Phân tích chứng khoán đòi hỏi sự đầu tư cẩn thận, tỉ mỉ vào các con số dữ liệu có sẵn, nhằm dự đoán tương đối chính xác rủi ro và lợi nhuận trong tương lai để đầu tư thích hợp. Citadel, Renaissance, SAC, Tudor, và Millennium và các quỹ đầu tư định lượng đã thực sự kiếm được 35% lợi nhuận trung bình hàng năm sau khi trừ đi các khoản lệ phí trong hơn 30 năm qua, cao hơn rất nhiều so với các nhà đầu tư huyền thoại khác. 35% lợi nhuận trung bình hàng năm có nghĩa là $ 1000 của bạn đầu tư cách đây 30 năm sẽ có giá trị tại thời điểm hiện tại vào khoảng 8.100.000$. Các quỹ này sử dụng các nhân viên bao gồm các nhà toán học, vật lý học, thống kê học, và rất nhiều tiến sĩ hầu như phi tài chính (gọi tắt là quant – các nhà phân tích định lượng) tất cả với một mục đích duy nhất: làm ra càng nhiều tiền càng tốt. Lấy 1 ví dụ bạn có thể tưởng tượng quỹ Renaissance Do Simons điều hành từ. 1993 đến 2005, quỹ này chỉ có 17 tháng, 3 (trong 49 quý) và 1 trong (17 năm) bị lỗ.
HỌC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN – QUANTITATIVE ANALYSIS & QUANTITATIVE TRADING
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN
Khóa học được xây dựng bởi QuantLab.AIAI Cafe Team – Trung tâm đổi mới sáng tạo – Viện CNTT&TT Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
9 LỢI ÍCH VƯỢT TRỘI KHI THAM GIA KHÓA HỌC
Xây dựng chiến lược: -Sau khóa học có thể tự mình xây dựng danh mục đầu tư và chiến lược đầu tư chứng khoán một cách hiệu quả bằng Data Science & Quantitative Analysis, Nắm được các phương pháp vào ra cổ phiếu để đạt mục tiêu lợi nhuận.
Đánh giá được thị trường: Đánh giá được tiềm năng của thị trường chứng khoán tại các thời điểm, Đánh giá được độ HOT của thị trường chứng khoán dựa trên dữ liệu.
Thành thạo quy trình: Quy trình từng bước để thực hiện nghiên cứu giao dịch chứng khoán, Quy trình “Backtesting” mô phỏng dữ liệu quá khứ trước khi ra quyết định đầu tư, Quy trình thực hiện giao dịch chứng khoán không tự động, Quy trình thực hiện giao dịch chứng khoán tự động trên các phần mềm.
Nắm vững kỹ năng: Nắm vững 5 kỹ năng về Quant Trading:
– Phân tích lợi nhuận cho chiến lược giao dịch, Phân tích mức độ biến động, của cổ phiếu và mức độ rủi ro của nó, Dự báo biến động để quản lý rủi ro, Xây dựng danh mục đầu tư, Xác định quy mô và quản lý rủi ro giữa danh mục, các chiến lược giao dịch.
– Làm chủ tư duy: Hiểu 10 tư duy: Quantitative Analysys, Quant trading, giao dịch tự động, Hệ thống giao dịch tự động, Tăng trưởng, Lợi nhuận, Độ biến động, độ trễ , đòn bẩy tài chính, phân bổ lợi nhuận.
– Chinh phục công cụ: Học viên sẽ biết cách sử dụng 9 công cụ Data Science trong khóa học để tự phân tích các chứng khoán theo phương pháp Quantitative : Excel, Google Coolab, Notebook, Web Tool Trading, Python, C, R, các công cụ auto traiding,…
– Hiểu sâu thuật toán: Hiểu sâu 9 thuật toán trong đầu tư: tính toán lợi nhuận, tính toán độ biến động, tính toán độ trễ, tính toán độ rủi ro, tính độ lệch chuẩn, tính toán phương sai, điều chỉnh phân bổ, Tính toán chu kỳ.
– Tối ưu hiệu suất đầu tư: Với Quant trading sẽ giúp cho nhà đầu tư thực hiện các chiến lược và ra quyết định đầu tư tốt, nhanh hơn.
– Giảm thiểu rủi ro – gia tăng lợi nhuận: Loại bỏ yếu tố cảm xúc trong quá trình giao dịch dựa vào số liệu để ra quyết định trong đầu tư.
Và còn rất nhiều các lợi ích bổ ích khác cho các học viên tham gia khóa học,…
LỘ TRÌNH KHÓA HỌC CẦM TAY CHỈ VIỆC QUANTITATIVE ANALYSIS & QUANTITATIVE TRADING ĐẦU TIÊN TẠI VIỆT NAM
PHẦN 1: DATA SCIENCE PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN – QUANTITATIVE TRADING
Buổi 1: Tổng quan về khóa học, tổng quan về thị trường, hướng dẫn khóa học.
Buổi 2: Tổng quan Quant Analysis & Quant Trading , Auto-Trading
Buổi 3: Lợi nhuận là gì & Cách tính và nhiên cứu Lợi nhuận – Returns của cổ phiếu
Buổi 4: Phân tích mức độ biến động & Cách tính và nhiên cứu Volatility của cổ phiếu
Buổi 5: Phân tích mức độ biến động & Cách tính và nhiên cứu Volatility của cổ phiếu
Buổi 6: Phân tích phân bổ nguồn vốn theo mức độ biến động – Volatility Targeting (Draft)
PHẦN 2: XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
Buổi 7: Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán QuantLab.
Buổi 8: Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán. Bài Tập phân tích QuantLab.
PHẦN 3: XÂY DỰNG DANH MỤC DẦU TƯ VÀ THỰC HIỆN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
Buổi 9: Xây dựng giỏ đầu tư – Porfolio Construction QuantLab.
Buổi 10: Bài tập thực tế xây dựng giỏ đầu tư cho 03 cổ phiếu: FPT, VCB, BIDV
Buổi 11: Ví dụ triển khai thực hiện Auto-Trading QuantLab.
Buổi 12: Tổng Kết Khóa Học QuantLab.
ĐỐI TƯỢNG THAM GIA
– Nhà đầu tư cá nhân muốn ứng dụng khoa học dữ liệu trong việc ra quyết định đầu tư chứng khoán.
– Người làm trong lĩnh vực tài chính muốn học để nắm được phương pháp Quantitative Trading
– Nhân viên các đơn vị ủy thác, quản lý tài sản học để nắm được phương pháp, thuật toán đầu tư Quantitative Trading
– Nhân viên các quỹ đầu tư, tổ chức tài chính, tín dụng, môi giới chứng khoán học để biết về hình thức Quantitative Trading
