Khoá Học Ứng dụng AI trong Đầu tư Chứng khoán

Ứng dụng AI không thay nhà đầu tư ra quyết định, nhưng có thể trở thành một trợ lý nghiên cứu mạnh mẽ khi được sử dụng đúng phương pháp.

Khóa học Ứng dụng AI trong Đầu tư Chứng khoán hướng dẫn bạn tích hợp các công cụ AI vào quy trình đầu tư giá trị, từ đọc báo cáo tài chính, phân tích doanh nghiệp, định giá cổ phiếu đến nghiên cứu ngành, đánh giá lợi thế cạnh tranh và quản lý danh mục dài hạn.

Thay vì sử dụng ChatGPT hoặc các nền tảng dữ liệu theo kiểu hỏi đáp rời rạc, khoá học giúp bạn tiếp cận một quy trình có cấu trúc. Mỗi công cụ được đặt đúng vai trò, có dữ liệu đầu vào, tiêu chí kiểm tra và mục tiêu phân tích cụ thể.

Khóa học tập trung vào tư duy đầu tư dài hạn, kết hợp nguyên tắc đầu tư giá trị với ChatGPT, Gemini, Koyfin, Perplexity AI, ScholarAI, Simply Wall St, TradingView, Fiin, Simplize, Finbook và Feedly AI.

Bạn sẽ nhận được gì từ khóa học?

✅ Hiểu cách tích hợp AI vào quy trình đầu tư giá trị từ nghiên cứu đến quản lý danh mục.

✅ Phân biệt rõ đầu tư giá trị dài hạn và đầu cơ theo biến động ngắn hạn.

✅ Biết cách lựa chọn công cụ AI phù hợp với từng nhiệm vụ phân tích.

✅ Sử dụng AI để đọc, tóm tắt và bóc tách thông tin trong báo cáo tài chính.

✅ Phân tích các chỉ số tài chính quan trọng bằng ChatGPT, TradingView và nền tảng dữ liệu.

✅ Thiết kế và so sánh danh mục cổ phiếu bằng ChatGPT Plus và Gemini.

✅ Nắm được nguyên lý của phương pháp DCF và định giá tương đối.

✅ Ứng dụng AI để định giá cổ phiếu theo nhiều phương pháp khác nhau.

✅ Thực hiện Stress Test để đánh giá mức độ nhạy cảm của kết quả định giá.

✅ Mô phỏng ảnh hưởng của lãi suất, GDP, doanh thu và các giả định đầu vào.

✅ Khai thác Perplexity AI và ScholarAI để tìm kiếm dữ liệu ngành.

✅ Phân tích Porter’s Five Forces để đánh giá cấu trúc cạnh tranh của ngành.

✅ Xác định lợi thế cạnh tranh bền vững của doanh nghiệp.

✅ Quản lý danh mục theo mục tiêu đầu tư và khẩu vị rủi ro cá nhân.

✅ Thiết lập hệ thống theo dõi tin tức và cảnh báo thông tin với Feedly AI.

✅ Phân tích tâm lý thị trường bằng công cụ AI.

✅ Phát triển tư duy đầu tư dài hạn dựa trên nguyên tắc của Warren Buffett kết hợp công nghệ AI.

✅ Biết cách kiểm tra lại dữ liệu và hạn chế phụ thuộc tuyệt đối vào câu trả lời của AI.

Nội dung khóa học Ứng dụng AI trong Đầu tư Chứng khoán

Khóa học gồm 6 học phần, 30 bài giảng và tổng thời lượng 4 giờ 25 phút. Nội dung được sắp xếp từ nền tảng đầu tư giá trị đến phân tích doanh nghiệp, định giá, nghiên cứu ngành và quản lý danh mục bằng AI.

Học phần 1: Giới thiệu và Tổng quan

1. Promo Video
2. Giới thiệu khóa học
3. Đầu tư giá trị dài hạn và đầu cơ ngắn hạn
4. Các nhóm công cụ AI hỗ trợ nhà đầu tư: ChatGPT, Koyfin, Simply Wall St, Feedly

Học phần 2: AI cho Phân tích Cơ bản, Fundamental Analysis

5. Cách AI đọc và tóm tắt báo cáo tài chính
6. ChatGPT Plus thiết kế danh mục và phân tích cổ phiếu
7. Gemini thiết kế danh mục và phân tích cổ phiếu
8. Perplexity AI phân tích và so sánh cổ phiếu, nội dung tùy chọn
9. Sơ bộ các công cụ phân tích phổ biến sẵn có: TradingView, Fiin, Simplize, Finbook
10. Phân tích chỉ số tài chính cơ bản với ChatGPT, TradingView và Fiin
11. Case Study: Phân tích cơ bản và định giá cổ phiếu ACB bằng ChatGPT
12. Case Study: Phân tích cơ bản và định giá cổ phiếu ACB bằng Koyfin

Học phần 3: AI cho Định giá Doanh nghiệp, Valuation

13. Các phương pháp định giá cơ bản, DCF và Relative Valuation
14. Định giá FPT theo phương pháp DCF với ChatGPT Plus
15. Định giá FPT theo phương pháp so sánh với ChatGPT Plus
16. Định giá cổ phiếu VNM bằng Gemini với hai phương pháp DCF và Relative Valuation
17. Định giá cổ phiếu FPT với công cụ Simply Wall St
18. Stress Test: Mô phỏng kịch bản định giá theo các biến đầu vào khác nhau
19. Stress Test: Mô phỏng kịch bản lãi suất, GDP và doanh thu đối với cổ phiếu HPG và MWG

Học phần 4: AI cho Nghiên cứu Ngành và Lợi thế Cạnh tranh, Moat Analysis

20. Cách dùng Perplexity AI và ScholarAI để tìm dữ liệu ngành
21. Phân tích dữ liệu ngành với Perplexity AI
22. Phân tích dữ liệu chuyên sâu với ScholarAI
23. Phân tích Porter’s Five Forces bằng ChatGPT Plus
24. Xác định lợi thế cạnh tranh, Moat, của doanh nghiệp
25. Demo: Xác định lợi thế cạnh tranh, Moat, của doanh nghiệp bằng ChatGPT Plus

Học phần 5: AI cho Quản lý Danh mục Đầu tư và Theo dõi Tin tức

26. AI trong quản lý danh mục theo mục tiêu và khẩu vị rủi ro
27. Thiết lập hệ thống theo dõi tin tức bằng Feedly AI
28. Phân tích Sentiment thị trường bằng AI, nhiệt độ tâm lý thị trường

Học phần 6: Xây dựng Chiến lược Đầu tư Dài hạn với AI

29. Tư duy đầu tư giá trị: Buffett và AI trong thời đại mới
30. Tổng kết khóa học và định hướng học nâng cao

Những ai phù hợp với khóa học này?

✔ Nhà đầu tư cá nhân muốn giảm thời gian tổng hợp và xử lý thông tin.

✔ Người theo trường phái đầu tư giá trị và định hướng nắm giữ dài hạn.

✔ Nhà đầu tư đã có kinh nghiệm nhưng chưa biết cách ứng dụng AI vào quy trình phân tích.

✔ Người muốn sử dụng ChatGPT để đọc báo cáo và nghiên cứu doanh nghiệp.

✔ Người muốn học cách định giá cổ phiếu bằng DCF và phương pháp so sánh.

✔ Người cần nghiên cứu ngành và đánh giá lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.

✔ Nhà đầu tư muốn xây dựng danh mục theo mục tiêu và khẩu vị rủi ro.

✔ Người đang sử dụng nhiều nền tảng phân tích nhưng chưa có quy trình kết nối dữ liệu.

✔ Người muốn kết hợp nguyên tắc đầu tư của Warren Buffett với công cụ AI hiện đại.

Điều kiện để học khóa học hiệu quả

Đã có kiến thức hoặc kinh nghiệm đầu tư chứng khoán cơ bản.

Nên có khoảng một đến hai năm quan sát hoặc tham gia thị trường.

Có tài khoản ChatGPT Plus để thực hành đầy đủ một số nội dung.

Sẵn sàng tìm hiểu thêm Gemini, Koyfin, Perplexity AI và các nền tảng dữ liệu khác.

Có tư duy kiểm chứng thông tin và không xem AI là nguồn dữ liệu tuyệt đối.

Duy trì kỷ luật trong chiến lược đầu tư và quản trị rủi ro.

Một số nền tảng được giới thiệu trong khóa học có thể yêu cầu tài khoản trả phí hoặc thay đổi tính năng theo từng thời điểm.

Lưu ý: Khóa học phục vụ mục đích đào tạo và chia sẻ phương pháp nghiên cứu. Nội dung không phải khuyến nghị mua, bán cổ phiếu và không cam kết lợi nhuận. Người học cần tự kiểm chứng dữ liệu và chịu trách nhiệm với quyết định đầu tư của mình.