ĐĂNG KÝ THAM DỰ

THÔNG TIN KHÓA HỌC

NỘI DUNG

ĐỐI TƯỢNG

LỢI ÍCH

GIẢNG VIÊN

QuantLab (AIAI Cafe Project)

TRỞ THÀNH CHUYÊN GIA

PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG TRONG ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN

(QUANTITATIVE ANALYSIS & QUANTITATIVE TRADING)

TẶNG KÈM TOOL PHÂN TÍCH ĐẦU TƯ KHI THAM GIA KHÓA HỌC

TÌM HIỂU THÊM

QUANTITATIVE TRADING - TRƯỜNG PHÁI ĐẦU TƯ
THỐNG TRỊ PHỐ WALL TỪ 1998

Citadel, Renaissance, SAC, Tudor, và Millennium và các quỹ đầu tư định lượng đã thực sự kiếm được 35% lợi nhuận trung bình hàng năm sau khi trừ đi các khoản lệ phí trong hơn 30 năm qua, cao hơn rất nhiều so với các nhà đầu tư huyền thoại khác. 35% lợi nhuận trung bình hàng năm có nghĩa là $ 1000 của bạn đầu tư cách đây 30 năm sẽ có giá trị tại thời điểm hiện tại vào khoảng 8.100.000$. Các quỹ này sử dụng các nhân viên bao gồm các nhà toán học, vật lý học, thống kê học, và rất nhiều tiến sĩ hầu như phi tài chính (gọi tắt là quant – các nhà phân tích định lượng) tất cả với một mục đích duy nhất: làm ra càng nhiều tiền càng tốt. Lấy 1 ví dụ bạn có thể tưởng tượng quỹ Renaissance do Simons điều hành từ 1993 đến 2005, quỹ này chỉ có 17 tháng, 3 quý và 1 năm là bị lỗ.

HỌC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN - QUANTITATIVE ANALYSIS & QUANTITATIVE TRADING

Được xây dựng bởi QuantLab.AIAI Cafe Team - Trung tâm đổi mới sáng tạo
 Viện CNTT&TT - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Ph.D PHAN TRUONG GIANG
- 20 Years of Experience in Digital Processing and Productivity (Signal Processing & Data Analytics)
- 05 Years of experience in handling financial data & Auto Trading
- Programming Skills: C, C++, R & Python

M.S. LE TAN HUNG
- Engineering at Technical University of Sofia
- Director at Innovation Center of SOICT, HUST
-  25 years experience in IT & Teaching,
Entrepreneurship

MR NGUYEN DAC DOAN
- 09 years of experience in e-commerce, building information systems (IT System & Ecommerce)
- 03 Years of experience in handling financial data & Auto Trading
- Programming Skills: C, C++, R, Python, Javascript, ....


MR NGUYEN VAN QUAN
- 09 years of experience in digital signature (Digitral Certificate)
- 01 Years of experience in handling financial data & Auto Trading
- Programming Skills: C, C++, R, Python,...

9 LỢI ÍCH VƯỢT TRỘI SAU KHÓA HỌC

ĐĂNG KÝ THAM DỰ

Sử dụng Data Science & AI để PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG các chiến lược giao dịch CHỨNG KHOÁN nhằm nâng cao hiệu suất đầu tư, lợi nhuận khi thị trường lên, giảm rủi ro khi thị trường xuống.

Và còn rất nhiều các lợi ích bổ ích khác cho các học viên tham gia khóa học,...

Thành thạo quy trình

Quy trình từng bước để thực hiện nghiên cứu giao dịch chứng khoán, quy trình "Backtesting" mô phỏng dữ liệu quá khứ trước khi ra quyết định đầu tư, quy trình thực hiện giao dịch chứng khoán không tự động, quy trình thực hiện giao dịch chứng khoán tự động trên các phần mềm.

Nắm vững kỹ năng

Nắm vững 5 kỹ năng về Quant Trading: 
 Phân tích lợi nhuận cho chiến lược giao dịch, phân tích mức độ biến động
của cổ phiếu và mức độ rủi ro của nó, dự báo biến động để quản lý rủi ro, xây dựng danh mục đầu tư, xác định quy mô và quản lý rủi ro giữa danh mục
các chiến lược giao dịch.

Làm chủ tư duy

Làm chủ các tư duy: Quantitative Analysis,  Quant Trading, giao dịch tự động, hệ thống giao dịch tự động, tăng trưởng, lợi nhuận, độ biến động, độ trễ , đòn bẩy tài chính, phân bổ lợi nhuận.

Chinh phục công cụ

Học viên sẽ biết cách sử dụng các công cụ Data Science trong khóa học để tự phân tích các chứng khoán theo phương pháp phân tích định lượng (Quatitative Analysis) : Excel, Notebooks Google Colab (Có kèm theo mã code của R và Python), WebTool Backtest của QuantLab, Làm quen với phần mềm Auto-Trading Zorro…

Hiểu sâu thuật toán

 Hiểu sâu các phương pháp: Tính toán lợi nhuận, tính toán độ biến động, tính toán độ trễ, tính toán độ rủi ro, cách tính tỷ lệ tăng trưởng hang năm (CAGR)...

Tối ưu hiệu suất đầu tư

Với Quant Trading sẽ giúp cho nhà đầu tư thực hiện các chiến lược và ra quyết định đầu tư tốt, nhanh hơn.

Giảm thiểu rủi ro - gia tăng lợi nhuận

Loại bỏ yếu tố cảm xúc trong quá trình giao dịch dựa vào số liệu để ra quyết định trong đầu tư.

Xây dựng chiến lược

Sau khóa học có thể tự mình xây dựng danh mục đầu tư và chiến lược đầu tư chứng khoán một cách hiệu quả bằng Data Science & Quantitative Analysis, nắm được các phương pháp vào ra cổ phiếu để đạt mục tiêu lợi nhuận.

Đánh giá được thị trường 

Đánh giá được tiềm năng của thị trường chứng khoán tại các thời điểm, đánh giá được độ HOT của thị trường chứng khoán dựa trên dữ liệu.

LỘ TRÌNH KHÓA HỌC CẦM TAY CHỈ VIỆC QUANTITATIVE ANALYSIS & QUANTITATIVE TRADING ĐẦU TIÊN TẠI VIỆT NAM

PHẦN 1:DATA SCIENCE PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN – QUANTITATIVE TRADING

  • Giới thiệu AIAI Cafe & QuantLab.
  • Thành viên sáng lập.
  • Các bạn sẽ đạt được gì trong khóa học này.
  • Giới thiệu sơ bộ nội dung các bài học.
  • Hình thức thực hiện khóa học.
  • Ví dụ thực tế về phân tích định lượng – Quantitative Analysis.
  •  Thế nào là phân tích định lượng – Quantitative Analysis và Quant Trading, Auto- Trading.
  • So sánh hai hình thức nghiên cứu và giao dịch chứng khoán “thông thường” và "tự động - Auto Trading”.
  •  Giới thiệu một số hệ thống giao dịch chứng khoán tự động trên thế giới và Việt Nam.
  •  Giới thiệu một số quỹ đầu tư – Hedge Fund ”Quantitative Trading” trên thế giới.

Buổi 1: Tổng quan về khóa học, tổng quan về thị trường, hướng dẫn khóa học. 

  • Giới thiệu khái niệm Mức Độ Biến Động - Volatility: 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 và cách tính mức Volatility.
  • Bài Tập trên Excel & Google Colab về tính toán mức độ biến động.

Buổi 4: Mức độ biến động Volatility là gì?
Cách tính và nghiên cứu mức độ biến động  

Buổi 2: Tổng quan  Quant Analysis & Quant
Trading, Auto-Trading.

  • Cách thiết lập & phân tích: Random Variable, Histogram, tính chu kỳ - Seasonality, Distribution & Normal Distribution, Auto-Correlation, Conditional Distribution.
  • Bài tập trên Excel – Phân tích Return Distribution.
  • Bài tập Trên “Google Colab”.

Buổi 6: Nghiên cứu sự phân bố của
lợi nhuận, xu thế (Trend) và Auto Correlation,
quá trình ngẫu nhiên (Random)

  • Lợi Nhuận (Return) là gì, cách tính lợi nhuận.
  • Phân tích lợi nhuận trên Excel.
  • Phân tích Lợi nhuận cho một số Cổ phiếu nhóm VN 30 & VN30F1M.
  • Bài Tập Trên “Google Colab” về tính toán lợi nhuận.

Buổi 3: Lợi nhuận là gì & Cách tính và nghiên cứu lợi nhuận – Returns của cổ phiếu

  • Mối liên hệ giữa Phân bổ nguồn vốn (Position sizing), Mức độ biến động (Volatility) và Lợi nhuận gộp (Compounding return)
  • Dự báo lợi nhuận và dự báo mức độ biến động.
  • Khái niệm Volatility Targeting.
  • Volailtity Targeting trong thực tế.
  • Bài tập trên Excel files và  “Google Colab”.

Buổi 5:  Mức độ biến động Volatility là gì?
Cách tính và nghiên cứu mức độ biến động  

PHẦN 2: XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

  • Cách xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán: Thế nào là chiến lược giao dịch chứng khoán, hiểu về chiến lược giao dịch chứng khoán, tìm hiểu chiến lược “ RISK PREMIA” – mua và giữ đủ lâu cổ phiếu sẽ đem lại hiệu quả, thử nghiệm xây dựng chiến lược đầu tư.
  • Bài tập trên "Google Colab".

Buổi 7: Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán QuantLab (phần 1)

  • Cách xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán: Lựa chọn “Game Dễ dàng nhất”, RISK PREMIA WORKFLOW.
  • Phân tích 10 cổ phiếu trên thị trường.
  • Bài Tập Trên “Google Colab”.

Buổi 8: Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán QuantLab (phần 2)

PHẦN 3:XÂY DỰNG DANH MỤC DẦU TƯ VÀ THỰC HIỆN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN 

  • Quy trình xây dụng danh mục dỏ đầu tư: Thiết lập mục tiêu biến động – Volatility theo cấp danh mục đầu tư.
  • Thay đổi và đa dạng hóa danh mục đầu tư tối đa và theo mục tiêu biến động - Volatility càng gần càng tốt.
  • Thiết lập mục tiêu biến động ở cấp độ chiến lược giao dịch.
  • Thiết lập cách phân bổ vốn theo mục tiêu biến động – Volaitlity Target.
  •  Theo dõi sự phấn bố mức độ biến động ở mức độ chiến lược giao dịch.
  • Điều chỉnh, xem lại quy trình và “THƯ GIÃN”.

Buổi 9: Xây dựng giỏ đầu tư – Porfolio Construction QuantLab.

  • Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Quant-Trading.
  • AIAI.Cafe hỗ trợ nội dung khóa học.
  • AIAI.Cafe hỗ trợ các câu hỏi & bài tập qua Chat.
  • AIAI.Cafe Triển khai dịch vụ giao dịch tự động như sau:  Risk Parity: cho FPT, VCB, BID ..., Intraday Momentum (Phái Sinh VN30F1M), Momentum VN30, Crypto - Currency.

Buổi 12: Tổng Kết Khóa Học QuantLab.

  •  Chiến lược đầu tư RISK PARITY : FPT,VCB, BID.
  • Thực hiện giao dịch thông thường “Manualy”.
  •  Thực hiện giao dịch tự động "Auto-Trading" trên các phần mềm: ZORRO & AIAI Cafe VNBroker.
  • Bài Tập thực hành.

Buổi 11: Ví dụ triển khai thực hiện Auto-Trading QuantLab.

Buổi 10: Bài tập thực tế xây dựng giỏ đầu tư cho 03 cổ phiếu: FPT, VCB, BIDV

ĐĂNG KÝ THAM DỰ

  • Cách xây dựng danh mục đầu tư (giỏ đầu tư): Mô phỏng Random Walk, lý thuyết chuyển động “Brown Motion”, các bước xây dựng danh mục đầu tư.
  • Bài Tập Trên “Web Application”

ĐĂNG KÝ THAM DỰ

ĐỐI TƯỢNG THAM GIA

Nhà đầu tư cá nhân muốn ứng dụng khoa học dữ liệu trong việc ra quyết định đầu tư chứng khoán.

Người làm trong lĩnh vực tài chính muốn học để nắm được phương pháp Quantitative Trading

Nhân viên các đơn vị ủy thác, quản lý tài sản học để nắm được phương pháp, thuật toán đầu tư Quantitative Trading

Nhân viên các quỹ đầu tư, tổ chức tài chính, tín dụng, môi giới chứng khoán học để biết về hình thức Quantitative Trading

Sinh viên các ngành khoa học máy tính, toán-tin, kinh tế, tài chính - ngân hàng,...

LỢI ÍCH KHÓA HỌC

Học trọn đời,
mọi lúc, mọi nơi

Ngoài việc học trực tiếp 12 buổi cùng giảng viên các học viên còn được xem lại các bài học và bài giảng vĩnh viễn trên hệ thống học tập của Quantlab.

Cam kết học tập

100% học viên sẽ xây dựng được các chiến lược đầu tư theo phương pháp định lượng trong đầu tư chứng khoán.

Hỗ trợ tư vấn

Hỗ trợ tư vấn, giải đáp thắc mắc khóa học qua Skype, Slack, Zalo, Facebook, Email,... sau khi kết thúc khóa học.

Cơ hội gia tăng tài sản

Với mức chi phí đầu tư cho kiến thức và kỹ năng vô cùng thấp, cơ hội để bạn gia tăng tài sản của mình nhờ chiến lược đầu tư dựa vào số liệu, loại bỏ cảm tính trong việc ra quyết định đầu tư.

THÔNG TIN VỀ KHÓA HỌC

Thời gian chương trình

- Lịch khai giảng tháng 6/2021.
- Ngày khai giảng dự kiến: 15/6/2021.
- Thời gian học livestream: Từ 19h - 21h hàng tuần.

- 12 buổi học livestream (6 tuần).
- Video hướng dẫn thực hành và Video Recording sau mỗi buổi học.

Thời lượng

Hotline liên hệ

- Live Webinar qua Skype…
- Trao đổi, thảo luận, Q&A qua SLACK CHAT.
- Dữ liệu chứng khoán và Notebooks, phần mềm của AIAI.cafe.
- Bài tập thực hành qua EXCEL files.
- Bài tập thực hành qua Gooogle COLAB.
- OFFLINE nội dung qua AIAI.Cafe.
- Video Webinar qua AIAI.Cafe.

Cách thức học

ĐĂNG KÝ THAM DỰ

Giấy phép hoạt động số ĐKKD 0109007268 do Sở KH&ĐT TP HN cấp ngày 29/11/2019
0869 810 635
Hà Nội: Số 289B Khuất Duy Tiến, Cầu Giấy, Hà Nội

ĐƠN VỊ VẬN HÀNH TUYỂN SINH

Hà Nội: Tầng 4, Tòa B1, Đại học Bách Khoa Hà Nội Số 1 Đại Cồ Việt, Bách Khoa, Hai Bà Trưng, Hà Nội 

QuantLab.AIAI Cafe Team - Trung tâm đổi mới sáng tạo - Viện CNTT&TT - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC LỚP HỌC

CHÚC MỪNG!

Bạn là 1 trong        học viên may mắn nhận được ưu đãi:
- Dịch covid ưu đãi 20%
- Sinh viên ưu đãi 50%
- Nhận tool phân tích chứng khoán theo phương pháp  Quantitative Traiding đầu tiên cho thị trường chứng khoán Việt Nam

39

ĐĂNG KÝ THAM GIA KHÓA HỌC

ĐĂNG KÝ NGAY