Khóa học Algorithmic Trading cơ bản 101

Trung tâm DUY NHẤT TẠI VIỆT NAM đào tạo về CÁCH PHÂN TÍCH BÀI BẢN & THỰC TẾ, chứ không chỉ dạy cách sử dụng tool và kiến thức hàn lâm.

• Data Storytelling
• Data Taxonomy
• Analytical Thinking

Đăng ký khóa học

Khóa học Algorithmic Trading 101 dành cho

Nhân viên các đơn vị ủy thác, quản lý tài sản cần nắm vững phương pháp xây dựng chiến lược đầu tư, quản lý rủi ro

Nhà đầu tư cá nhân muốn ra quyết định đầu tư chứng khoán dựa vào phân tích dữ liệu

Sinh viên các ngành CNTT, toán – tin, kinh tế, tài chính – ngân hàng,… muốn nghiên cứu về phương pháp phân tích dữ liệu trong đầu tư tài chính

Nhân viên các quỹ đầu tư, tổ chức tài chính, môi giới chứng khoán muốn nâng cao nghiệp vụ, kỹ năng phân tích thị trường

ĐẶC ĐIỂM KHÓA HỌC

Học viên sẽ được học từ căn bản đến chuyên sâu với các chuyên gia giàu kinh nghiệm  tham gia đầu tư, trading trên thị trường tài chính: chứng khoán cơ sở, chứng khoán phái sinh, crypto currency; chuyên gia làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, xử lý dữ liệu tài chính, crypto currency.

Nội dung của khóa học là hướng dẫn về vấn đề trong machine learning, kiến thức lập trình –  tài chính – định lượng, công cụ lập trình cơ bản, các phương pháp đầu tư áp dụng công nghệ tiên tiến bậc nhất, giúp học viên xây dựng công cụ đầu tư tự động hóa trên các sàn đầu tư tài chính.

Sau khóa học, học viên được gửi tặng bộ tài liệu hướng dẫn chuyên sâu được sử dụng vĩnh viễn do chính Giảng viên biên soạn (Chỉ áp dụng đối với Học viên tham gia đầy đủ buổi học tối thiểu & làm bài tập, finnal test và học bổng 100% dành cho học viên tạo ra chiến thuật giao dịch mang lại nhiều lợi nhuận nhất

MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Các khái niệm về giao dịch thuật toán và tự động hóa các giao dịch trên các loại tài sản như chứng khoán, crypto,…

Các khái niệm cơ bản về Machine learning, các mô hình học máy, cách làm việc với dữ liệu tài chính

Áp dụng lợi thế của thuật toán và giao dịch tự động cho đầu tư
– Hiểu và phân tích các loại data tài chính trên nhiều loại tài sản
– Tự động hóa các giao dịch cá nhân
– Quản lý chủ động danh mục đầu tư cá nhân

Áp dụng lợi thế Machine Learning cho tài chính:
– Hiểu được phương pháp ML trong việc tạo ra chiến thuật giao dịch
– Hiểu được ưu và nhược điểm của phương pháp để quyết định đầu tư
– Sử dụng công cụ có sẵn về ML
– Xây dựng công cụ đầu tư cho riêng mình

6+ giá trị của khóa học
và hơn thế nữa

1. Kiến thức

– Khóa học đầu tiên và duy nhất tại Việt Nam áp dụng Công nghệ trong đầu tư.
– Khai phá phương pháp đầu tư áp dụng công nghệ tiên tiến bậc nhất.
– Xây dựng công cụ đầu tư tự động hóa trên các sàn đầu tư tài chính.

2. Thực hành

– Các bài học giao dịch thuật toán từ những quỹ đầu tư tài chính lớn nhất thế giới.
– Xây dựng các chiến lược giao dịch tự động và công cụ hỗ trợ giao dịch cá nhân.

3. Cơ hội nghề nghiệp

– Chuyên viên phân tích tại các quỹ đầu tư, công ty chứng khoán, ngân hàng,..
– Công việc remote, hybrid tại những quỹ đầu tư, công ty công nghệ nước ngoài cho những học viên xuất sắc nhất.

4. Học lại miễn phí

– Miễn phí học lại không giới hạn đến khi nắm vững các nộ dung đào tạo (nếu tham gia đầy đủ 70% thời lượng khoá học)
– Xem lại các video bài học đã Record
– Được bảo lưu khóa học nếu không có thời gian học

5. Tư vấn và học bổng

– Hỗ trợ tư vấn tham gia các cuộc thi International Quant Championship, NestQuant,…
– Học bổng 100% dành cho học viên tạo ra chiến thuật giao dịch mang lại nhiều lợi nhuận nhất

6. Kết nối và đồng hành

Cơ hội mở rộng network khi được tham gia cộng đồng Quant Trading với nhiều giảng viên, thành viên kinh nghiệm và cộng đồng cùng đam mê dành riêng cho học viên.

ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN

Giảng viên: Mr. Vũ Đức Hoà

– Management Associate tại Techcombank
– Data Scientist tại VinBigData

– Management Associate tại Techcombank

– Quản lý bộ phận xử lý dữ liệu Ngân hàng Techcombank

– Hơn 5 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, 3 năm kinh nghiệm về xử lý dữ liệu tài chính.

– Kinh nghiệm tham gia đầu tư, trading trên thị trường tài chính: chứng khoán cơ sở, chứng khoán phái sinh, crypto currency

– Từng làm Data Scientist tại VinBigData và FPT – Phát hành sản phẩm NCKH trên IEEE Xplore

– Mentor tại Techkids – Coding School

– “Best Project” tại cuộc thi Robotics GPBL 2019 – HUST

 Kỹ Năng:

– Technical Skill: Coding Programming: Functional programing, unctional programming, OOP, coding priciples. – Programming Technologies: Python, Scala, AWS service, C++ – Machine Learning: Python, Numpy, Pandas, Tensorflow v2, Pytorch. – Data engineer: Spark, Kafka, AWS service – Version Control: Git, Github.

Xem thêm

Trợ giảng: Mr. Nguyễn Văn Thành

Research Consultant tại Tập đoàn Tài Chính định lượng WorldQuant

– Top 1 Stage 1 (Qualifier Round) International Quant Championship 2023

– Top 1 Stage 2 (National/Regional Round) International Quant Championship 2023

– Đại diện khu vực Việt Nam thi Stage 3 (Global Finals) International Quant Championship 2023

– Giải Nhất UET Hackathon 2022

– Best Technical Prize tại AWS Build on VietNam 2022

– Từng làm Software Engineer tại SamSung R&D

– Hơn 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, xử lý dữ liệu tài chính, crypto currency.

Xem thêm

NỘI DUNG KHÓA HỌC

 Buổi 1. Tổng quan về khóa học

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

1.4 Chạy code simulation efficient portfolio theory, pair trading, technical analysis for trading (phân tích kỹ thuật cho giao dịch tự động)

Xem thêm

 Buổi 2+ 3: Giới thiệu về công cụ lập trình khóa học

2.1. Hướng dẫn sử dụng tool phân tích dữ liệu riêng cho khóa học (Google Colab)

2.2. Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python

2.3. Thư viện Pandas cho phân tích dữ liệu tài chính

3.2. Cơ sở dữ liệu/ các loại dữ liệu thường gặp/ chiều dữ liệu

3.3. Bài học thực tế: Sự thành lập của Kaggle và cuộc thi algo trading 100000 USD của qũy đầu tư Two Sigma
3.4. Bài tập về nhà

Xem thêm

 Buổi 4: Thu thập và tổng hợp dữ liệu tài chính & chứng khoán

4.1. API

4.2. Tạo key, get data

4.3. Lấy dữ liệu tài chính như giá chứng khoán, tin tức, báo cáo tài chính,… từ Vietstock

4.4. Bài học thực tế: Sự phát triển của thị trường dữ liệu tài chính Mỹ cho các quỹ đầu tư định lượng

Xem thêm

Buổi 5: Giới thiệu về xác xuất thông kê và phân tích định lượng

5.1. 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.)

5.2. 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.)

5.3. Simulation `đánh đề

5.4. Bài học thực tế: Edward Thrope mathematics for gambling, hệ thống cá cược bóng đá của chủ tịch BrentFord

5.5. Bài tập về nhà

Xem thêm

Buổi 6: Xây dựng chiến thuật đầu tư sử dụng phân tích kỹ thuật từ dữ liệu có sẵn

6.1. Chuẩn hóa và xử lý dữ liệu bằng Python/ Pandas

6.2. Định nghĩa một chiến thuật đầu tư

6.3. Đánh giá chiến lược đầu tư bằng phương pháp định lượng (Sharpe, Max Drawdown, Hit Rate)

6.4. Giới thiệu các chiến thuật đầu tư áp dụng một số chỉ báo kĩ thuật (RSI, MA, BollingerBands,…)

Xem thêm

Buổi 7: Kiểm định và đánh giá các chiến lược giao dịch sử dụng phân tích kỹ thuật (Technical Analysis)

7.1. Kiểm định chiến lược đầu tư (Backtest)

7.2. Bài học thực tế: Backtest overfitting và sự sụp đổ của Quantopian

7.3. Bài tập thực hành/về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản bằng Momentum(MA, RSI, MACD,..) trên các loại tài sản và sản phẩm tài chính (chứng khoán, tiền số, hàng hóa,…)

Xem thêm

Buổi 8: Xây dựng hệ thống giao dịch tự động từ các chỉ báo phân tích kỹ thuật (Technial Analysis)

8.1. Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản bằng các chỉ báo Momentum(MA, RSI, MACD,..) trên các loại sản phẩm tài chính

8.2. Tạo các tín hiệu giao dịch và hệ thống robot tư vấn tự động trên Telegram

8.3. Thực hành: Live trading Bitcoin sử dụng các chỉ báo phân tích kỹ thuật

Xem thêm

Buổi 9: Học có giám sát và ứng dụng trong đầu tư

9.1. Tổng quan về học máy

9.2 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

9.3. Ứng dụng của học có giám sát cho bài toán dự đoán lợi nhuận trong đầu tư

9.4. Bài học thưc tế: Ứng dụng của Linear Regression và Statistical Arbitrage trong Quant Trade

9.5. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản và đánh giá sử dụng Linear Regression

Xem thêm

Buổi 10: Học có giám sát bằng mô hình phi tuyến và ứng dụng trong đầu tư. Giới thiệu về học không giám sát

10.0. 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, ..

10.1. Ứng dụng của các mô hình học có giám sát phi tuyến cho bài toán xây dựng mô hình giao dịch thông minh

10.2. 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

10.3. 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

Xem thêm

 Buổi 11: Triển khai một chiến lược đầu tư từ mô hình đến thực tế

11.1. Dữ liệu: crypto currency trên sàn Binance

11.2 Tự triển khai chiến thuật của mình

11.3. Backtest

11.4. Paper trading

11.5. Demo/Live trading

11.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading

Xem thêm

Buổi 12: Tổng kết

12.1. Học viên demo kết quả project

12.2. Đánh giá kết quả

Xem thêm

Tư vấn 1-1 với Giảng viên

Xem thêm

HỌC PHÍ & ƯU ĐÃI

TIÊU CHUẨN

Học phí gốc của

chương trình

12,000,000 VND

12,000,000 VND

(1 người/ khoá học)

  • Áp dụng khi học viên đăng ký muộn

 

  • Tặng 1 buổi trao đổi trực tiếp 1-1 với trainer ICLS Tech

Lưu ý:
– Học viên được ưu đãi gửi minh chứng (thẻ sinh viên, thẻ nhân viên,…) cho nhân viên CSKH hoặc qua Zalo Hotline.
– Được áp dụng cộng dồn các ưu đãi

EARLY BIRD

Học phí chiếu khấu cho

học viên đăng ký sớm

12,000,000 VND

9,600,000 VND

(1 người/ khoá học)

  • Áp dụng cho học viên đăng ký trước 1 tháng trước khi khai giảng

 

  • Tặng miễn phí khóa học Fintech

 

  • Áp dụng cho học viên đăng ký combo các khóa của ICLS Tech

Lưu ý:
– Học viên được ưu đãi gửi minh chứng (thẻ sinh viên, thẻ nhân viên,…) cho nhân viên CSKH hoặc qua Zalo Hotline.
– Được áp dụng cộng dồn các ưu đãi

NHÓM

Học phí áp dụng cho

nhóm từ 3 người trở lên

12,000,000 VND

9,000,000 VND

(1 người/ khoá học)

  • Tặng vourcher giảm 300,000 VND khi đăng ký sớm cho cả nhóm

 

  • Tặng miễn phí khóa học Fintech/ Algo

Lưu ý:
– Học viên được ưu đãi gửi minh chứng (thẻ sinh viên, thẻ nhân viên,…) cho nhân viên CSKH hoặc qua Zalo Hotline.
– Được áp dụng cộng dồn các ưu đãi

Feedback học viên

Các thuật ngữ cho Newbie

Phân Biệt Các Thuật Ngữ Chuyên Ngành Algotrithmic Trading & Machine Learning Để Hiểu Đúng Về Chương Trình học là chương trình phù hợp cho các anh/chị muốn bắt đầu  xây dựng các công cụ phân tích dữ liệu và kiểm tra chiến lược giao dịch thuật toán của mình.

Giao dịch thuật toán vs Giao dịch thủ công

Giao dịch thuật toán:
– Tốc độ và khả năng thực hiện lệnh chính xác:
– Loại bỏ tác động của cảm tính và tâm lý
– Xử lý khối lượng lớn và giảm tác động lên thị trường. – Có thể tối ưu hoá và thử nghiệm giao dịch

Giao dịch thuật toán:
– Rủi ro hệ thống kỹ thuật (lỗi phần mềm, mất mạng):
– Thiếu sự linh hoạt với tin tức và biến động thị trường.

Tự tin làm chủ chiến lược đầu tư của bản thân

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa học có yêu cầu trình độ đầu vào không?

Với khóa học căn bản/ kỹ năng mới thì khóa 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 chuyên môn.

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 tham gia 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. Đội ngũ hỗ trợ khóa học cũng luôn sẵn sàng giải đáp những thắc mắc đến từ học viên sau tối đa 24 tiếng

Đối với các khóa học được tuyển sinh liên tục và đều đặn, ICLS có chính sách cho học viên học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 nếu chưa nắm vững kiến thức, với điều kiện học viên đã tham gia/ tương tác ít nhất trong 70% buổi học

Đối với các khóa học tương tác trực tuyến qua Zoom/ Ms team – ICLS Tech 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.

Một số khóa lộ trình nghề nghiệp cụ thể, ICLS có hợp tác với một số doanh nghiệp để giới thiệu ứng viên tham gia thực tập và làm việc.

– Khóa học tại ICLS Tech sẽ học trực tiếp offline tại Hà Nội (các địa điểm trung tâm liên kết của ICLS), đào tạo trực tiếp tại doanh nghiệp. Và các khóa học dạng tương tác trực tuyến thì được học qua nền tảng Zoom, MS Teams 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.

ICLS Tech có đội ngũ chuyên gia hàng đầu tại đang làm quản lý tại các tổ chức doanh nghiệp trong và ngoài nước, ngoài ra ICLS có hoạt động mentoring, hỗ trợ giúp ứng viên đánh giá/ Review CV để thi tuyển vào các công ty và tổ chức. ICLS thường xuyên tổ chức các hoạt động kết nối nhà tuyển dụng, giới thiệu việc làm chia sẻ cơ hội nghề nghiệp cho ứng viên.

Đăng ký khóa học