Ứng dụng phân tích định lượng trong đầu tư chứng khoán – LadiPage

Ứng dụng phân tích định lượng trong đầu tư chứng khoán



ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

THÔNG TIN KHÓA HỌC

NỘI DUNG

ĐỐI TƯỢNG

LỢI ÍCH

GIẢNG VIÊN

AI Cafe¹

GIẢM THIỂU RỦI RO, GIA TĂNG LỢI NHUẬN VỚI KHÓA HỌC

PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN

(QUANTITATIVE ANALYSIS & QUANTITATIVE TRADING)

TÌM HIỂU THÊM

Backtest hàng trăm chiến lược giao dịch chứng khoán trước khi ra quyết định đầu tư nhờ tool dữ liệu cập nhật Realtime.

DATA SCIENCE BÙNG NỔ ỨNG DỤNG TRONG ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH - BẠN CÓ ĐỨNG NGOÀI CUỘC?

QUANTITATIVE TRADING - TRƯỜNG PHÁI ĐẦU TƯ
THỐNG TRỊ PHỐ WALL TỪ 1998

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 1 năm là bị lỗ, và lỗ chưa đến 1%.

9 LỢI ÍCH VƯỢT TRỘI SAU KHÓA HỌC

Sử dụng DS&AI để PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG nhằm nâng cao hiệu suất đầu tư khi thị trường lên, giảm rủi ro khi thị trường xuống.

Thành thạo quy trình

Quy trình từng bước 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 không tự động và tự động trên phần mềm.

Nắm vững kỹ năng

05 kỹ năng về Quantitative Trading: 
Phân tích lợi nhuận cho chiến lược giao dịch; Phân tích mức độ biến động và rủi ro của cổ phiếu; 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 các chiến lược giao dịch.

Làm chủ tư duy

Làm chủ tư duy: Quantitative Analysis;  Quantitative Trading; Giao dịch tự động;  Tăng trưởng; Lợi nhuận; Độ biến động; Độ trễ; Đòn bẩy tài chính; Phân bổ lợi nhuận.

Thành thạo công cụ

Thành thạo công cụ Data Science trong khóa học để tự phân tích định lượng hỗ trợ ra quyết định đầu tư chứng khoán: Excel, Notebooks Google Colab (Có kèm code R&Python), WebTool Backtest của QuantLab, Auto-Trading Zorro…

Hiểu sâu thuật toán

Hiểu sâu các phương pháp: Tính toán lợi nhuận; Tính toán độ biến động; Tính toán độ trễ; Tính toán độ rủi ro; Cách tính tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR)...

Tối ưu hiệu suất đầu tư

Với Quantitative 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 tính trong quá trình giao dịch dựa vào số liệu để ra quyết định trong đầu tư.

Xây dựng chiến lược

Tự xây dựng danh mục và chiến lược đầu tư chứng khoán một cách hiệu quả bằng Data Science và Quantitative Analysis; Nắm được các phương pháp vào ra cổ phiếu để đạt mục tiêu lợi nhuận.

Đánh giá được thị trường 

Đánh giá mức độ 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.

TẶNG TOOL PHÂN TÍCH ĐẦU TƯ - SỬ DỤNG SẴN CHO VIỆC PHÂN TÍCH

Backtest các kết quả nhanh chóng dựa trên bộ dữ liệu Realtime trên Tool khi tham gia khóa học để ra quyết định đầu tư ngay lập tức

ĐĂNG KÝ NGAY

ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN GIÀU KINH NGHIỆM ĐẦU TƯ THỰC CHIẾN

Giáo trình bài bản, nâng cấp liên tục, duy nhất tại Việt Nam

• 20 years working in Digital Processing & Productivity (Signal Processing & Data Analysis)

• 07 years in Handling Financial Data & Auto Trading
• Programming: C, C++, R & Python.
• Engineering at Technical University of Sofia

• Director at Innovation Center of SOICT, HUST

• 25 years' experience in IT Teaching & Entrepreneurship
• 09 years working in e-commerce, building information systems (IT System & Ecommerce)

• 05 years in Handling Financial Data & Auto Trading

• Programming: C, C++, R, Python, Javascript, ....
Dr. PHAN TRUONG GIANG
MSc. LE TAN HUNG
Mr. NGUYEN DAC DOAN

LỘ TRÌNH KHÓA HỌC QUANTITATIVE ANALYSIS & TRADING
ĐẦU TIÊN TẠI VIỆT NAM

PHẦN 1: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN – QUANTITATIVE ANALYSIS 

  • Giới thiệu chung về nhóm nghiên cứu AI Cafe
  • Giới thiệu về phương pháp học
  • Mục Tiêu và kỳ vọng của khóa học. Học viên sẽ đạt được gì trong khóa học này.
  • Các công cụ sẽ sử dụng trong khóa học (Excel, AI Cafe Tools, Notebook Python & R)
  • Nội dung chính của các bài học sắp tới
  • Các khái niệm và thuật ngữ cần biết trong khóa học.
  • Sách và tài liệu tham khảo liên quan đến khóa học
  • Ví dụ thực tế về Phân tích Định lượng – Quantitative Analysis. "Nhận định TTCK Việt Nam trong thời gian trước CONVID & Sau CONVID dưới góc độ phân tích dữ liệu"
  • Ví dụ thực tế về Phân tích Định lượng – Quantitative Analysis. Phân tích số liệu chứng khoán trên AI Cafe Tool & Notebooks.
  • Định nghĩa và các khái niệm chính. Thế nào là phân tích định lượng – Quantitative Analysis và Quant Trading, Auto- Trading & & Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
  • So sánh hai hình thức nghiên cứu và giao dịch chứng khoán “Thông thường - Technical Analysis” và “Quantitative Analysis”, các ưu khuyết điểm.
  • Giới thiệu một số hệ thống nghiên cứu & giao dịch (Software - Application) chứng khoán tự động trên thế giới và Việt Nam.
  • Giới thiệu một số Quỹ đầu tư – Hedge Fund ” Quantitative Trading fund và các nhà giao dịch định lượng (Traders) nổi tiếng trên thế giới. Bài học rút ra cho chúng ta. 

Buổi 1: Tổng quan về khóa học
Tổng quan thị trường

  • Giới thiệu về mức độ biến động của cổ phiếu (Volatility) ? Các tính mức độ biến động (Volatility) của cổ phiếu
  • Các khái niệm cơ bản
  • Mức độ biến động trên số liệu thực tế. So sánh dự báo mức độ biến động và dự báo lợi nhuận. 
  • Bài Tập tính toán & Phân tích mức độ biến động trên Excel & Google Colab, AI Cafe Tool

Buổi 2 - Giới thiệu về phân tích Định lượng - Quant Analysis & Quant Trading , Auto-Trading

  • Thế nào là chiến lược giao dịch chứng khoán. Tại sao cần phải có chiến lược giao dịch chứng khoán, Tầm quan trọng của việc xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán
  • Chiến lược giao dịch chứng khoán theo cách Quant Analysis và sự khác biệt với "Charting Analysis". Các lợi thế của phương pháp Định lượng.
  • Ví dụ xây dựng chiến lược giao dịch theo phân tích kỹ thuật(Charting – Technical Analysis)
  • Chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán theo phân tích định lượng – Quantitative Analysis/ trading là như thế nào ? Chúng ta bắt đầu từ đâu ?
  • Cách "kiếm tiền" trên thị trường qua Trading (Khó và Dễ ?) 
  • Làm quen với "Bản đồ Tìm kiếm (Navigation Map)" để tìm kiếm các chiến lược giao dịch phổ biến hiện nay cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ
  • Xem xét một số thuật ngữ & khái niệm cơ bản Định lượng Tài chính: Cách sử dụng các chỉ số: Alpha, Beta, Sharpe Ratio, Drawdown … để, phân tích & xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
  • Chiến lược RISK PREMIUM là gì ?
  • Một Số nguồn (Resources) tìm kiếm ý tưởng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán trên Internet. Ví dụ một số chiến lược giao dịch chứng khoán điển hình theo phân tích Định lượng - Quant Analysis. 
  • Ví dụ Xây dựng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích & lựa chọn 03 cổ phiểu FPT, VCB, BID.
  • Ví dụ Xây dựng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán (Sử dụng Python Notebooks (Đây là phần nâng cao) 

Buổi 6 - Giới thiệu về xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán theo phân tích định lượng - Quant Analysis

  • Biến ngẫu nhiên (Random Variable) là gì ? Mối liên hệ của biến ngẫu nhiên với giá cổ phiếu.
  • Định nghĩa Lợi nhuận (Return) là gì ? Tại sao chúng ta lại quan tâm đến nghiên cứu lợi Lợi nhuận của cổ phiếu ? Tầm Quan trọng của việc nghiên cứu Lợi Nhuận đối với nhà giao dịch định lượng.
  • Các khái niệm cơ bản
  • Ví Dụ thực tế tính Lợi Nhuận trên Excel & Notebook, AI Cafe Tools cho các mã cổ phiếu VN
  • Phân Tích Mức độ phân bố của Lợi nhuận – Return Distribution
  • Cách thiết lập & Phân tích. Tại sao cần tính toán và phân tích mức độ phân bố của Lợi nhuận ?
  • Các khái niệm cơ bản về phân bố của Lơi nhuận.
  • Bài Tập tính toán & Phân tích "Mức độ phân bố lợi nhuận" trên Excel & Google Colab, AI Cafe Tool

Buổi 3 - Tìm hiểu Lợi nhuận là gì & Cách tính và nhiên cứu Lợi nhuận (Returns) của cổ phiếu. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu Lợi nhuận đối với nhà giao dịch định lượng (Quant traders).

  • Rủi ro là gì và mối liên hệ với Mức độ biến động (Volatility).Tại sao quản lý rủi ro là cần thiết và phải nghiên cứu ? Tầm quan trọng của quản lý rủi ro trong giao dịch chứng khoán.
  • Mối liên hệ giữa Phân bổ nguồn vốn (Position Sizing), Mức Độ Biến Động(Volatiiity) với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR)
  • Ví́ dụ tính toán trên Excel. Phân tích sự thay đổi của lợi nhuận gộp theo góc độ sử dụng đòn bẩy (Margin).
  • Volatility Targeting là gì ? Tại sao nên dùng Volatility Targeting
  • Sử dụng Volailtity Targeting trong thực tế như thế nào ?
  • Bài Tập thực hành tính toán & Phân tích " Volatility Targeting" trên Excel & AI Cafe tool, Google Colab

Buổi 4 - Tìm hiểu về mức độ biến động (Volatility) của cổ phiếu để quản lý rủi ro & Cách tính và nhiên cứu mức độ biến động (Volatility) của cổ phiếu. So sánh dự báo mức độ biến động và dự báo lợi nhuận. 

Buổi 5 - Quản lý rủi ro qua phân tích phân bổ nguồn vốn theo mức độ biến động – Volatility Targeting 

PHẦN 2: XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

  • Giới thiệu về cách sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo & Mô hình ngôn ngữ lớn (Generative AI & LLM) để hiểu và phân tích và xây dựng các chiến giao dịch chứng khoán.
  • ChatGPT là gì ? Chúng ta, các nhà nghiên cứu và giao dịch định lượng có thể sử dụng ChatGPT ở đâu?
  • Các cách AI (OpenAI - chatGPT) có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu, mô phỏng và tối ưu hóa chiến lược
  • Bài tập thử nghiệm Xây dựng chiến lược giao dịch đơn giản bằng ChatGPT và so sánh với cách xây dựng chiến lược qua AI Cafe Tool

Buổi 7 - Giới thiệu sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo (AI) để nghiên cứu xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán 

  • Thế nào là xây dựng danh mụch đầu tư(giỏ đầu tư). Mục đích xây dựng danh mục đầu tư (giỏ đầu tư) là gì ? 
  • Backtesting – Mô phỏng là gì ? Tại Sao ?
  • Mô phỏng Monter Carlo là gì ? Sử dụng Mô phỏng Monte Carlo cho quản trị rủi ro và xây dựng danh mục đầu tư
  • Một số cách xây dựng Porfolio phổ biến & cách làm & các ưu điểm và nhược điểm
  • Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp chia đều vốn - Equal Weight. 
  • Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp " Volatility Targeting". Tại sao là " Volatility Targeting" ?. Quy Trình xây dựng giỏ đầu tư
  • Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp "Đóng góp rủi ro bình đẳng"- ERC (Equal Risk Contribution). 
  • Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp "Tối ưu hóa lợi nhuận cho giỏ đầu tư" - MVO (Mean Variance Optimizarion). 
  • Bài Tập thực hành xây dựng chiến lược đầu trên AI Café tool, phân tích các tham số chính

Buổi 8- Xây dựng danh mục đầu tư (giỏ đầu tư) và quản trị rủi ro - Porfolio Construction

PHẦN 3: XÂY DỰNG DANH MỤC DẦU TƯ VÀ
THỰC HIỆN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN 

  • Triển khai giao dịch chứng khoán trong thực tế thông qua sử dụng AI Café tool. Những điều cần chú ý.
  • Bài tập kiểm tra cuối khóa học.
  • Tóm tắt các ý chính trong các bài giảng đã đi qua. Các Kết quả chính của khóa học & Các bước tiếp theo
  • Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Quant Analysis & Trading
  • Cách thức Ai Cafe hỗ trợ Nội Dung khóa học
  • Ai Cafe hỗ trợ các câu hỏi & bài tập qua Chat
  • Ai.Cafe Triển khai dịch vụ giao dịch tự động như sau
  • Risk Parity: cho FPT, VCB, BID ...
  • Intraday Momentum (Phái Sinh VN30F1M)
  • Momentum VN30
  • Crypto - Currency

Buổi 9 - Bài Tập phân tích thực hành cho các mã cổ phiếu VN. Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán và giỏ đầu tư theo phân tích định lượng - Quant Analysis.

Buổi 10 - Triển khai thực hiện chiến lược đầu tư trong thực tế & Tổng kết khóa học

  • Lựa chọn “Game dễ dàng nhất”. Chúng ta bắt đầu xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán & giỏ đầu như thế nào ?
  • Chiến lược giao dịch/đầu tư RISK PREMIUM là gì ? Tại sao bắt đầu từ đây ?
  • Quy trình lựa chọn các mã cổ phiếu theo RISK PREMIUM
  • Thực hành phân tích chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán và xây dựng giỏ đầu tư thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích hiệu suất 10 cổ phiểu : 'BID','FPT', 'VCB','NVL','STB',’ ‘VNM','VIC','VHM','MSN','VJC'
  • Thực hành phân tích chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán và xây dựng giỏ đầu tư thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích hiệu suất 10 cổ phiểu trong danh sách VN30.
  • Bài Tập xây dựng chiến lược đầu tư cho mã cổ phiếu trong danh sách VN30 (Sử dụng Notebook)

PHẦN 4: SEMINAR MỞ RỘNG SAU KHÓA HỌC

  • Phân tích chiến lược Momentum Strategy (VN30)
  • Phân tích chiến lược đầu tư Crypto Currency: Bitcoin và Ethereum (BTC/USD & ETH/USD)
  • Thảo luận sau buổi học

Buổi 11 - Webinar mở rộng 01 - Phân tích hoạt động của khối tự doanh theo góc độ của phân tích định lượng (QA) 

  • Tìm hiểu về CPPI là gì & cơ chế hoạt động của quỹ CPPI
  • Phân tích chiến lược CPPI cho danh mục đầu tư trong danh sách cổ phiếu VN30
  • Thực hành: Notebook Nghiên cứu
  • Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Khóa học

Buổi 14 - Webinar mở rộng 03 - Bảo hiểm danh much đầu tư theo phương pháp tỷ lệ không đổi (CPPI- Constant Proportion Portfolio Insurance)

  • Tìm hiểu về ETF là gì & cơ chế hoạt động của quỹ ETF
  • Phân tích hiệu suất của quỹ ETF VFMVN DIAMOND. Dragon Capital 
  • Thực hành: Notebook Nghiên cứu
  • Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Khóa học

Buổi 13 - Webinar mở rộng 03 - ETF (Exchange Trade Fund)

Buổi 12 - Webinar mở rộng 02. Nghiên cứu Momentum cho các mã cổ phiếu VN30, Bitcoin, Ethereum 

  • Tại sao chúng ta quan tâm đến hoạt động của các công ty trong khối tự doanh chứng khoán. 
  • Tìm kiếm số liệu và phương pháp tiếp cận và nghiên cứu. Các câu hỏi cần trả lời
  • Thực hành: Notebook Nghiên cứu.
  • Chúng ta học được gì qua bài phân tích này. Liệu chúng ta có thể xây dựng chiến lược giao dich qua nghiên cứu này.
  • Trao đổi thảo luận

HỌC THỬ KHÓA HỌC

CẢM NHẬN HỌC VIÊN
SAU KHÓA HỌC

Học viên của khóa học Phân tích định lượng trong đầu tư chứng khoán là những con người đến từ những lĩnh vực khác nhau, độ tuổi rất đa dạng. Họ là nhà đầu tư, là môi giới chứng khoán, nhân viên các quỹ đầu tư, thậm chí là các bạn sinh viên muốn theo đuổi một ngành nghề HOT trong tương lai...
Phần mình cảm thấy hài lòng nhất là được giới thiệu các khái niệm cũng như phương pháp, kiến thức bền tảng của quant để từ đó có thể dễ dàng đọc các nghiên cứu hoặc blog post khác. 
Anh Hải
Chuyên viên tài chính
Các buổi học về gần cuối liên quan tới quản trị rủi ro biến động và phân bổ danh mục là hay nhất. Mình rất thích cách giải thích và truyền đạt của thầy Hungleo nhưng thầy lại không xuất hiện quá nhiều!
Anh Minh
Chuyên viên quỹ đầu tư
Nội dung mình thích nhất cả khóa là bài Volatility Targeting vì ứng dụng được vào thực tế nhiều
Bạn Đức
Sinh viên năm 3 ĐH Bách khoa

THÔNG TIN VỀ KHÓA HỌC

Khai giảng: Tháng 4/2024
Lịch học: 2 buổi/tuần

Hình thức học
Trực tuyến qua zoom

ĐĂNG KÝ NGAY

Họ và tên 

Số điện thoại 

Email 

Địa chỉ

ƯU ĐÃI 25% HỌC PHÍ

Ưu đãi học phí sẽ kết thúc sau:

giây

phút

ngày

ngày

giờ

00
00
00
00

ĐĂNG KÝ NGAY ĐỂ NHẬN

Duy nhất cho 10 học viên đầu tiên: Tặng 04 buổi chia sẻ đầu tư thực tế bằng Quantitative Trading

Đăng ký cho

Thời gian liên hệ

Hình ảnh thực tế
khóa học

10 buổi học và 4 buổi webinar miễn phí sẽ cung cấp cho học viên đầy đủ kiến thức và kỹ năng, cách sử dụng công cụ để học viên nắm chắc phương pháp Phân tích định lượng và ứng dụng vào quản lý rủi ro, tối ưu danh mục đầu tư.

Khai giảng Khoá 3

Khai giảng Khoá 2

Webniar mở rộng

Webniar mở rộng

Cảm nhận học viên sau khóa học!

ĐĂNG KÝ THAM DỰ

HỌC VIÊN PHÙ HỢP VỚI KHÓA HỌC

Nhà đầu tư cá nhân muốn ra quyết định đầu tư chứng khoán dựa vào phân tích dữ liệu

Nhân viên các quỹ đầu tư, tổ chức tài chính, môi giới chứng khoán muốn nâng cao hiểu biết về Quantitative Trading

Nhân viên các đơn vị ủy thác, quản lý tài sản cần nắm vững phương pháp, thuật toán đầu tư Quantitative Trading

Sinh viên các ngành CNTT, toán-tin, kinh tế, tài chính - ngân hàng,... muốn nghiên cứu về ứng dụng khoa học dữ liệu, phân tích định lượng trong thị trường tài chính

TẠI SAO BẠN NÊN THAM GIA
KHÓA HỌC?

THỰC HÀNH CHUYÊN SÂU

Là đơn vị làm giáo dục, chúng tôi cung cấp các bài thực hành giúp học viên vận dụng và triển khai các bài tập thực hành chuyên sâu, thực dụng để học viên đạt kết quả ngay sau khi tham gia học

LÝ THUYẾT BÀI BẢN

Bài giảng trong khóa học được soạn kỹ lưỡng dựa trên giáo trình nghiên cứu của TS Phan Trường Giang kết hợp với hệ thống LAB tại trường ĐHBKHN

ỨNG DỤNG THỰC TẾ

Đặc biệt sau khóa học, các học viên có thể áp dụng ngay cho việc đầu tư chứng khoán và các loại hình đầu tư tài chính khác nhằm giảm thiểu rủi ro, gia tăng lợi nhuận

HỖ TRỢ

Hỗ trợ giải đáp thắc mắc của học viên trong và sau khóa học.
Giấy phép hoạt động số ĐKKD 0109007268 do Sở KH&ĐT TP HN cấp ngày 29/11/2019
0947425015
Hà Nội: Tầng 3, Số 8 Phan Văn Trường, Cầu Giấy, Hà Nội

ĐƠN VỊ VẬN HÀNH TUYỂN SINH

Tầng 4, Tòa B1 - Đại học Bách Khoa Hà Nội,
Số 1, Đại Cồ Việt, Hai Bà Trung, Hà Nội

AI Cafe¹ 

CHÚC MỪNG!

Bạn là 1 trong        học viên may mắn nhận được ưu đãi:
- Dịch covid ưu đãi 20%
- Sinh viên ưu đãi 50%
- Nhận tool phân tích chứng khoán theo phương pháp  Quantitative Traiding đầu tiên cho thị trường chứng khoán Việt Nam

39

ĐĂNG KÝ THAM GIA KHÓA HỌC

ĐĂNG KÝ NGAY



Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *