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

Mastering Backtesting for Algorithmic Trading

Thành thạo Backtesting cho Giao dịch Thuật toán

Thành thạo Backtesting cho Giao dịch Thuật toán

Khai phá Sức mạnh của Mô phỏng Lịch sử – Phương pháp Thực hành

4.4
(89 đánh giá)
1,576 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.799.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
10.5 giờ video
63 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 18/03/2026

Bạn sẽ học được gì

Làm chủ Nghệ thuật Backtesting: trang bị kỹ năng thiết kế và chạy các bài kiểm tra lịch sử tùy chỉnh của riêng bạn, từ cơ bản đến nâng cao.
Phát hiện và Tránh các Chiến lược Sai lầm: Khám phá bí quyết nhận diện các chiến lược đầu tư gây hiểu lầm.
Học hỏi từ các Chuyên gia Hàng đầu: Tiếp thu kiến thức từ những người tiên phong trong lĩnh vực. Chương trình giảng dạy của chúng tôi được xây dựng dựa trên các nghiên cứu và ấn phẩm đột phá.
Lồng ghép Quan hệ Nhân quả vào Chiến lược: Nâng tầm phương pháp giao dịch bằng cách tích hợp tư duy nhân quả.
Áp dụng Thực hành Tốt nhất trong Nghiên cứu Định lượng: Mở đường cho bạn trong lĩnh vực chiến lược cổ phiếu định lượng bằng cách sử dụng các phương pháp tốt nhất của ngành.
Kiến thức Thực tế và Ứng dụng Thực tiễn: Khóa học này không dừng lại ở lý thuyết. Bạn sẽ có kinh nghiệm thực hành xây dựng công cụ backtest của riêng mình bằng Python.
Đổi mới một cách Tự tin: Trang bị kiến thức để không chỉ đi theo mà còn đổi mới trong lĩnh vực tài chính định lượng.

Yêu cầu

Quen thuộc với lập trình Python
Hiểu biết cơ bản về thị trường tài chính và giao dịch.
Kiến thức về đại số tuyến tính và thống kê sẽ hữu ích
Có khả năng đọc hiểu các phương trình toán học

Đối tượng phù hợp

Các nhà giao dịch và phân tích định lượng (quant) đang tìm hiểu về backtesting.
Chuyên gia tài chính muốn kết hợp các phương pháp dựa trên dữ liệu vào chiến lược giao dịch.
Sinh viên và học giả quan tâm đến tài chính định lượng.
Những người đam mê muốn tìm hiểu thêm về giao dịch thuật toán.

Nội dung khóa học

8 phần • 63 bài giảng
1 Dùng thử Miễn phí 1 Tháng: Giấy phép MlFinLab
2 Tham gia Nhóm Đọc
1 Bài giảng: Giới thiệu về Backtesting
2 Ba Loại Backtest
3 Mã giả (Pseudo-Code) của Backtest Dạng Vector
4 Mã giả (Pseudo-Code) của Backtest Dạng Vòng lặp For
5 Bài giảng: Hướng dẫn Backtesting
6 Thực hành Notebook: Tải Dữ liệu Giá với YFinance
7 Bài giảng: Thiết lập Môi trường
8 Bài giảng: Hướng dẫn YFinance
9 Thực hành Notebook: Xây dựng Backtest của riêng bạn
10 Bài giảng: Xây dựng Backtest của riêng bạn
11 Thống kê Backtest và Các Thư viện trong Python
12 Bài giảng Bên ngoài: Sử dụng Pyfolio để Phân tích Chiến lược Giao dịch
13 Bài giảng Bên ngoài: QuantStats - Phân tích Danh mục Đầu tư với Python
14 Xử lý Dữ liệu Thiếu và Ngoại lệ (Outliers)
15 Còn Chi phí Giao dịch thì sao?
16 Thực hành Notebook: Thêm Chi phí Giao dịch vào Backtest
17 Bài báo: Tác động của Mục tiêu Biến động (Volatility Targeting)
18 Bài giảng: Tác động của Mục tiêu Biến động
19 Bài giảng Bên ngoài: Khi nào Bạn Nên Tự Xây dựng Công cụ Backtest?
20 Tổng quan về Các Nền tảng Backtesting (Python)
21 Tài liệu Đọc được Khuyến nghị để Xây dựng Công cụ Backtest
1 Bài báo: Một Quy trình Backtest trong Thời đại Học máy
2 Quy trình
3 Bài giảng: Quy trình Backtesting 7 Điểm
1 Bài báo: Thực hành Tốt nhất trong Nghiên cứu Chiến lược Cổ phiếu Định lượng
2 Trái tim của Mô hình Định lượng: Dữ liệu
3 Phân loại Mô hình Định lượng
4 Cách Phát triển một Chiến lược Định lượng
5 9 Mẹo để Phát triển Mô hình Tốt hơn
6 Bài giảng Bên ngoài: Nâng cao Ý nghĩa Thống kê của Backtest
1 Bắt đầu với Quan hệ Nhân quả
2 Giới thiệu về Quan hệ Nhân quả trong Tài chính
3 Bài báo: Đầu tư Theo yếu tố Nhân quả: Liệu Đầu tư Theo yếu tố có thể Trở thành Khoa học?
4 Bài giảng: Khám phá Khoa học trong Tài chính Định lượng
5 Bài báo: Yếu tố Giả (Pseudo-Factors) và Đầu tư Theo yếu tố (Thêm Đồ thị Nhân quả)
6 Bài báo: Tại sao Đầu tư Theo yếu tố Thất bại?: Vai trò của Lỗi Đặc tả
1 Bài giảng: Giới thiệu
2 Bài báo: Bảy Tội lỗi của Đầu tư Định lượng
3 Bài giảng: 7 Tội lỗi của Đầu tư Định lượng
4 Bài báo: Bốn Kỵ sĩ của Học máy trong Tài chính
5 Bài giảng: Bốn Kỵ sĩ của Học máy trong Tài chính
6 Nguyên tắc cho Học máy Hiệu quả trong Tài chính
7 Bài giảng Bên ngoài: 10 Cách Backtest Nói dối
8 Bài báo: 10 Lý do Hầu hết Quỹ Học máy Thất bại
9 Bài giảng Bên ngoài: 7 Lý do Hầu hết Quỹ Học máy Thất bại
1 Bài báo: Định lý Chiến lược Sai
2 Bài giảng: Định lý Chiến lược Sai
3 Bài báo: Phát hiện Chiến lược Đầu tư Sai
4 Bài giảng: Phát hiện Chiến lược Đầu tư Sai
5 Làm thế nào để Xác định Số lần Thử nghiệm Độc lập?
6 Bài báo: Backtesting (Một Phương pháp Thay thế cho DSR và PSR)
7 Bài giảng về bài báo: Backtesting
8 Bài báo: Đánh giá Chiến lược Giao dịch
9 Bài giảng Bên ngoài: Rủi ro của Backtest Lịch sử
1 Bài báo: Cá cược Kelly với Ràng buộc Rủi ro
2 Bài báo: Tiêu chí Kelly trong Blackjack, Cá cược Thể thao và Thị trường Chứng khoán
3 Bài giảng: Bốn Cách tiếp cận Định cỡ Cược Kelly
4 Bài báo: Khi nào quy tắc dừng lỗ thực sự dừng lỗ?
5 Bài giảng: Khi nào Quy tắc Dừng lỗ Thực sự Dừng Lỗ?
6 Bài báo: Góc nhìn Thực tiễn về Giao dịch và Triển khai Chiến lược
7 Bài giảng: Góc nhìn Thực tiễn về Giao dịch và Triển khai Chiến lược

Giới thiệu khóa học

This course is designed to equip you with the tools and knowledge needed to effectively backtest trading strategies using Python. It is tailored for those who want to test and validate their trading ideas with historical market data, ensuring a robust and data-driven approach to trading.


  • Building Your Own Backtester in Python: Dive into the technicalities of building a backtester from scratch. Learn to code in Python and use popular libraries to create a versatile and reusable backtesting framework.

  • Before You Backtest - Use This Protocol!: Understand the essential steps to prepare for backtesting. This module focuses on data collection, hypothesis formation, and setting up testing parameters.

  • Best Practices in Research for Quantitative Equity Strategies: Learn the industry-standard research methodologies that quantitative analysts use for developing equity strategies. We cover data analysis techniques, statistical tests, and more.

  • The Importance of Causality in Your Experiment Design: Understand the role of causality in trading strategy design. Learn how to differentiate between correlation and causation to build more effective trading strategies.

  • What Not to Do!: A critical look at common pitfalls in strategy backtesting. Learn to identify and avoid mistakes that can lead to inaccurate conclusions and poor strategy performance.

  • Detecting False Investment Strategies: Equip yourself with the knowledge to spot and avoid strategies that appear profitable but are actually flawed due to overfitting, data-snooping biases, or other errors.

  • Bonus Lectures: Engage with additional content that delves into advanced topics, real-world case studies, and emerging trends in quantitative finance.

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