ đỉnh cao. Việc ứng dụng Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp bạn dự báo xu hướng thị trường và phát hiện tín hiệu giao dịch một cách chính xác. Đặc biệt, bạn sẽ tự tay thiết lập và vận hành một hệ thống Auto Trading thực chiến, kết nối thẳng tới API của các nền tảng môi giới như DNSE và Binance. Hệ thống này sẽ đảm bảo khả năng thực thi lệnh tốc độ cao, kỷ luật tuyệt đối và loại bỏ hoàn toàn yếu tố tâm lý trong quá trình đầu tư.

Những xu hướng tương lai của Quant Trading:

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Các mô hình AI tiên tiến và học sâu sẽ dự đoán chính xác hơn bằng cách khai thác dữ liệu phi cấu trúc như tin tức, mạng xã hội và cảm xúc thị trường.
Học tăng cường: Các hệ thống giao dịch tự học sẽ tối ưu hóa chiến lược dựa trên phản hồi từ môi trường, giúp mô hình thích ứng linh hoạt với biến động thị trường.
Blockchain và Tài chính phi tập trung: Cung cấp dữ liệu minh bạch và cơ hội mới cho giao dịch định lượng, đặc biệt trong thị trường tiền mã hóa đầy tiềm năng.
Dữ liệu thay thế: Sử dụng dữ liệu từ các nguồn phi truyền thống như vệ tinh, mạng xã hội, và hành vi tiêu dùng sẽ giúp mô hình giao dịch nắm bắt các cơ hội phi tuyến.
Giao dịch tự động dành cho cá nhân: Các nền tảng giao dịch như MetaTrader và QuantConnect giúp nhà đầu tư cá nhân tiếp cận dễ dàng hơn với các chiến lược định lượng và tự động hóa giao dịch.
Kiểm soát rủi ro thuật toán thông minh: Với những thuật toán kiểm soát rủi ro tiên tiến, các mô hình sẽ có khả năng phát hiện và ngăn ngừa sự cố tự động, đảm bảo an toàn trong 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.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 50% lý thuyết và 50% thực hành trên hệ thống thực tế. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay.

Tài liệu học tập

Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.

Video bài giảng

Học viên có thể xem lại video record của 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.

Cộng đồng đầu tư

Học viên được tham gia cộng đồng, nhóm kín trao đổi về đầu tư, phát triển các mối quan hệ.

Mục tiêu học tập

1. Phân tích định lượng cho đầu tư chứng khoán: Ứng dụng phương pháp định lượng để ra quyết định có cơ sở khoa học, thay vì dựa vào cảm tính.
2. Nền tảng Quant & Auto Trading: Tiếp cận các khái niệm cốt lõi của phân tích định lượng, Quant Trading và Auto Trading trong thị trường chứng khoán hiện đại.
3. Xây dựng & backtest chiến lược: Phân tích dữ liệu, hình thành ý tưởng giao dịch, mã hóa quy tắc và backtest để chọn chiến lược phù hợp – hiệu quả.
4. Quản trị rủi ro theo biến động (Volatility): Đánh giá rủi ro dựa trên độ biến động; thiết kế phân bổ vốn và giỏ đầu tư tối ưu theo mục tiêu lợi nhuận–rủi ro.
5. Quy trình nghiên cứu dữ liệu từng bước: Làm việc tuần tự với Google Colab, Excel, AI Cafe Database & Tools; từ thu thập → xử lý → phân tích → báo cáo.
6. Công cụ phân tích của AI Cafe: Sử dụng bộ công cụ để ước lượng rủi ro–lợi nhuận trước giao dịch; chuẩn hóa quy trình ra quyết định minh bạch và có căn cứ.
7. Thực thi giao dịch (Auto & Manual): Triển khai Auto Trading song song giao dịch thủ công; áp dụng trực tiếp vào danh mục đầu tư cá nhân.
8. Chiến lược lợi nhuận cao đã kiểm chứng: Tiếp cận và thực hành các chiến lược do nhóm chuyên gia AI Cafe nghiên cứu–phát triển; theo dõi hiệu năng out-of-sample.
9. Kiến thức nền tảng cho nghề Broker: Trang bị kiến thức cốt lõi phục vụ vai trò Broker và các vị trí liên quan trong tài chính định lượng/chứng khoán.

Đối tượng học tập

Sinh viên tài chính, toán – tin muốn định hướng sự nghiệp trong lĩnh vực Quantitative Trading.
Chuyên viên phân tích tài chính, Data Analyst, Data Scientist muốn mở rộng sang mảng tài chính định lượng.
Nhà đầu tư cá nhân mong muốn ứng dụng dữ liệu và AI để tối ưu lợi nhuận.
Nhân viên các quỹ đầu tư, tổ chức tài chính, tín dụng, môi giới chứng khoán học để biết về hình thức Quantitative Trading.
Những người làm trong ngành công nghệ thông tin, khoa học máy tính, toán-tin, kinh tế, tài chính - ngân hàng,...
Những người muốn học về tài chính, muốn áp dụng những công nghệ vào đầu tư tài chính.

Bạn Đạt Được Gì Sau Khóa Học Quantitative Trading?

Năng lực chuyên môn

Năng lực chuyên môn

Làm chủ công nghệ và tư duy định lượng

Thay đổi tư duy đầu tư: Rũ bỏ hoàn toàn thói quen giao dịch theo cảm tính, chuyển sang phương pháp phân tích định lượng dựa trên cơ sở khoa học.

Làm chủ bộ công cụ mạnh mẽ: Sử dụng thành thạo hệ sinh thái công cụ hiện đại bao gồm Python, R, SQL, kết hợp cùng Google Colab và bộ công cụ độc quyền AI Cafe Tools.

Nghiên cứu và kiểm thử (Backtest): Tự tay thu thập, phân tích dữ liệu khổng lồ, từ đó xây dựng và kiểm chứng các chiến lược giao dịch trên đa thị trường như chứng khoán, Forex hay Crypto.

Quản trị rủi ro chuyên sâu: Nắm vững các phương pháp khoa học để đánh giá rủi ro và phân bổ vốn, giúp kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ thua lỗ và tối ưu hóa lợi nhuận trong mọi điều kiện thị trường.

Cơ hội nghề nghiệp

Cơ hội nghề nghiệp

Lợi thế cạnh tranh tuyệt đối trong kỷ nguyên Fintech

Năng lực được săn đón: Sở hữu kỹ năng giao dịch định lượng – một trong những thế mạnh được các tổ chức tài chính và quỹ đầu tư khao khát nhất hiện nay.

Mở rộng vị trí ứng tuyển đắt giá: Gia tăng lợi thế cạnh tranh tuyệt đối khi ứng tuyển vào các vai trò: Quantitative Analyst (Chuyên viên phân tích định lượng), Data Analyst / Data Scientist lĩnh vực tài chính, AI Engineer chuyên Trading, hoặc bứt phá nghiệp vụ cho Broker (Chuyên viên môi giới).

Đón đầu làn sóng Fintech: Trang bị hành trang vững chắc để tiến sâu vào ngành công nghệ tài chính, nơi Trí tuệ nhân tạo (AI) và thuật toán đang trở thành động lực đổi mới sáng tạo cốt lõi.

Ứng dụng thực tế trong đầu tư

Ứng dụng thực tế trong đầu tư

Vận hành hệ thống Auto Trading bằng AI

Linh hoạt trong chiến lược: Tự tin ứng dụng kiến thức vào danh mục đầu tư cá nhân, cho phép triển khai linh hoạt giữa giao dịch thủ công (Manual) và thiết lập hệ thống Auto Trading (Giao dịch tự động).

Dự báo chuẩn xác bằng AI: Ứng dụng sức mạnh của Machine Learning và AI để nhận diện, dự đoán xu hướng thị trường với độ chính xác cao, từ đó tối ưu hiệu suất danh mục.

Kế thừa chiến lược lợi nhuận cao: Đặc quyền tiếp cận trực tiếp các chiến lược giao dịch đã được đội ngũ AI Cafe nghiên cứu và kiểm chứng thành công, giúp bạn rút ngắn tối đa thời gian thử nghiệm và nâng cao vị thế trên thị trường.

Lộ trình học tập 

Bài 1 - Tổng quan về khóa học.
- Tại sao có khóa học này?
- Phương pháp tiếp cận & Triết lý Định Lượng. Tại sao?
- Mục Tiêu và kỳ vọng của khóa học. Học viên sẽ đạt được gì trong khóa học này.
- Các công cụ sẽ sử dụng trong khóa học (Excel, AI Cafe Tools, Notebook Python & R)
- Hình thức thực hiện khóa học
- Điểm lại một số kiến thức cơ bản về Phân tích số liệu & Tài chính định lượng:
1. Quy trình triển khai một bài nghiên cứu, phân tích số liệu.
2. Các kiến thức cơ bản về thống kê liên quan đến khóa học, các khái niệm và thuật ngữ cần biết trong khóa học.

- Sách và tài liệu tham khảo liên quan đến khóa học
"Ví dụ thực tế về Phân tích Định lượng – Quantitative Analysis. Phân tích số liệu chứng khoán trên AI Cafe Tool & Notebooks.VNINDEX, VN30 & các mã cổ phiếu (FPT, VNM…)" - Định nghĩa và các khái niệm chính. Thế nào là phân tích định lượng – Quantitative Analysis và Quant Trading, Auto- Trading.
- Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
- So sánh hai hình thức nghiên cứu và giao dịch chứng khoán “Thông thường - Technical Analysis” và “Quantitative Analysis”, các ưu khuyết điểm.
- Giới thiệu một số Quỹ đầu tư – Hedge Fund ” Quantitative Trading fund và các nhà giao dịch định lượng (Traders) nổi tiếng trên thế giới.
- Bài học rút ra cho chúng ta.
Định nghĩa Lợi nhuận (Return) là gì? Tại sao chúng ta lại quan tâm đến nghiên cứu lợi Lợi nhuận của cổ phiếu ? Tầm Quan trọng của việc nghiên cứu Lợi Nhuận đối với nhà giao dịch định lượng.
Lợi nhuận đơn giản - Simple Return
Lợi Nhuận gộp - Gross Return
Lợi nhuận Đơn giản khi trả cổ tức
Lợi Nhuận nhiều kỳ - Multi-Period Returns
Lợi Nhuận Danh Mục Đầu Tư - Portfolio Returns
Logarithm của lợi nhuận - Log Returns
- Phân Tích Mức độ phân bố của Lợi nhuận – Return Distribution.
- Cách thiết lập & Phân tích. Tại sao cần tính toán và phân tích mức độ phân bố của Lợi nhuận?
- Histogram
- Distribution &Normal Distribution
- Auto-Correlation
- Tính chu kỳ - Seasonality, hiệu ứng lịch và mùa vụ ảnh hưởng đén dự báo lợi nhuận
Tính toán & Phân tích "Mức độ phân bố lợi nhuận" trên Excel & Google Colab, AI Cafe Tool
Các khái niệm cơ bản:
- Hiệu ứng Tăng Trưởng – Compounding effect.
- Tỷ lệ Tăng Trưởng Hàng Năm - Compound Annual Growth Rate (CAGR).
- Độ trễ của Mức độ Biến động - Volatility Drag
- Định nghĩa Mức độ Biến động là gì & Cách tính – Volatility
Bài Tập tính toán & Phân tích mức độ biến động trên Excel & Google Colab, AI Cafe Tool
- Mối liên hệ giữa Phân bổ nguồn vốn (Position Sizing), Mức Độ Biến Động(Volatiiity) với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR).
- Ví́ dụ tính toán trên Excel. Phân tích sự thay đổi của lợi nhuận gộp theo góc độ sử dụng đòn bẩy (Margin).
- Volatility Targeting là gì ? Tại sao nên dùng Volatility Targeting
- Sử dụng Volailtity Targeting trong thực tế như thế nào?
- Bài Tập thực hành tính toán & Phân tích " Volatility Targeting" trên Excel & AI Cafe tool, Google Colab.
Thế nào là chiến lược giao dịch chứng khoán. Tại sao cần phải có chiến lược giao dịch chứng khoán, Tầm quan trọng của việc xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán. Chiến lược giao dịch chứng khoán theo cách Quant Analysis và sự khác biệt với "Charting Analysis". Các lợi thế của phương pháp Định lượng.
Chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán theo phân tích định lượng – Quantitative Analysis/ trading là như thế nào ? Chúng ta bắt đầu từ đâu ? Cách "kiếm tiền" trên thị trường qua Trading (Khó và Dễ ?) - Làm quen với "Bản đồ Tìm kiếm (Navigation Map)" để tìm kiếm các chiến lược giao dịch phổ biến hiện nay cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ.
- Xem xét một số thuật ngữ & khái niệm cơ bản Định lượng Tài chính: Cách sử dụng các chỉ số: Alpha, Beta, Sharpe Ratio, Drawdown … để, phân tích & xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
- Một Số nguồn (Resources) tìm kiếm ý tưởng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán trên Internet. Ví dụ một số chiến lược giao dịch chứng khoán điển hình theo phân tích Định lượng - Quant Analysis.
- Thực hành xây dựng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích & lựa chọn 03 cổ phiểu FPT, VCB, BID. - Thực hành xây dựng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán (Sử dụng Python Notebooks (Đây là phần nâng cao).
- Chiến lược Momentum & Mean Reversion.
- Ví dụ thực tế 01: Tóm tắt các chiến lược giao dịch chứng khoán (Risk Premium, Momentum, Mean Reversion …)
Chiến lược Equity RISK PREMIUM là gì?
- Thực hành ứng dụng Risk Premia. Sử dụng AI Cafe Tool để Phân tích các mã cổ phiếu.
- Thực hành nâng cao. Sử dụng Notebook để Phân tích các mã cổ phiếu, tạo các chiến lược giao dịch.
- Lập kế hoạch xây dựng và quản lý danh mục đầu tư - Portfolio Construction.
- Vị thế - Position Sizing cho danh mục đầu tư.
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp chia đều vốn - Equal Weight.
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp " Volatility Targeting". Tại sao là " Volatility Targeting"?. Quy Trình xây dựng giỏ đầu tư.
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp "Đóng góp rủi ro bình đẳng"- ERC (Equal Risk Contribution).
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp "Tối ưu hóa lợi nhuận cho giỏ đầu tư" - MVO (Mean Variance Optimizarion).
Mô phỏng - Backtest là gì? Tại Sao. Quy trình Backtest - Kiểm thử các tham số chính
- Triển khai trading trong thực tế. Mô phỏng - Backtest Một số danh mục tham khảo Đầu tư/Trading.
- Triển khai trading trong thực tế. Phân tích ETF DIAMOND
- Tìm hiểu mộ số cách để tối ưu đặt câu hỏi cho AI Cafe Chat BOT_GPT.
- Bài Tập sử dụng AI Cafe Chat BOT_GPT để xây dựng chiến lược đầu tư cho mã cổ phiếu FPT, VCB, BID.
Giới thiệu AI Cafe Auto-Trading BOT. Cách cài đặt và các thông số chính
- Thực hành kết nối với Broker DNSE Việt Nam để thực hiện giao dịch cổ phiếu qua AI Cafe Auto-trading BOT.
- Thực hành kết nối với Broker BINANCE để thực hiện giao dịch Crypt qua AI Cafe Auto-trading BOT.
Bài tập kiểm tra cuối khóa học.
Chia sẻ kinh nghiệm nghiên cứu trong Đầu tư/Trading
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Tiến Sĩ - Phan Trường Giang

Tiến sĩ tại trường Đại học Gubkin (Nga) - 20 năm kinh nghiệm trong xử lý kỹ thuật số và phân tích dữ liệu tại Malaysia và trên thế giới

Tiến sĩ tại trường Đại học Gubkin (Nga) - 20 năm kinh nghiệm trong xử lý kỹ thuật số và phân tích dữ liệu tại Malaysia và trên thế giới

Xem thêm

Dự án học viên

Feedback học viên 

Nguyễn Văn Hải

Quant Trader làm việc tại SSI

May mắn khi biết đến khóa học chất lượng này. Thầy giảng rất chi tiết. Và một số công cụ của thầy rất hữu ích. Nói chung khóa học khá Ok, phù hợp hơn với những người mới.

Hồ Sỹ Bình

Quant Trader tự do

Khóa học chất lượng vì thầy giảng bài chậm chi tiết, đễ hiểu. Tài liệu thì nhiều. Làm và thưc hành thực tế. Công cụ áp dụng vào khá hay. Cảm ơn Cole, cảm ơn thầy.

Nguyễn Thành Đạt

Chuyên gia phân tích tài chính tại ngân hàng VP Bank

Khóa học Ok, phù hợp với những bạn học ngành kinh tế tài chính. Và những người muốn đầu tư lâu dài, đầu tư bền bỉ, có lợi nhuận trong lâu dài. Công cụ chỉ là một phần nhưng được cái thầy giáo giảng bài hay chi tiết. Có cả video xem lại, quá tiện.

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
"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 thực 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