AI BOT AUTO TRADING
NÂNG CAO
DEEP LEARNING · REINFORCEMENT LEARNING · NLP
AI Trading System — AI Engine + Trading Engine + API + Real-time Web Trading Terminal
Thời lượng
35 buổi
(70 giờ)
Học phí
17.500.000 VNĐ
trọn khóa
Sĩ số
Học 1-1
hoặc Nhóm nhỏ
Hình thức
Online
+ Thực hành 60%
AI Bot Auto Trading Nâng Cao là khóa học chuyên sâu dành cho học viên đã hoàn thành khóa cơ bản. Tập trung vào các kỹ thuật Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning và NLP ứng dụng trong giao dịch tự động. Xây dựng AI Trading System hoàn chỉnh: AI Engine (model AI), Trading Engine (thực thi lệnh), API với FastAPI và Real-time Web Trading Terminal với React/Next.js + WebSocket — sẵn sàng production.
🎯 Khóa học dành cho ai?
Đã hoàn thành khóa cơ bản về Bot Auto Trading Python
Lập trình viên Python muốn nâng cao kỹ năng AI/ML trong tài chính
Quant Developer muốn xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán phức tạp
Data Scientist muốn ứng dụng Deep Learning vào thị trường tài chính
📚 Lộ trình đào tạo chuyên sâu — 35 buổi
Từ Deep Learning nền tảng đến Production Architecture — lộ trình toàn diện cho Quant Developer
🚩 PHẦN 1: DEEP LEARNING NỀN TẢNG
Buổi 1–4Nền tảng Neural Networks cho dự đoán tài chính
Neural Networks & Backpropagation
- Kiến trúc mạng nơ-ron cơ bản
- Forward propagation & Backpropagation
- Hàm loss, activation & optimizer
Deep Learning với TensorFlow/Keras
- Xây dựng model với Keras
- Data pipeline cho dữ liệu giá
- Train/Validation/Test split
- Overfitting & regularization
MLP dự đoán giá cổ phiếu
- Xây dựng MLP dự đoán giá
- Chuẩn hóa dữ liệu & windowing
- Đánh giá lỗi dự đoán (RMSE, MAPE)
Tối ưu hyperparameters
- GridSearch & RandomSearch
- Learning rate & batch size tuning
- Early stopping & checkpoint
🚩 PHẦN 2: RNN & CNN CHO TÀI CHÍNH
Buổi 5–8Mô hình chuỗi thời gian và nhận diện pattern biểu đồ
LSTM & GRU cho Time Series
- Kiến trúc RNN/LSTM/GRU
- Xử lý chuỗi thời gian tài chính
- Sequence-to-sequence forecasting
Dự đoán giá Forex với LSTM
- Dự đoán giá Forex đa bước (multi-step)
- Market regime detection với LSTM
- Đánh giá mô hình trên dữ liệu thực
CNN & pattern recognition
- CNN cho dữ liệu tài chính
- Pattern recognition trong biểu đồ giá
- Candlestick pattern classification
Support/Resistance & đọc biểu đồ bằng AI
- Tự động phát hiện Support/Resistance
- Kết hợp CNN + LSTM (hybrid model)
- So sánh hiệu quả với chỉ báo truyền thống
🚩 PHẦN 3: ENSEMBLE & FEATURE ENGINEERING
Buổi 9–12Mô hình kết hợp mạnh và kỹ thuật feature nâng cao
Random Forest & Gradient Boosting
- Random Forest cho tài chính
- XGBoost & LightGBM
- Tuning & xử lý dữ liệu không cân bằng
SVM & so sánh hiệu năng model
- Support Vector Machines (SVM)
- So sánh MLP/LSTM/Ensemble
- Chọn model theo bài toán giao dịch
Advanced Feature Engineering
- Custom technical indicators
- Multi-timeframe analysis
- Alternative data integration
Feature selection & market regime
- Feature selection methods
- Market regime detection
- Chuẩn hóa feature cho ML
🚩 PHẦN 4: REINFORCEMENT LEARNING
Buổi 13–18Từ Q-Learning cơ bản đến Deep RL hiện đại (DQN, PPO)
Thiết kế môi trường giao dịch
- Mô hình hóa môi trường giao dịch
- Thiết kế reward function
- State & action space cho trading
Q-Learning & Policy Gradient
- Q-Learning cơ bản
- Policy Gradient
- Huấn luyện agent trên dữ liệu giá thực
Deep Q-Network (DQN)
- DQN & Experience Replay
- Double DQN & Dueling DQN
- Target network & ổn định huấn luyện
PPO & A2C với Stable-Baselines3
- PPO & A2C
- Triển khai với Stable-Baselines3
- Hyperparameter tuning cho RL agent
RL Portfolio Management
- Multi-asset portfolio với RL
- Dynamic rebalancing
- Risk-aware RL (constrain drawdown)
Backtest & đánh giá RL agent
- Backtesting RL agent
- So sánh RL vs chiến lược truyền thống
- Đánh giá độ ổn định của agent
🚩 PHẦN 5: NLP & TRANSFORMER
Buổi 19–22Sentiment Analysis và FinBERT cho tài chính
Sentiment Analysis & Word Embeddings
- Sentiment analysis cho trading
- Word embeddings (Word2Vec, GloVe)
- Xây dựng bộ dữ liệu tin tức tài chính
Financial News Classification
- Phân loại tin tức tài chính
- Market impact analysis
- Gắn nhãn dữ liệu tự động
Transformer & Attention
- Transformer architecture
- Attention mechanism
- Positional encoding & tokenization
BERT fine-tuning & FinBERT
- BERT fine-tuning cho tài chính
- FinBERT & mô hình ngôn ngữ tài chính
- Pipeline phân tích tin tức real-time
🚩 PHẦN 6: RISK MANAGEMENT — HEDGING, LOCKDOWN & FSM
Buổi 23–26Quản trị rủi ro thực chiến: Hedging, Lockdown và FSM
Quản trị rủi ro với Hedging
- Hedging position (MT5 hedging mode)
- Cross-hedge & hedge ratio
- Kết hợp hedging với chiến lược AI
Lockdown & kiểm soát thua lỗ
- Drawdown lockdown (dừng bot khi vượt ngưỡng)
- Daily loss limit & risk limit
- Cơ chế khóa lệnh & khôi phục an toàn
Quản lý trạng thái bot với FSM
- Finite State Machine cho bot trading
- State: idle – entry – holding – exit – paused
- Xử lý lỗi & chuyển trạng thái an toàn
HFT & low-latency execution
- High-Frequency Trading (HFT)
- Low-latency execution & risk limit real-time
- Compliance monitoring
🚩 PHẦN 7: DEPLOYMENT & PRODUCTION ARCHITECTURE
Buổi 27–30Triển khai model và kiến trúc production
Model Deployment & MLOps
- Model Deployment & MLOps
- REST API với FastAPI
- Docker containerization
Microservices Architecture
- Microservices cho trading
- Tách AI Engine & Trading Engine
- Service communication (gRPC/message queue)
Real-time Data Pipeline
- Real-time data pipeline (Kafka)
- Fault tolerance & disaster recovery
- Scalability & performance optimization
Monitoring & Security
- Monitoring stack (Prometheus, Grafana)
- Logging & tracing (ELK)
- Security & compliance cho trading system
🚩 PHẦN 8: CHIẾN LƯỢC LỢI NHUẬN & ĐO LƯỜNG HIỆU SUẤT
Buổi 31–35Đặc điểm sinh lời – rủi ro từng chiến lược và đo lường hiệu suất
Momentum, Mean-reversion & Grid: khi nào sinh lời
- Momentum/Trend-following: sinh lời khi có xu hướng mạnh, lỗ khi đi ngang
- Mean-reversion: sinh lời khi đi ngang, rủi ro fat tail khi breakout
- DCA Grid (Dollar Cost Averaging): mua trung bình giá khi đi ngang/giảm, sinh lời khi hồi phục — rủi ro khi giá rơi dài
- Rải thuận trend (Trend-Following Grid): nhồi lệnh cùng xu hướng, sinh lời khi trend mạnh — cần chốt lời/cắt lỗ khi đảo chiều
- Nhận diện market regime để chọn đúng chiến lược
Market-Neutral: Market Making & Pairs Trading
- Market Making: sinh lời từ spread, rủi ro inventory khi giá nhảy xa
- Pairs Trading / Statistical Arbitrage: market-neutral, rủi ro correlation breakdown
- Kết hợp market-neutral để giảm biến động danh mục
Multi-strategy, Position sizing & Compounding
- Đa chiến lược: momentum lỗ thì mean-reversion bù, DCA Grid & MM/Pairs trụ lại
- Position sizing & compounding: quản lý vốn, không all-in
- Phân bổ vốn theo regime & hiệu suất từng chiến lược
- Kết hợp DCA/Grid với AI regime detection để tự bật/tắt đúng chiến lược
Đo lường & kiểm chứng (Performance Metrics)
- Sharpe, Sortino, Max Drawdown, Win Rate, Profit Factor
- Walk-forward & out-of-sample (chống overfitting)
- Equity curve & phân tích giai đoạn thua lỗ
- Tự động performance report
Vòng lặp Tối ưu Lợi nhuận & Tổng kết
- Quy trình Paper Trading → Live Trading
- Vòng lặp đo lường – điều chỉnh – retrain model
- Quản trị rủi ro (VaR, stop-loss) để sống sót qua chuỗi thua lỗ
- Tổng kết toàn khóa & tư vấn 1-1
Thông tin khóa học
Học phí
17.500.000 VNĐ
35 buổi (70 giờ)
Giảng viên
Đặng Trí Thanh
+ TS. Đặng Anh Tuấn
Hình thức
Trực tuyến tương tác
+ Coaching 1-1 sau khóa
Coaching 1-1 trong 6 tháng sau khóa học cho đến khi hệ thống đạt hiệu suất lợi nhuận
🛠️ Công nghệ & Công cụ
Programming & Frameworks
- Python 3.9+
- TensorFlow 2.x / PyTorch
- Scikit-learn
- XGBoost / LightGBM
- NumPy, Pandas, Matplotlib
Trading Platforms & APIs
- MetaTrader 5 (MT5)
- Binance API
- Interactive Brokers API
- Alpaca API
- SSI API
Infrastructure & Deployment
- Docker & Kubernetes
- AWS/GCP/Azure
- Redis for caching
- SQL Server/PostgreSQL/MongoDB
- Apache Kafka
Monitoring & Analytics
- Grafana
- Prometheus
- ELK Stack
- Jupyter Notebooks
- MLflow
📊 Dự án thực hành
Multi-Asset Trading Bot
Hệ thống giao dịch tự động cho nhiều loại tài sản với ML models
Sentiment-Based Trading
Phân tích sentiment từ news và social media cho trading signals
RL Portfolio Manager
RL agent cho quản lý danh mục với dynamic rebalancing
Alternative Data Platform
Tích hợp alternative data sources với automated training
📈 Kết quả đạt được sau khóa học
Deep Learning Models
Xây dựng và triển khai Deep Learning models cho trading
RL Agents
Phát triển Reinforcement Learning agents tự động
NLP Processing
Xử lý và phân tích dữ liệu văn bản tài chính
ML Systems
Tối ưu hóa và triển khai ML systems production
AI Engine + Trading Engine
Kết hợp model AI với engine thực thi lệnh thời gian thực
Web Trading Terminal
Terminal giao dịch real-time với React/Next.js + WebSocket
👨🏫 Giảng viên khóa nâng cao
Đặng Trí Thanh
CEO/CTO & Cố vấn Công nghệ
CTO Hướng Nghiệp Á Âu, Bibica. Phân tích dữ liệu tại Sacombank, Citibank. Kinh nghiệm sư phạm tại FPT Polytechnic, Aptech,... trong nhiều lĩnh vực Phân tích dữ liệu, AI, Blockchain,...
TS. Đặng Anh Tuấn
Chuyên gia Machine Learning
Tiến sĩ tại Đại học Y Dược TP. HCM, Giảng viên Lập trình tại FPT Education. Chuyên gia về Machine Learning với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
❓ Câu hỏi thường gặp
Khóa AI Trading System Nâng Cao · 35 buổi · AI Engine · Trading Engine · FastAPI · React/Next.js
Giảng viên: Đặng Trí Thanh & TS. Đặng Anh Tuấn. Mục tiêu: xây dựng hệ thống giao dịch AI cấp độ institutional, tự thiết kế và triển khai production — không bán tín hiệu.
Sẵn sàng trở thành AI Quant Developer?
Đăng ký ngay hôm nay để làm chủ Deep Learning, RL, NLP trong giao dịch tự động!
Đăng ký qua Zalo — 0934.145.100