Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Algorithmic Stock Trading and Equity Investing with Python

Giao dịch Cổ phiếu Thuật toán và Đầu tư Vốn cổ phần với Python

Giao dịch Cổ phiếu Thuật toán và Đầu tư Vốn cổ phần với Python

Interactive Brokers (IBKR) cho Giao dịch Thuật toán & Đầu tư Danh mục | Phân tích Thị trường Chứng khoán, Giao dịch ETF & Lý thuyết

4.3
(454 đánh giá)
7,500 học viên
Giảng viên
Alexander Hagmann
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 349.000đ -77%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
38.0 giờ video
461 bài giảng
7 bài quiz
1 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Algorithmic Trading #Financial Data Analysis #Investment Strategies #Python

Bạn sẽ học được gì

Giao dịch Cổ phiếu Thuật toán với Python và API Interactive Brokers (IBKR)
Đầu tư Danh mục ETF & Cổ phiếu Tự động
Đầu tư Thụ động (ETF), Bán Chủ động và Chủ động
Chiến lược Giao dịch Cổ phiếu với nhiều Mã chứng khoán
Tối ưu hóa, Quản lý & Cân bằng lại Danh mục Vốn cổ phần
Kiểm tra Ngược và Triển khai Chiến lược Giao dịch & Đầu tư
Phân tích Kỹ thuật và Các chỉ báo
Phương pháp Định giá Cổ phiếu (DDM và Bội số)
Phân tích Cơ bản
Chỉ số Chứng khoán và Theo dõi/Phục chế Chỉ số
Cách đo lường, so sánh chuẩn & cải thiện Hiệu suất Danh mục Cổ phiếu của bạn
Tải và phân tích Dữ liệu Cổ phiếu từ các Nguồn Web (miễn phí)
Giao dịch qua API với Interactive Brokers
Python Cơ bản & Numpy, Pandas, Matplotlib
Giao dịch và Đầu tư Thực sự Dựa trên Dữ liệu
Mô hình Định giá Tài sản (CAPM)
Mô hình Black-Litterman

Yêu cầu

Không cần kinh nghiệm về Python. Khóa học này cung cấp Khóa học Cấp tốc Python.
Không yêu cầu kiến thức Tài chính/Đầu tư. Bạn sẽ học mọi thứ cần biết.
Một máy tính để bàn (Windows, Mac hoặc Linux) có khả năng lưu trữ và chạy Anaconda. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cài đặt phần mềm miễn phí cần thiết.
Kết nối internet có khả năng phát video HD.
Có một chút kỹ năng toán học cấp trung học phổ thông sẽ rất tốt (không bắt buộc, nhưng sẽ hữu ích).

Đối tượng phù hợp

Người mới bắt đầu muốn bắt đầu với Cổ phiếu/vốn cổ phần và muốn làm đúng ngay từ đầu (tránh những sai lầm phổ biến).
Nhà giao dịch và Nhà đầu tư Cổ phiếu muốn chuyên nghiệp hóa và tự động hóa công việc kinh doanh của họ.
Chuyên gia Tài chính & Đầu tư muốn bước vào lĩnh vực Tài chính Dựa trên Dữ liệu.
Chuyên gia Khoa học Dữ liệu và Học máy quan tâm đến Đầu tư Cổ phiếu/Vốn cổ phần.

Nội dung khóa học

38 phần • 460 bài giảng
1 Chào mừng và Giới thiệu
2 Bạn có biết...? (Xem trước về Đầu tư Cổ phiếu)
3 Cách tận dụng tối đa khóa học này
4 Câu hỏi Thường gặp của Học viên
5 *** TỪ CHỐI TRÁCH NHIỆM PHÁP LÝ (PHẢI ĐỌC!) ***
6 Tổng quan Khóa học
7 Giới thiệu về Diễn vai (Tính năng MỚI!)
1 Giới thiệu và Tổng quan PHẦN 1
2 Tải Tài liệu Khóa học PHẦN 1 (Cập nhật: 24 tháng 11)
1 Các Loại Tài sản - Tổng quan
2 Vốn cổ phần vs. Thu nhập Cố định
3 Vốn cổ phần - Phân loại và Phân nhóm
4 Tiếp cận Từ trên xuống vs. Từ dưới lên
5 Đầu tư vs. Giao dịch
6 Bạn thích Vai diễn nào nhất?
1 Giới thiệu
2 Tải và Cài đặt Anaconda
3 Cách mở Jupyter Notebooks
4 Cách làm việc với Jupyter Notebooks
5 Mẹo cho người mới bắt đầu với python
1 Yahoo Finance - Tổng quan
2 Cách mở và làm việc với Notebooks của Khóa học
3 Cách Cài đặt yfinance
4 yfinance API - những bước đầu tiên
5 THÔNG BÁO QUAN TRỌNG
6 Chuyên đề: Phiên bản và Cập nhật Gói
7 Kỳ phân tích
8 Tần suất Dữ liệu
9 Cổ tức
10 Giá Đóng cửa Điều chỉnh là gì?
11 Tách Cổ phiếu
12 Cổ phiếu từ các Quốc gia/Sàn giao dịch khác
13 Nhiều Mã chứng khoán
14 Lưu và Tải Dữ liệu (Tệp cục bộ)
15 [Bài viết] Lưu/Tải Dữ liệu với Pandas - chủ đề nâng cao
16 Thử thách Lập trình
1 Giới thiệu
2 Kiểm tra kỹ năng gỡ lỗi của bạn!
3 Nguyên nhân chính gây ra Lỗi Lập trình
4 Các lỗi thường gặp nhất trong nháy mắt
5 Bỏ qua ô, thay đổi trình tự và hơn thế nữa
6 Lỗi IndexErrors
7 Lỗi Thụt dòng
8 Sử dụng sai tên hàm và từ khóa
9 Lỗi TypeErrors và ValueErrors
10 Nhận trợ giúp trên StackOverflow.com
11 Cách truy ngược các Lỗi phức tạp hơn
12 Vấn đề với việc Cài đặt Python
13 Các yếu tố và vấn đề bên ngoài
14 Lỗi liên quan đến nội dung khóa học (Lỗi phiên âm)
15 Tóm tắt và Sơ đồ quy trình Gỡ lỗi
1 ***Cập nhật*** Tháng 12 năm 2023
2 THÔNG BÁO QUAN TRỌNG
3 Lấy thêm Thông tin về Cổ phiếu - Đối tượng Ticker
4 Giá, Cổ phiếu Lưu hành & Vốn hóa Thị trường
5 Giá vs. Giá trị và Hiệu quả Thị trường
6 Giá trị Vốn cổ phần, Giá trị Doanh nghiệp và Khó khăn Tài chính
7 Giá trị Thị trường vs. Giá trị Sổ sách (Phần 1)
8 Giá trị Thị trường vs. Giá trị Sổ sách (Phần 2)
9 Giá trị Thanh lý
10 Giá trị Thị trường vs. Giá trị Sổ sách (Phần 3)
11 Cách tải Báo cáo Tài chính
1 Dự án - Giới thiệu
2 Cách tải các Cổ phiếu Thành phần Dow Jones từ Web
3 Giá Lịch sử (Dữ liệu Chuỗi thời gian)
4 ***Cập nhật*** Tháng 12 năm 2023
5 Dữ liệu Chéo
6 Phân tích và So sánh Cổ phiếu
7 Chủ đề Nóng: Cách lấy Danh sách đầy đủ các Mã chứng khoán
8 Chủ đề Nóng: Cách tải tất cả mã chứng khoán trên sàn (Thị trường Chứng khoán Ấn Độ)
1 Chào mừng đến với IKBR
2 Cách tạo Tài khoản Giao dịch Giấy (Paper Trading Account)
3 Cách Cài đặt IB Trader Workstation (TWS)
4 TWS - Những bước đầu tiên
5 Các giao dịch đầu tiên trên TWS
6 Giờ giao dịch
7 Tài khoản Tiền mặt vs. Tài khoản Ký quỹ
8 Giao dịch Phân đoạn
9 Chi phí Giao dịch - Hoa hồng
10 Chi phí Giao dịch - các Chi phí (ẩn) khác
11 Cách tải và cài đặt API Wrapper & các Chuẩn bị khác
12 Kết nối với API
13 Hợp đồng (Giới thiệu)
14 Cách lấy Dữ liệu Thị trường
15 Truyền Dữ liệu cho Nhiều Mã chứng khoán
16 Hợp đồng (Nâng cao)
17 Thử thách Lập trình: Lấy Hợp đồng cho tất cả Cổ phiếu Thành phần DJIA
18 Lệnh Thị trường và Giao dịch
19 Vị thế và Giá trị Tài khoản
20 Dữ liệu Lịch sử (Bars)
1 Dự án - Giới thiệu
2 Lấy các Ký hiệu
3 ***Cập nhật*** Tháng 12 năm 2023
4 Lấy Giá và Hiệu suất gần đây nhất
5 Xác định Vị thế Mục tiêu
6 Xác định Vị thế Thực tế
7 Xác định các Giao dịch Cần thiết
8 Thực hiện Giao dịch
9 Chạy một Kịch bản Giao dịch Python
1 Giới thiệu và Tổng quan
2 Kiểm tra và Trực quan hóa Dữ liệu ban đầu
3 Chuẩn hóa Chuỗi thời gian về Giá trị Cơ sở (100)
4 Thử thách Lập trình #1
5 Biến động Giá và Lợi nhuận Tài chính
6 Lợi nhuận và Rủi ro của Công cụ Tài chính
7 Thử thách Lập trình #2
8 Bội số Đầu tư và CAGR
9 Lợi nhuận Kép & Lợi nhuận Trung bình Hình học
10 Thử thách Lập trình #3
11 Ghép lãi Rời rạc
12 Ghép lãi Liên tục
13 Lợi nhuận Log
14 Lợi nhuận Đơn giản vs Lợi nhuận Log (Phần 1)
15 Lợi nhuận Đơn giản vs Lợi nhuận Log (Phần 2)
16 Thử thách Lập trình #4
17 So sánh Hiệu suất của các Công cụ Tài chính
18 Lợi nhuận Giá vs. Lợi nhuận Tổng (Cổ phiếu)
19 Tính (Không) Chuẩn của Lợi nhuận Tài chính
20 Tính toán Lợi nhuận và Rủi ro Hàng năm
21 Lấy mẫu lại / Làm mịn Dữ liệu Tài chính
22 Thống kê Trượt
23 Thử thách Lập trình #5
24 Bán khống và Lợi nhuận Vị thế Bán (Phần 1)
25 Giới thiệu về Tiền tệ (Forex) và Giao dịch
26 Bán khống và Lợi nhuận Vị thế Bán (Phần 2)
27 Bán khống và Lợi nhuận Vị thế Bán (Phần 3)
28 Thử thách Lập trình #6
29 Hiệp phương sai và Tương quan
30 Danh mục và Lợi nhuận Danh mục
31 Giao dịch Ký quỹ và Lợi nhuận Có đòn bẩy (Phần 1)
32 Giao dịch Ký quỹ và Lợi nhuận Có đòn bẩy (Phần 2)
33 Thử thách Lập trình #7
1 Dự án - Giới thiệu
2 Lời giải
1 Giới thiệu và Tổng quan PHẦN 2
2 Tải Tài liệu Khóa học PHẦN 2 (Cập nhật Tháng 10 năm 2024)
3 Chiến lược Đầu tư, Chỉ số, Danh mục & Chuẩn so sánh
1 Chỉ số Tài chính - Tổng quan
2 Bắt đầu
3 Chỉ số Gia quyền theo Giá - Lý thuyết
4 Xây dựng Chỉ số Công nghiệp Dow Jones từ đầu
5 Chỉ số Gia quyền Đồng đều - Lý thuyết
6 Tạo Chỉ số Chứng khoán Gia quyền Đồng đều với Python
7 Chỉ số Gia quyền theo Giá trị Thị trường - Lý thuyết
8 ***Cập nhật*** Tháng 12 năm 2023
9 Tạo Chỉ số Chứng khoán Gia quyền theo Giá trị Thị trường với Python (Phần 1)
10 Tạo Chỉ số Chứng khoán Gia quyền theo Giá trị Thị trường với Python (Phần 2)
11 So sánh các phương pháp gia quyền (Phần 1)
12 So sánh các phương pháp gia quyền (Phần 2)
13 Chỉ số Giá vs. Chỉ số Hiệu suất/Lợi nhuận Tổng
1 Tại sao nên Đầu tư ETF?
2 Phục chế / Theo dõi Chỉ số - Giới thiệu
3 Chỉ số S&P500 và các ETF của nó - Phục chế Toàn phần
4 Lợi nhuận Chủ động và Rủi ro Chủ động (Sai số Theo dõi)
5 Chuyên đề: Định giá ETF Cao hơn/Thấp hơn NAV (
6 The Russell 3000 Index and its ETFs - Representative Sampling
7 ETF Investing with IBKR
8 Theo dõi Chỉ số với Tối ưu hóa (Phần 1)
9 Theo dõi Chỉ số với Tối ưu hóa (Phần 2)
10 Theo dõi Chỉ số với Tối ưu hóa (Phần 3)
11 Theo dõi Chỉ số với Tối ưu hóa (Phần 4)
12 Theo dõi Chỉ số với Tối ưu hóa (Phần 5)
13 Theo dõi Chỉ số với Tối ưu hóa (Phần 6)
14 Tối ưu hóa và Kiểm tra "Ngoài mẫu" (Phần 1)
15 Tối ưu hóa và Kiểm tra "Ngoài mẫu" (Phần 2)
1 Giới thiệu Dự án
2 Lấy danh sách tất cả cổ phiếu trên NASDAQ
3 Lọc Danh sách
4 Lấy Giá và Cổ tức
5 Xác định Cổ phiếu Trả cổ tức
6 Tạo một Chỉ số Chiến lược
7 Theo dõi Chỉ số
8 Giao dịch với IBKR
9 Giám sát
10 Kiểm tra ngược Chiến lược và Sai lệch Nhìn trước
11 Kiểm tra ngược Chiến lược và Sai lệch Sống sót
12 Đo lường Hiệu suất và Tỷ lệ Thông tin
1 Giới thiệu
2 Bắt đầu
3 Tạo Danh mục Ngẫu nhiên (Phần 1)
4 Tạo Danh mục Ngẫu nhiên (Phần 2)
5 Đo lường Hiệu suất: Tỷ suất sinh lời Điều chỉnh Rủi ro
6 Tối ưu hóa Danh mục
7 Danh mục Phương sai Tối thiểu
8 Danh mục Lợi nhuận Tối đa
9 Đường biên Hiệu quả
10 Tối ưu hóa Danh mục với Tái cân bằng Thường xuyên
11 So sánh: Tái cân bằng Hàng ngày vs. Không Tái cân bằng
12 Chi phí Tái cân bằng
1 Giới thiệu
2 Bắt đầu
3 Trường hợp 2 Tài sản (Giới thiệu)
4 Lợi nhuận Danh mục (Trường hợp 2 Tài sản)
5 Rủi ro Danh mục (Trường hợp 2 Tài sản) - Giải pháp (quá) đơn giản
6 Khóa học Cấp tốc Thống kê: Phương sai và Độ lệch Chuẩn
7 Khóa học Cấp tốc Thống kê: Hiệp phương sai và Tương quan (Phần 1)
8 Khóa học Cấp tốc Thống kê: Hiệp phương sai và Tương quan (Phần 2)
9 Rủi ro Danh mục (Trường hợp 2 Tài sản)
10 Tương quan và Hiệu ứng Đa dạng hóa Danh mục
11 Trường hợp Nhiều Tài sản
12 Tối ưu hóa Hướng tới Tương lai
13 Tối ưu hóa Trung bình-Phương sai Hướng tới Tương lai (MVO): Cạm bẫy (1)
14 Tối ưu hóa Trung bình-Phương sai Hướng tới Tương lai (MVO): Cạm bẫy (2)
15 Giới thiệu Tài sản Phi rủi ro
16 Tỷ lệ Sharpe: Diễn giải bằng Đồ thị
17 Tối ưu hóa Danh mục với Tài sản Phi rủi ro (Phần 1)
18 Tối ưu hóa Danh mục với Tài sản Phi rủi ro (Phần 2)
19 Hàm ý và Định lý Hai Quỹ
1 Giới thiệu và Động lực
2 Bắt đầu (Đầu vào cho Tối ưu hóa Ngược)
3 Black-Litterman Bước 1: Tối ưu hóa Ngược
4 Black-Litterman Bước 2: Kết hợp Quan điểm Nhà đầu tư
1 Giới thiệu, Tóm tắt và Động lực
2 Tối ưu hóa
3 Rủi ro Hệ thống và Phi hệ thống
4 CAPM & Đường Thị trường Chứng khoán
5 Beta và Alpha
6 Danh mục Thị trường nào là Đúng?
7 Thêm về Beta: Cổ phiếu Chu kỳ vs. Phòng thủ
8 Dự báo Lợi nhuận Cổ phiếu với CAPM
1 Giới thiệu
2 Lời giải (Phần 1)
3 Lời giải (Phần 2)
4 Lời giải (Phần 3)
5 Lời giải (Phần 4)
1 Giới thiệu và Tổng quan PHẦN 3
2 Tải Tài liệu Khóa học PHẦN 3 (**Cập nhật: Tháng 11 năm 2024**)
1 Tổng quan Chiến lược Giao dịch
2 [Bài viết] Thêm về Chiến lược Giao dịch
3 Cách tạo Chiến lược Giao dịch của riêng bạn
4 [Bài viết] Vòng đời của một Chiến lược Giao dịch
1 Bắt đầu
2 Xác định Vị thế Giao dịch Hàng ngày
3 Xác định Giao dịch
4 Phân tích Hiệu suất - Lãi và Lỗ
5 Phân tích Hiệu suất - Dòng tiền
6 Chi phí Giao dịch
7 Tổng hợp Tất cả
8 Tối ưu hóa Chiến lược
1 ***Thông báo Quan trọng - Cập nhật Tháng 11 năm 2024***
2 Phân tích Kỹ thuật vs Phân tích Cơ bản
3 Phân tích Kỹ thuật và Giả thuyết Thị trường Hiệu quả
4 Phân tích Kỹ thuật - Ứng dụng và Trường hợp Sử dụng
5 Bắt đầu và Biểu đồ Giá đơn giản
6 Cập nhật: Thiết lập môi trường Cufflinks
7 Các lệnh sử dụng trong Bài giảng trước
8 Vẽ biểu đồ - Biểu đồ Đường Tương tác với Cufflinks và Plotly
9 Cách tùy chỉnh Biểu đồ Plotly
10 Biểu đồ Nến và Biểu đồ Thanh OHLC
11 Kích thước Thanh / Độ chi tiết
12 Biểu đồ Khối lượng
13 Chỉ báo Kỹ thuật - Tổng quan và Ví dụ
14 Đường Xu hướng
15 Đường Hỗ trợ và Kháng cự
1 Bắt đầu
2 "Chiến lược" Mua và Nắm giữ Đơn giản
3 Định nghĩa Chiến lược Cắt nhau SMA
4 Kiểm tra ngược Chiến lược Véc-tơ hóa
5 Tối ưu hóa Chiến lược
6 Chi phí Giao dịch & Phí (Phần 1)
7 Chi phí Giao dịch & Phí (Phần 2)
8 Lớp Backtester
9 Kiểm tra ngược Chiến lược Chỉ Mua
10 Kiểm tra ngược & Kiểm tra Xuôi
1 Giới thiệu Dự án
2 **Cập nhật yfinance** YÊU CẦU HÀNH ĐỘNG
3 Bắt đầu
4 Xác định Vị thế Mục tiêu
5 Xác định Vị thế Hiện tại
6 Xác định Giao dịch
7 Thực hiện Giao dịch
8 Chạy Mã lệnh Giao dịch Kỹ thuật
1 Giới thiệu và Tổng quan PHẦN 4
2 Tải Tài liệu Khóa học PHẦN 4 (Cập nhật Tháng 10 năm 2024)
1 Giới thiệu
2 Mô hình Chiết khấu Cổ tức (DDM)
3 Thông báo Quan trọng!
4 Mô hình Tăng trưởng Gordon trong thực tế
5 DDM - Xác minh Kết quả và Đánh giá Phê bình
6 Bội số Giá - Tổng quan và Tính toán (Phần 1)
7 Bội số Giá - Tổng quan và Tính toán (Phần 2)
8 Nhóm Ngang hàng & Công ty So sánh
9 Định giá với Bội số Giá
1 EOD Historical Data - Tổng quan
2 Những Bước Đầu tiên
3 Tải Giá Lịch sử - Tùy chọn Nâng cao
4 Dữ liệu Cơ bản Cổ phiếu
5 Vốn hóa Thị trường Lịch sử
6 Dữ liệu Trong ngày và Dữ liệu Trực tiếp
7 Sàn giao dịch và Ký hiệu Mã
8 Cổ phiếu Đã hủy niêm yết
9 Chỉ số và Thành phần Chỉ số
10 Tải xuống Hàng loạt
1 IBKR API - Tóm tắt
2 Truyền Dữ liệu Tick
3 Truyền Dữ liệu Tick cho Nhiều Mã
4 Truyền Dữ liệu Thanh
5 Cách tạo Biểu đồ Nến Trực tiếp
6 Chuẩn bị Dữ liệu cho Giao dịch Trong ngày
7 Cải thiện Hiệu quả Mã
8 Định nghĩa Chiến lược Giao dịch Trong ngày SMA
9 Lạc đề: Giao dịch Giao ngay vs. Giao dịch CFD
10 Tạo Lệnh và Thực hiện Giao dịch
11 Giám sát và Báo cáo Giao dịch
12 Cách Dừng Phiên Giao dịch
13 Chạy Mã lệnh Giao dịch Python
1 Giới thiệu và Tổng quan
2 Tải xuống Phụ lục (Cập nhật: Tháng 11 năm 2024)
1 Giới thiệu Khái niệm Giá trị Thời gian của Tiền (TVM) (Lý thuyết)
2 Cách mở và làm việc với Sổ tay Phụ lục Khóa học
3 Tính Giá trị Tương lai (FV) với Python / Ghép lãi
4 Tính Giá trị Hiện tại (PV) với Python / Chiết khấu
5 Lãi suất và Tỷ suất sinh lời (Lý thuyết)
6 Tính Lãi suất và Tỷ suất sinh lời với Python
7 Giới thiệu về Biến số
8 Lạc đề: Cách thêm chú thích nội dòng
9 Biến số và Bộ nhớ (Lý thuyết)
10 Thêm về Biến số và Bộ nhớ
11 Biến số - Nên làm, Không nên làm và Quy ước
12 Hàm print()
13 Bài tập Lập trình 1
14 Bài toán TVM với Nhiều Dòng tiền
15 Giới thiệu về Danh sách Python
16 Lập chỉ mục Bắt đầu từ 0 và Lập chỉ mục Âm trong Python (Lý thuyết)
17 Lập chỉ mục Danh sách
18 Vòng lặp For - Lặp qua Danh sách
19 Đối tượng range - Một Iterable khác
20 Tính FV và PV cho Nhiều Dòng tiền
21 Giá trị Hiện tại Ròng - NPV (Lý thuyết)
22 Tính NPV của một Dự án Đầu tư
23 Bài tập Lập trình 2
24 Kiểu Dữ liệu trong Thực tế
25 Hệ thống phân cấp Kiểu Dữ liệu (Lý thuyết)
26 Lạc đề: Kiểu động trong Python
27 Hàm Tích hợp sẵn
28 Số nguyên
29 Số thực
30 Cách làm tròn Số thực (và Số nguyên) với round()
31 Thêm về Danh sách
32 Danh sách và thao tác theo phần tử
33 Cắt danh sách (Slicing)
34 Bảng hướng dẫn nhanh về cắt danh sách
35 Thay đổi phần tử trong danh sách
36 Sắp xếp và đảo ngược danh sách
37 Thêm và xóa phần tử trong danh sách
38 Đối tượng có thể thay đổi (Mutable) vs. không thể thay đổi (Immutable) - Phần 1
39 Đối tượng có thể thay đổi (Mutable) vs. không thể thay đổi (Immutable) - Phần 2
40 Bài tập lập trình 3
41 Tuple
42 Từ điển (Dictionaries)
43 Giới thiệu về Chuỗi (Strings)
44 Thay thế chuỗi
45 Kiểu Boolean
46 Toán tử (Lý thuyết)
47 Toán tử so sánh, logic và thành viên trong thực tế
48 Bài tập lập trình 4
49 Câu lệnh điều kiện
50 Từ khóa pass, continue và break
51 Tính toán thời gian hoàn vốn của dự án
52 Giới thiệu về vòng lặp while
53 Bài tập lập trình 5
1 Định nghĩa hàm đầu tiên của bạn
2 Đối số theo vị trí (Positional) và đối số từ khóa (Keyword) khác nhau thế nào?
3 Cách làm việc với đối số mặc định
4 Đối số mặc định None
5 Cách giải nén (unpack) các đối tượng có thể lặp (Iterables)
6 Chuỗi (Sequences) làm đối số và *args
7 Cách trả về nhiều kết quả
8 Phạm vi (Scope) - Giải thích đơn giản
9 Bài tập lập trình 6
1 Module, Package và Thư viện - Không cần phát minh lại bánh xe
2 Mảng Numpy
3 Truy cập và cắt mảng Numpy
4 Thao tác vector hóa với mảng Numpy
5 Thay đổi phần tử trong mảng Numpy & Tính có thể thay đổi (Mutability)
6 View (chế độ xem) vs. copy (bản sao) - Những lỗi tiềm ẩn khi cắt mảng Numpy
7 Phương thức và thuộc tính của mảng Numpy
8 Hàm phổ quát (Universal Functions) của Numpy
9 Mảng Boolean và Lọc theo điều kiện
10 Lọc nâng cao & Toán tử bitwise
11 Xác định thời gian hoàn vốn dự án với np.where()
12 Tạo mảng Numpy từ đầu
13 Bài tập lập trình 7
14 Cách làm việc với danh sách lồng nhau
15 Mảng Numpy 2 chiều
16 Cách cắt mảng Numpy 2 chiều (Phần 1)
17 Cách cắt mảng Numpy 2 chiều (Phần 2)
18 Tóm tắt: Thay đổi phần tử trong mảng Numpy / lát cắt (slice)
19 Cách thực hiện thao tác theo hàng và theo cột
20 Bài tập lập trình 8
21 Giới thiệu về Dữ liệu dạng bảng / Pandas
22 Tạo DataFrame Pandas đầu tiên của bạn (từ file csv)
23 Tùy chọn hiển thị Pandas và các phương thức head() & tail()
24 Kiểm tra dữ liệu lần đầu
25 Bài tập lập trình 9
26 Chọn cột
27 Chọn một cột với "ký hiệu chấm" (dot notation)
28 Chỉ mục bắt đầu từ 0 và chỉ mục âm
29 Chọn hàng với iloc (chỉ mục dựa trên vị trí)
30 Cắt hàng và cột với iloc (chỉ mục dựa trên vị trí)
31 Bảng hướng dẫn nhanh về chỉ mục dựa trên vị trí
32 Chọn hàng với loc (chỉ mục dựa trên nhãn)
33 Cắt hàng và cột với loc (chỉ mục dựa trên nhãn)
34 Bảng hướng dẫn nhanh về chỉ mục dựa trên nhãn
35 Tóm tắt, Thực hành tốt nhất và Triển vọng
36 Bài tập lập trình 10
37 Những bước đầu với Pandas Series
38 Phân tích Series số với unique(), nunique() và value_counts()
39 Phân tích Series không phải số với unique(), nunique(), value_counts()
40 Phương thức copy()
41 Sắp xếp Series và Giới thiệu tham số inplace
42 Những bước đầu với đối tượng Index trong Pandas
43 Thay đổi chỉ mục hàng với set_index() và reset_index()
44 Thay đổi nhãn cột
45 Đổi tên nhãn chỉ mục & cột với rename()
46 Lọc DataFrame (một điều kiện)
47 Lọc DataFrame bằng nhiều điều kiện (AND)
48 Lọc DataFrame bằng nhiều điều kiện (OR)
49 Lọc nâng cao với between(), isin() và ~
50 Giới thiệu về giá trị NA / giá trị thiếu
51 Xử lý giá trị NA / giá trị thiếu
52 Xuất DataFrame ra file csv
53 Thống kê tổng hợp và tích lũy
54 Trực quan hóa với Matplotlib (Giới thiệu)
55 Tùy chỉnh biểu đồ
56 Biểu đồ tần suất (Histogram) - Phần 1
57 Biểu đồ tần suất (Histogram) - Phần 2
58 Biểu đồ phân tán (Scatterplots)
59 Những bước đầu với Seaborn
60 Biểu đồ phân loại (Categorical) trong Seaborn
61 Biểu đồ hồi quy (Regression) trong Seaborn
62 Thông báo quan trọng cho bài học tiếp theo
63 Bản đồ nhiệt (Heatmaps) trong Seaborn
64 Xóa cột
65 Giới thiệu về thao tác GroupBy
66 Hiểu đối tượng GroupBy
67 Phân tách (Splitting) với nhiều khóa
68 Phân tách - Áp dụng - Kết hợp (split-apply-combine)
1 Các thuộc tính và phương thức hữu ích của DatetimeIndex
2 Điền giá trị NA với bfill, ffill và nội suy (interpolation)
3 Múi giờ và Chuyển đổi (Phần 1)
4 Múi giờ và Chuyển đổi (Phần 2)
1 Giới thiệu về OOP và ví dụ về Lớp (Classes)
2 ***Cập nhật: yfinance*** HÀNH ĐỘNG CẦN THIẾT!
3 Lớp Phân tích Tài chính hoạt động trực tiếp (Phần 1)
4 Lớp Phân tích Tài chính hoạt động trực tiếp (Phần 2)
5 Phương thức đặc biệt __init__()
6 Phương thức get_data()
7 Phương thức log_returns()
8 Biểu diễn chuỗi và phương thức đặc biệt __repr__()
9 Các phương thức plot_prices() và plot_returns()
10 Đóng gói (Encapsulation) và thuộc tính được bảo vệ (protected)
11 Phương thức set_ticker()
12 Thêm nhiều phương thức và chỉ số hiệu suất
13 Kế thừa (Inheritance)
14 Kế thừa và hàm super()
15 Thêm Docstrings có ý nghĩa
16 Tạo và Nhập Module Python (.py)
17 Bài tập lập trình: Tạo Lớp của riêng bạn
1 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

Welcome to the most comprehensive and complete course on (automated) Stock Trading and Equity Investing!

This course covers

  • Automated Stock Trading for Income Generation (Algo Trading, Day Trading & more)

  • Automated ETF & Equity Portfolio Investing for long-term Wealth Accumulation (passive, semi-active, and active Investing)

with Python and Interactive Brokers (IBKR).


At the end of the course, you´ll have mastered all four aspects required for long-term success:

  1. Theory (Finance & Investing 101): What you really need to know before you trade/invest in stocks.

  2. Data: Successful Investment and Trading Strategies are data-driven.

  3. API Trading with Interactive Brokers: Automated Paper Trading and Live Trading with low Spreads and Commissions (no inactivity fees)

  4. Python: The right tool that integrates Theory, Data, and API Trading. This course explains the code and covers everything you need to know in a Python Crash Course (for beginners).


Some Highlights:

  • Load and analyze Stock Market Data (historical prices, financial statements, ratios, valuation multiples) for thousands of stocks

  • Trade stocks on various exchanges and from various world regions (North America, Europe, India, Australia, etc.)

  • Fundamental Analysis,  Equity Valuation Methods, Technical Indicators, and Optimization Techniques explained.

  • Trading Strategies with multiple Tickers/Instruments at once

  • Test and improve your skills in various Keystone Projects (new concept)


What else should you know about me and the course?

  • The course shows how to do things right. But equally important, it highlights the most commonly made mistakes in Trading & Investing. There is hardly any other business where beginners make so many mistakes. Why is that? A lack of skills, expertise, and experience. And: Overconfidence and overreliance on intuition. As a finance professional with an extensive academic background (MSc in Finance, CFA) my clear message is: For Trading and Investing, intuition and common sense are not your best friends. Very often, the most intuitive solution is not the correct solution!       

  • This course is "not only" a Stock trading and Equity investing course but also an in-depth Python Course that goes beyond what you can typically see in other courses. Create hands-on Applications with Python and use it for your Trading & Investing Business!


What are you waiting for? Join now!

Thanks and looking forward to seeing you in the Course!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Algorithmic Trading
Hiển thị tất cả khoá học Financial Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Investment Strategies
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊