Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Portfolio Management & Optimization: Excel, R, Python, AI

Quản lý & Tối ưu hóa Danh mục Đầu tư: Excel, R, Python, AI

Quản lý & Tối ưu hóa Danh mục Đầu tư: Excel, R, Python, AI

Quản lý danh mục, lý thuyết danh mục hiện đại, đường biên hiệu quả, Excel Solver, R fPortfolio, PyPortfolioOpt, ChatGPT

4.5
(189 đánh giá)
24,089 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
49 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Tối ưu hóa tỷ lệ Sharpe cao nhất cho một danh mục dữ liệu thực tế bằng công cụ Solver Add-in của Excel và gói fPortfolio của R
Hiểu và Vận hành Lý thuyết Danh mục Đầu tư của Markowitz
Tính Phương sai và Tỷ lệ Sharpe cho một danh mục gồm hai mươi tài sản
Tính Hiệp phương sai và Hệ số tương quan của hai tài sản
Tính Giá trị Rủi ro (VaR) của một Danh mục Đầu tư
Học Đại số Vectơ cơ bản (Phép nhân Ma trận)

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về Microsoft Excel: Quen thuộc với các hàm và công thức bảng tính sẽ hữu ích để hiểu và triển khai các kỹ thuật tối ưu hóa danh mục bằng công cụ Solver Add-in của Excel.
Hiểu biết cơ bản về lập trình R (Không bắt buộc): Mặc dù không bắt buộc, nhưng có kiến thức cơ bản về lập trình R sẽ giúp bạn sử dụng hiệu quả gói fPortfolio của R để tối ưu hóa danh mục.
Mong muốn học hỏi và tối ưu hóa danh mục đầu tư: Sự quan tâm mạnh mẽ đến quản lý đầu tư và sẵn sàng học hỏi, áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa danh mục sẽ nâng cao trải nghiệm của bạn và giúp bạn thu được lợi ích tối đa từ khóa học.
Khóa học này được thiết kế để phù hợp với cả người mới bắt đầu và những người có kinh nghiệm quan tâm đến tối ưu hóa danh mục. Các yêu cầu tiên quyết được giữ ở mức tối thiểu để đảm bảo tính tiếp cận và tạo cơ hội cho người mới bắt đầu nắm bắt các khái niệm và kỹ thuật được đề cập.

Đối tượng phù hợp

Khóa học này được thiết kế cho những cá nhân quan tâm đến quản lý đầu tư và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Nội dung phù hợp với các đối tượng học viên sau:
Chuyên gia tài chính: Nhà phân tích tài chính, quản lý danh mục, cố vấn đầu tư và các chuyên gia làm việc trong ngành quản lý tài sản muốn nâng cao kiến thức và kỹ năng về các kỹ thuật tối ưu hóa danh mục.
Sinh viên theo học tài chính hoặc các ngành liên quan: Sinh viên đại học và sau đại học học tài chính, kinh tế hoặc các ngành định lượng khác muốn có hiểu biết thực tế về các phương pháp tối ưu hóa danh mục và áp dụng chúng trong sự nghiệp học thuật hoặc chuyên môn của mình. Khóa học này có...
Nhà phân tích định lượng: Cá nhân có nền tảng về phân tích định lượng muốn mở rộng chuyên môn trong lĩnh vực tối ưu hóa danh mục bằng công cụ Solver Add-in của Excel và gói fPortfolio của R.
Cá nhân quan tâm đến tài chính cá nhân: Những người muốn tự quản lý danh mục đầu tư của mình và muốn học các chiến lược hiệu quả để tối ưu hóa rủi ro và lợi nhuận.
Người đam mê đầu tư: Bất kỳ ai có hứng thú chung với quản lý đầu tư và mong muốn hiểu các khái niệm, kỹ thuật đằng sau việc tối ưu hóa danh mục.

Nội dung khóa học

4 phần • 48 bài giảng
1 Chào mừng bạn đến với Khóa học!
2 VUI LÒNG ĐỌC: Lời đề nghị tôn trọng về Phản hồi Xây dựng và Sự cân nhắc
3 Cải thiện Trải nghiệm Học tập của Bạn
4 Giới thiệu Phần học
5 Định nghĩa Lợi nhuận & Rủi ro Cổ phiếu
6 Truy xuất Dữ liệu Từ Yahoo! Finance
7 Tính toán Lợi nhuận & Rủi ro Cổ phiếu
8 Định nghĩa Lợi nhuận & Rủi ro Danh mục
9 Tính toán Lợi nhuận và Độ lệch chuẩn của Danh mục
10 Giới thiệu về Lý thuyết Danh mục Markowitz
11 Đường biên Hiệu quả
12 Minh họa Đường biên Hiệu quả
13 Lựa chọn Danh mục Tốt nhất từ Đường biên Hiệu quả
14 Đường Thị trường Vốn
15 Lãi suất phi rủi ro: Trái phiếu Kho bạc Hoa Kỳ
16 Tỷ lệ Sharpe (Hướng dẫn)
17 Đường Thị trường Vốn (Hướng dẫn)
1 Giới thiệu Phần học
2 Giới thiệu về Phép nhân Ma trận
3 Hướng dẫn về Phép nhân Ma trận
4 Lý thuyết Danh mục với Đại số Ma trận
5 Hướng dẫn: Danh mục với Ba Tài sản
6 Ma trận Giá
7 Ma trận Lợi nhuận
8 Ma trận Phương sai - Hiệp phương sai
9 Lợi nhuận Kỳ vọng và Phương sai của Danh mục
10 Tối ưu hóa Danh mục
11 Vài lời trước Buổi Mô phỏng Vai đầu tiên của Bạn
12 ETF: Đạt được Đa dạng hóa Rộng và Đơn giản hóa Đầu tư của Bạn
13 Giá trị Rủi ro (VaR)
14 Hướng dẫn: VaR
1 Giới thiệu Phần học
2 QUAN TRỌNG: Cập nhật Phiên bản R!
3 Nhập Ma trận Giá vào R
4 Ma trận Lợi nhuận
5 Lợi nhuận & Độ lệch chuẩn của Danh mục
6 Đường biên Hiệu quả
7 Tối ưu hóa Danh mục
1 Chào mừng đến với Phần học Mới!
2 Tối ưu hóa Danh mục với Python và ChatGPT: Giới thiệu Khái niệm
3 Nhập Ma trận Giá với yfinance. Ước tính Lợi nhuận & Ma trận VarCov với PyPortfolioOpt
4 [LỜI GIẢI] Danh mục Cổ phiếu Ấn Độ: Nhập Dữ liệu với sự Hỗ trợ của ChatGPT
5 Tối ưu hóa Danh mục Cổ phiếu Châu Âu
6 [LỜI GIẢI] Tối ưu hóa Danh mục Cổ phiếu Ấn Độ với PyPortfolioOpt & Sự trợ giúp của ChatGPT
7 Vẽ Đường biên Hiệu quả và Danh mục Tối ưu
8 [LỜI GIẢI] Vẽ Đường biên Hiệu quả với PyPortfolioOpt & Sự trợ giúp của ChatGPT
9 [MỚI!] Phòng thí nghiệm Udemy: Tối ưu hóa Danh mục
10 Kết luận

Giới thiệu khóa học

Portfolio Management & Optimization: Excel, R, Python, AI is a practical course that teaches you how to build and optimize investment portfolios using real market data—so you can make better decisions about risk, return, diversification, and portfolio construction.

You will learn the core logic of Modern Portfolio Theory (MPT / Markowitz) and apply it step-by-step to compute portfolio metrics (expected return, volatility, correlation, covariance) and build the Efficient Frontier. The course starts with intuitive, transparent workflows in Excel, and then scales to more automated and professional toolsets in R and Python.

What you will do in this course

  • Apply portfolio management principles to structure diversified portfolios

  • Master modern portfolio theory and the intuition behind optimization

  • Build the efficient frontier and interpret optimal portfolios

  • Optimize portfolios using Excel Solver (clear and hands-on)

  • Use R (fPortfolio) to automate portfolio optimization and compare results

  • Use Python (PyPortfolioOpt) to run modern optimization workflows efficiently

  • Leverage AI / ChatGPT as a productivity tool for structure, interpretation, validation, and faster iteration

What’s included

  • Step-by-step tutorials with a learning-by-doing approach

  • Downloadable resources: Excel files, R code, and Python scripts

  • Practice tasks (with solutions) to validate your progress and confidence

Who this course is for

This course is designed for students and professionals who want to strengthen their skills in portfolio management and portfolio optimization, whether for academic work, professional finance/analytics, or to build a more rigorous investment framework.

What students say

  • Deepakraja S.: “Awesome course… best for beginners who would like to start their quant career and understand portfolio theory.”

  • Etienne R.: “Very practical… helps investors structure a portfolio efficiently and go beyond Excel using R.”

  • Omar H.: “Exceptional course. Explained everything in a concise, clear and to the point manner.”

  • Ernest A.: “The video ‘Defining Stock Return & Risk’ helped me understand the importance of standard deviation.”

  • Marcelo A.: “This course was extremely helpful for my thesis. Clear, practical, and valuable—thank you, Professor.”

If your goal is to move from theory to execution—building optimized portfolios with Excel, R, Python, and AI—this course will take you there step by step.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Finance Investment
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Value Investing
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊