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

Performance Optimization and Risk Management for Trading

Tối ưu hiệu suất và Quản lý rủi ro trong Giao dịch

Tối ưu hiệu suất và Quản lý rủi ro trong Giao dịch

Tạo thu nhập và kiếm sống bằng Giao dịch trong ngày / Giao dịch thuật toán. Khóa học Python định lượng & dựa trên dữ liệu.

4.5
(370 đánh giá)
7,926 học viên
Giảng viên
Alexander Hagmann
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
19.5 giờ video
246 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Cách kiếm sống bằng Giao dịch (và những yêu cầu cần có)
Cách tối ưu hiệu suất của các Chiến lược Giao dịch
Cách quản lý & kiểm soát Rủi ro của các Chiến lược Giao dịch
Cách tìm mức Đòn bẩy tối ưu cho Giao dịch Ký quỹ
Cách đo lường Hiệu suất và Rủi ro của Chiến lược Giao dịch và Công cụ Tài chính
Cách sử dụng đúng lệnh Dừng lỗ (SL) và Chốt lời (TP)
Lập trình Python Nâng cao (OOP, Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Seaborn)
Cách tối ưu Hiệu suất Giao dịch bằng Tối ưu hóa tham số đơn/đa
Cách tối ưu Hiệu suất Giao dịch bằng Kỹ thuật Làm mịn
Cách tính Rủi ro, Lợi nhuận và Tỷ lệ Sharpe (Phân tích Phương sai - Trung bình)
Cách tính Rủi ro Giảm sút và Tỷ lệ Sortino
Cách tính Mức sụt giảm tối đa, Thời gian sụt giảm tối đa và Tỷ lệ Calmar
Cách tính CAGR, Bội số Đầu tư, Lợi nhuận kép và hơn thế nữa.
Cách tạo ra thu nhập bền vững với Giao dịch

Yêu cầu

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.
Kỹ năng Lập trình Python Cơ bản (Biến, Kiểu dữ liệu, Danh sách, Vòng lặp For, Hàm) -> Đây không phải khóa học cho người mới bắt đầu hoàn toàn với Python.
Kỹ năng Lập trình Cơ bản với Pandas, Numpy và Matplotlib
Kiến thức cơ bản hoặc trải nghiệm thực tế đầu tiên với Giao dịch/Đầu tư sẽ rất tốt (không bắt buộc nhưng sẽ có ích)
Một số kỹ năng toán & thống kê ở cấp trung học sẽ rất tốt (không bắt buộc, nhưng sẽ có ích)

Đối tượng phù hợp

Nhà giao dịch không hài lòng với Hiệu suất Giao dịch của mình
Những người muốn tạo ra Thu nhập bền vững với Giao dịch
Nhà giao dịch và Nhà đầu tư muốn chuyên nghiệp hóa Công việc kinh doanh của mình.
Nhà giao dịch muốn cải thiện công việc/phân tích của mình bằng Lập trình Python mạnh mẽ

Nội dung khóa học

22 phần • 238 bài giảng
1 Chào mừng và Giới thiệu
2 Bạn có biết...?
3 Tổng quan Khóa học
4 Mẹo: Cách tận dụng tối đa khóa học này
5 Câu hỏi thường gặp của Học viên
6 *** TỪ CHỐI TRÁCH NHIỆM PHÁP LÝ (PHẢI ĐỌC!) ***
7 Tài liệu Khóa học / Tải xuống (Cập nhật: Tháng 12/2024)
1 Giao dịch so với Đầu tư
2 [Bài viết] Giao dịch thuật toán và cách bắt đầu
3 Cách tạo thu nhập bền vững với Giao dịch
4 Cách kiếm sống bằng Giao dịch
5 Ví dụ
1 Tổng quan
2 Tải xuống và Cài đặt Anaconda
3 Cách mở Jupyter Notebooks
4 Cách làm việc với Jupyter Notebooks
1 Giới thiệu và Tổng quan
2 Cài đặt và nhập các Thư viện/Gói cần thiết
3 Tải Dữ liệu Tài chính từ Web
4 Kiểm tra và Trực quan hóa ban đầu
5 [Bài viết] Tải Dữ liệu vào Pandas - chủ đề nâng cao
6 Chuẩn hóa Chuỗi thời gian về Giá trị Cơ sở (100)
7 Thử thách Lập trình #1
8 Biến động giá và Lợi nhuận Tài chính
9 Lợi nhuận và Rủi ro của Công cụ Tài chính
10 Thử thách Lập trình #2
11 Bội số Đầu tư và CAGR
12 Lợi nhuận Kép & Lợi nhuận Trung bình Hình học
13 Thử thách Lập trình #3
14 Ghép lãi Rời rạc
15 Ghép lãi Liên tục
16 Lợi nhuận Log
17 Lợi nhuận Đơn giản so với Lợi nhuận Log (Phần 1)
18 Lợi nhuận Đơn giản so với Lợi nhuận Log (Phần 2)
19 Thử thách Lập trình #4
20 So sánh Hiệu suất của các Công cụ Tài chính
21 Tính (Không) Chuẩn của Lợi nhuận Tài chính
22 Hàng năm hóa Lợi nhuận và Rủi ro
23 Lấy mẫu lại / Làm mịn Dữ liệu Tài chính
24 Thống kê Trượt
25 Thử thách Lập trình #5
26 Bán khống và Lợi nhuận Vị thế Bán (Phần 1)
27 Giới thiệu về Tiền tệ (Forex) và Giao dịch
28 Bán khống và Lợi nhuận Vị thế Bán (Phần 2)
29 Bán khống và Lợi nhuận Vị thế Bán (Phần 3)
30 Thử thách Lập trình #6
31 Hiệp phương sai và Tương quan
32 Danh mục và Lợi nhuận Danh mục
33 Giao dịch Ký quỹ và Lợi nhuận Có đòn bẩy (Phần 1)
34 Giao dịch Ký quỹ và Lợi nhuận Có đòn bẩy (Phần 2)
35 Thử thách Lập trình #7
1 Giới thiệu
2 Các chỉ số Hiệu suất và Rủi ro nhìn chung
1 Giới thiệu
2 Bắt đầu
3 Chỉ số Lợi nhuận
4 Chỉ số Rủi ro (Độ lệch Chuẩn)
5 Lợi nhuận điều chỉnh Rủi ro và Tỷ lệ Sharpe
6 Tổng hợp mọi thứ và Kết luận
7 Thử thách Lập trình
1 Giới thiệu
2 Bắt đầu
3 Độ lệch Giảm sút (Bán độ lệch)
4 Tỷ lệ Sortino
5 Tổng hợp mọi thứ
6 Thử thách Lập trình
1 Giới thiệu
2 Bắt đầu
3 Mức sụt giảm Tối đa
4 Tỷ lệ Calmar
5 Thời gian Sụt giảm Tối đa
6 Tổng hợp mọi thứ
7 Thử thách Lập trình
1 Giới thiệu
2 Bắt đầu
3 Ôn tập: Đòn bẩy và Giao dịch Ký quỹ
4 Tìm mức Đòn bẩy tối ưu
5 Tiêu chí Kelly
6 Tác động của Đòn bẩy đến Lợi nhuận & Rủi ro
7 Tổng hợp mọi thứ
8 Thử thách Lập trình
1 Giới thiệu và Tổng quan
2 [Bài viết] Chiến lược Giao dịch - Tổng quan
3 [Bài viết] Vòng đời của một Chiến lược Giao dịch
4 Tổng quan về một Chiến lược Giao dịch chủ động đơn giản
1 Bắt đầu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Giới thiệu Kiểm tra ngược: Một "Chiến lược" Mua và Nắm giữ
4 Định nghĩa Chiến lược
5 Kiểm tra ngược Chiến lược Véc-tơ hóa
6 Thay đổi Tham số Chiến lược
7 Giao dịch và Chi phí Giao dịch (Phần 1)
8 Giao dịch và Chi phí Giao dịch (Phần 2)
9 Sử dụng Lớp Backtester (phiên bản 1.0)
10 (tùy chọn) Cách tạo Lớp (OOP)
1 Giới thiệu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Bắt đầu
4 Tìm giá trị tối ưu cho Tham số "window"
5 Mối quan hệ giữa Tham số "window" và Hiệu suất
6 Sử dụng Lớp Backtester cập nhật (phiên bản 2.0)
7 Báo cáo Hiệu suất Nâng cao
8 Thêm Chỉ số Hiệu suất vào Lớp (phiên bản 2.1)
9 Tổng hợp mọi thứ: Tối ưu hóa Hiệu suất Nâng cao (phiên bản 3.0)
1 Giới thiệu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Bắt đầu
4 Cách chiến lược bị ảnh hưởng bởi nhiễu ngẫu nhiên (Phần 1)
5 Cách chiến lược bị ảnh hưởng bởi nhiễu ngẫu nhiên (Phần 2)
6 Lấy mẫu lại/Làm mịn Dữ liệu và Kiểm tra ngược (Phần 1)
7 Lấy mẫu lại/Làm mịn Dữ liệu và Kiểm tra ngược (Phần 2)
8 Sử dụng Lớp Backtester cập nhật (phiên bản 4.0)
9 Tối ưu hóa Hai Tham số: Tần suất và Window
10 Sử dụng Lớp Backtester cập nhật (phiên bản 4.1)
1 Giới thiệu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Lệnh Dừng lỗ (Lý thuyết)
4 Bắt đầu
5 Xác định và gắn nhãn Phiên giao dịch
6 Lợi nhuận Tích lũy/Kép trong một Phiên giao dịch
7 Thêm Dừng lỗ (SL)
8 Cách Dừng lỗ tác động đến một Chiến lược Giao dịch
9 Sử dụng Lớp Backtester cập nhật (phiên bản 5.0)
10 Lệnh Chốt lời (Lý thuyết)
11 Thêm Chốt lời (TP)
12 Dừng lỗ & Chốt lời - phân tích sâu hơn
13 Kết luận Cuối cùng
1 Giới thiệu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Bắt đầu
4 Mức đòn bẩy tối ưu (đơn giản hóa)
5 Cách tiếp cận thực tế hơn (đòn bẩy không đổi) (Phần 1)
6 Cách tiếp cận thực tế hơn (đòn bẩy không đổi) (Phần 2)
7 Sử dụng Lớp Backtester cập nhật (phiên bản 6.0)
8 Xem xét lại: Mức đòn bẩy tối ưu và Tiêu chí Kelly
1 Giới thiệu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Bắt đầu
4 Kiểm tra ngược / Kiểm tra chuyển tiếp - cách tiếp cận đơn giản (quá đơn giản?)
5 Hiệu suất của Chiến lược qua nhiều Giai đoạn Thời gian
6 Kiểm tra ngược / Kiểm tra chuyển tiếp một Chiến lược ổn định
7 Thêm về việc chọn mức Đòn bẩy phù hợp
1 Giới thiệu
2 **Cập nhật** Tháng 12/2024 (Yêu cầu hành động)
3 Ôn tập: Tính toán Thu nhập (quá) đơn giản
4 Giới thiệu về Mô phỏng (Phần 1)
5 Giới thiệu về Mô phỏng (Phần 2)
6 Mô phỏng Phụ thuộc Đường đi với Thuế và Thu nhập - Giới thiệu
7 Mô phỏng Phụ thuộc Đường đi với Thuế và Thu nhập - nhiều Mô phỏng
8 Shortfall Risk and a Sustainable Income Level
9 Final Remarks
1 Introduction
2 **Update** December 2024 (Action required)
3 A Mean-Reversion Strategy - Overview
4 Getting started
5 Defining a Bollinger Bands Mean-Reversion Strategy (Part 1)
6 Xây dựng Chiến lược Hồi quy Trung bình Bollinger Bands (Phần 2)
7 Kiểm thử Chiến lược theo Phương pháp Vector hóa
8 Điều chỉnh khung và tạo Lớp Backtester (Phần 1)
9 Điều chỉnh khung và tạo Lớp Backtester (Phần 2)
10 Lớp Backtester hoạt động thực tế
1 Giới thiệu
2 Thống kê - Tổng quan, Thuật ngữ và Từ vựng
3 Tổng thể và Mẫu
4 Trực quan hóa Phân phối Tần suất với plt.hist()
5 Tần suất Tương đối và Tích lũy với plt.hist()
6 Các Đại lượng Xu hướng Trung tâm (Lý thuyết)
7 Lập trình các Đại lượng Xu hướng Trung tâm - Trung bình và Trung vị
8 Lập trình các Đại lượng Xu hướng Trung tâm - Trung bình Nhân
9 Mở rộng: Tại sao Lợi suất Log hữu ích
10 Độ phân tán quanh Xu hướng Trung tâm (Lý thuyết)
11 Giá trị Nhỏ nhất, Lớn nhất và Khoảng biến thiên với Python/Numpy
12 Phương sai và Độ lệch Chuẩn với Python/Numpy
13 Phân vị với Python/Numpy
14 Độ lệch và Độ nhọn (Lý thuyết)
15 Cách tính Độ lệch và Độ nhọn với scipy.stats
16 Bài tập Lập trình 1
17 Cách tạo Số Ngẫu nhiên với Numpy
18 Tính tái lập với np.random.seed()
19 Phân phối Xác suất - Tổng quan
20 Phân phối Đều Rời rạc
21 Phân phối Đều Liên tục
22 Phân phối Chuẩn (Lý thuyết)
23 Tạo Biến Ngẫu nhiên Phân phối Chuẩn
24 Phân phối Chuẩn - Hàm Mật độ Xác suất (pdf) với scipy.stats
25 Phân phối Chuẩn - Hàm Phân phối Tích lũy (cdf) với scipy.stats
26 Phân phối Chuẩn Chuẩn hóa và Giá trị Z
27 Tính chất của Phân phối Chuẩn Chuẩn hóa (Lý thuyết)
28 Xác suất và Giá trị Z với scipy.stats
29 Khoảng Tin cậy với scipy.stats
30 Bài tập Lập trình 2
1 Thống kê Mẫu, Sai số Lấy mẫu và Phân phối Mẫu (Lý thuyết)
2 Lấy mẫu với np.random.choice()
3 Phân phối Mẫu
4 Sai số Chuẩn
5 Định lý Giới hạn Trung tâm (Phần Lập trình 1)
6 Định lý Giới hạn Trung tâm (Phần Lập trình 2)
7 Định lý Giới hạn Trung tâm (Lý thuyết)
8 Ước lượng Điểm và Ước lượng Khoảng Tin cậy (Phương sai Tổng thể đã biết)
9 Phân phối t của Student: Là gì và Tại sao/Khi nào chúng ta sử dụng?
10 Phương sai Tổng thể Chưa biết - Trường hợp Chuẩn (Ví dụ 1)
11 Phương sai Tổng thể Chưa biết - Trường hợp Chuẩn (Ví dụ 2)
12 So sánh Phân phối t của Student và Phân phối Chuẩn với scipy.stats
13 Phương pháp Bootstrap với Python: Một cách tiếp cận thay thế không dùng Thống kê
14 Bài tập Lập trình 3
15 Kiểm định Giả thuyết (Lý thuyết)
16 Kiểm định Z Hai phía với Phương sai Tổng thể đã biết
17 Giá trị p là gì? (Lý thuyết)
18 Tính toán và Diễn giải Thống kê z và Giá trị p với scipy.stats
19 Kiểm định Z Một phía với Phương sai Tổng thể đã biết
20 Kiểm định t Hai phía (Phương sai Tổng thể chưa biết)
21 Kiểm định t Một phía (Phương sai Tổng thể chưa biết)
22 Kiểm định Giả thuyết với Phương pháp Bootstrap
23 Kiểm tra Tính Chuẩn của Lợi suất Tài chính với scipy.stats
24 Bài tập Lập trình 4
25 Hiệp phương sai và Hệ số Tương quan - Bộ Dữ liệu (Phần 1)
26 Hiệp phương sai và Hệ số Tương quan - Dữ liệu (Phần 2)
27 Hiệp phương sai và Hệ số Tương quan (Lý thuyết)
28 Cách tính Hiệp phương sai và Tương quan trong Python
29 Tương quan và Biểu đồ Phân tán – Diễn giải Trực quan
1 Giới thiệu OOP và Ví dụ về Lớp
2 ***Cập nhật: yfinance*** YÊU CẦU HÀNH ĐỘNG!
3 Lớp Phân tích Tài chính hoạt động thực tế (Phần 1)
4 Lớp Phân tích Tài chính hoạt động thực tế (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 và Thuộc tính được Bảo vệ
11 Phương thức set_ticker()
12 Thêm các Phương thức và Chỉ số Hiệu suất
13 Kế thừa
14 Kế thừa và Hàm super()
15 Thêm Chuỗi Tài liệu ý nghĩa
16 Tạo và Nhập Mô-đun Python (.py)
17 Bài tập Lập trình: Tạo Lớp của riêng bạn
1 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

(How) Can I generate sustainable Income and make a living with Trading? - That is one of the most frequently asked questions in Day Trading / Algorithmic Trading.

This unique course provides the skills, knowledge, and techniques required to (realistically!) answer that question. The course uses rigorous quantitative methods and is 100% data-driven (Python coding required!). 


You will learn how to make use of the most powerful trading features and techniques:

  • Path-dependent Simulation techniques to find a sustainable level of Trading Income

  • Taking into account Taxation, Inflation and Shortfall Risk

  • Strategy Backtesting and Forward Testing

  • Strategy Optimization techniques (One/Many Parameter Optimization, Multi-Period Optimization, Smoothing, and more...)

  • Finding the optimal Degree of Leverage in Margin Trading (Kelly Criterion and more advanced techniques)

  • Improving Trading Performance and mange Risk with Stop Loss and Take Profits Orders

  • and more...


Important: these techniques and skills are highly relevant and must-knows for any Trader and any Trading activity:

  • for Assets like Forex (Currencies), Cryptocurrencies, Stocks, Indexes, Commodities, and more...

  • for Strategies based on Technical/Fundamental Analysis, Artificial Intelligence (Machine Learning & Deep Learning), Statistical Arbitrage, and more...

  • for Trading with Brokers like Interactive Brokers (IBKR), Binance, TD Ameritrade, Oanda, FXCM, and more...


Performance Optimization and Risk Management require... rigorous Performance and Risk Measurement. The course covers the following Metrics and Methods:

  • Mean-Variance Analysis

  • Risk-adjusted Return Metrics (e.g. Sharpe Ratio)

  • Downside Deviation and Sortino Ratio

  • Tail Risk Metrics

  • Maximum Drawdown, Maximum Drawdown Duration, and Calmar Ratio

  • Deep Analysis of Levered Trading and the Kelly Criterion

  • Compound Annual Growth Rate (CAGR)

  • Investment Multiple

  • and many more...


You´ll have the opportunity to practice what you have learned in various Coding Exercises/Challenges (real data and meaningful questions!).


This is not only a course on Performance and Risk Management for Trading. It´s an in-depth coding course on Python and its Data Science Libraries Numpy, Pandas, Matplotlib. You will learn how to use and master these Libraries for (Financial) Data Analysis, Optimization, and Trading. 

Please note: This is not a course for complete Python Beginners (check out my other courses!)


What are you waiting for? Join now and start improving your Trading Performance!

As always, there is no risk for you as I offer a 30-Days-Money-Back Guarantee!


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