Tôi dùng AI tự dựng cho mình một bàn làm việc đầu tư

marsbitPublished on 2026-06-16Last updated on 2026-06-16

Abstract

Trong nửa tháng qua, tôi đã sử dụng Vibe Coding (lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên với AI) để tự xây dựng một bảng điều khiển đầu tư cá nhân, biến những ý tưởng lâu nay thành hiện thực. Tôi đã phát triển bốn công cụ nhỏ: 1. **Bảng điều khiển tài sản đa thị trường:** Tổng hợp tất cả danh mục đầu tư (chứng khoán Mỹ, Crypto, HK, A-share) vào một trang duy nhất, hiển thị tổng tài sản, lãi/lỗ trong ngày, cùng các tính năng giám sát biến động lớn và ghi chú. 2. **Giám sát cá cược thị trường dự đoán (PM):** Tập trung theo dõi các vụ cá cược về sự kiện tương lai (như định giá công ty, sự kiện vĩ mô), so sánh biến động xác suất với tin tức và thị trường thứ cấp để tìm kiếm cơ hội chênh lệch thông tin. 3. **Hệ thống quản lý công việc viết lách:** Một backend đơn giản trên đám mây để quản lý danh sách chủ đề, tiến độ bài viết và ý tưởng. 4. **Công cụ định dạng tự động:** Giúp chuyển đổi bài viết sang các định dạng phù hợp cho nhiều nền tảng khác nhau một cách nhanh chóng. Trải nghiệm này cho thấy AI đang thay đổi cách nghiên cứu đầu tư của người bình thường. Chúng ta không cần phải tạo ra các mô hình phức tạp ngay lập tức, mà có thể từ từ tích lũy các hệ thống cơ bản của riêng mình: * Hệ thống quan sát tài sản. * Hệ thống giám sát tín hiệu thị trường. * Hệ thống sơ đồ mối quan hệ ngành/lĩnh vực. * Hệ thống tổng kết, đánh giá lại quyết định. Sức mạnh của AI và Vibe Coding nằm ở việc cắt giảm đáng kể sự phiền phức trong quá trình thực hiện, cho phép vòng lặp "ý tưởng - hiện ...

Nửa tháng gần đây, tôi hơi “nghiện” Vibe Coding.

Không phải cái nghiện kiểu “Tôi sẽ làm một sản phẩm siêu đỉnh”, mà là đột nhiên nhận ra, nhiều ý tưởng nhỏ cứ nằm trong đầu bấy lâu, hình như thực sự có thể được chính tay mình từng chút một làm ra.

Ai cũng biết, Vibe Coding chính là dùng ngôn ngữ tự nhiên, ra lệnh cho AI viết code, “vắt” ra sản phẩm.

Tôi thường dùng chủ yếu là client của Codex và Claude Code phối hợp với nhau, mô tả nhu cầu và module chức năng, chúng giúp tôi viết code, khi hết hạn mức thì chuyển sang CLI kết nối API DeepSeek để chạy tiếp.

1. Những ý niệm “muốn làm nhưng chưa làm được”

Trước đây trong đầu tôi thường nảy ra một đống ý tưởng.

Ví dụ, liệu có thể có một bảng điều khiển, đưa tất cả tài sản như chứng khoán Mỹ, Crypto, chứng khoán Hồng Kông, A-shares vào cùng xem, đừng phải mỗi ngày chuyển qua lại mấy phần mềm.

Ví dụ, liệu có thể làm một công cụ giám sát biến động, một tài sản nào đó đột nhiên tăng giảm, tôi có thể thấy ngay lập tức, và đồng thời biết nó liên quan đến những mã nào, những phân ngành nào.

Ví dụ, liệu có thể làm một biểu đồ đầu tư, khi nghiên cứu một lĩnh vực, đừng chỉ nhìn vào một dự án, mà hãy trải ra cả mạng lưới gồm thượng nguồn, hạ nguồn, các mã hưởng lợi, rủi ro tiềm ẩn, tài sản liên quan.

Lại ví dụ, trên các thị trường dự đoán (PM) có rất nhiều cá cược về định giá công ty chưa niêm yết, vốn hóa vượt mặt, sự kiện vĩ mô, liệu có thể đặt những dữ liệu này, cạnh các mốc tin tức, biến động thị trường thứ cấp để so sánh xem.

Ý tưởng không ít, nhưng thực sự làm thì quá phiền phức.

Cần biết code, cần biết thiết kế giao diện, cần kết nối dữ liệu, còn phải sửa đi sửa lại; thuê người làm thì chi phí cao, nhu cầu chưa chắc nói rõ. Qua lại vài lần, hầu hết ý niệm cuối cùng đều trở thành câu nói — “Thôi, dùng Excel tạm vậy”.

Nhưng nửa tháng vừa qua vọc vạch với Vibe Coding, tôi phát hiện chuyện này thực sự khác biệt.

Tôi bắt đầu tự dựng cho mình một số công cụ tuy thô sơ nhưng giải quyết được vấn đề, một ý tưởng nảy ra, trong ngày hôm đó đã có thể đưa nó vào hệ thống, thay vì nằm rải rác trong lịch sử chat, mục đã lưu và trong đầu tôi.

2. Nửa tháng, bốn tiện ích nhỏ tôi “vắt” ra

Nửa tháng này tôi chủ yếu làm bốn thứ (không tính các công cụ nhỏ lẻ khác).

Thứ nhất, Bảng điều khiển tài sản đa thị trường

Nguyên nhân rất đơn giản. Tài sản của tôi phân tán ở nhiều nơi: chứng khoán Hồng Kông, Mỹ ở App công ty chứng khoán, Crypto ở sàn giao dịch, A-shares lại ở một phần mềm khác.

Mỗi ngày muốn xem một lượt tình hình tổng thể của mình thế nào, phải mở từng cái, chuyển qua lại, xem hết một vòng vẫn không ghép được toàn cảnh, nên việc đầu tiên tôi làm, là nhét hết danh mục vào một trang:

Phía trên là tổng tài sản, lỗ lãi trong ngày, phía dưới chia khối theo thị trường — một cột chứng khoán Mỹ, một cột Crypto, chứng khoán Hồng Kông và A-shares mỗi loại một cột, liếc mắt qua một cái, toàn bộ gia tài trạng thái thế nào, hôm nay ai đang tăng ai đang giảm, rõ ràng.

Làm xong phát hiện khá dùng tốt, tôi không nhịn được một Tab một Tab mà thêm lên, vì dùng dùng nhu cầu mới lại nảy ra:

  • Giám sát biến động: Tôi đặt trước các mã quan tâm và ngưỡng, ai đột nhiên tăng giảm mạnh, nó trực tiếp đánh dấu cho tôi, đỡ phải luôn canh chừng thị trường.
  • Biểu đồ đầu tư: Khi nghiên cứu một lĩnh vực nào đó, vẽ thượng nguồn, hạ nguồn, các mã hưởng lợi, điểm rủi ro, tài sản liên quan thành một mạng lưới, như vậy dễ dàng truy vết chuỗi dẫn truyền vốn và mạng quan hệ;
  • Bảng ghi nhớ + tổng kết: Lúc đó tại sao lại kỳ vọng, sau này xảy ra chuyện gì, phán đoán chỗ nào đúng chỗ nào sai, ghi tùy ý, quay đầu có thể lật xem;

Cái bảng điều khiển này vì chứa toàn bộ danh mục thực tế của tôi, khá riêng tư, nên tôi triển khai local.

Thứ hai: Giám sát cá cược PM

Cái này chuyên để theo dõi thị trường dự đoán.

Giải thích đơn giản, thị trường dự đoán (ví dụ PM) chính là mọi người dùng tiền thật để đánh cược một việc tương lai có xảy ra hay không, bản thân giá đã đại diện cho xác suất mà thị trường cho là — ví dụ mã “yes” của “Vốn hóa SpaceX cuối tháng 6 đạt 2 nghìn tỷ USD” lên 0.8, nghĩa là thị trường cho rằng nó có 80% khả năng xảy ra.

Những cá cược tôi quan tâm, ví dụ “Định giá OpenAI/Anthropic cuối năm có lên không”, “Sự kiện vốn hóa vượt mặt một công ty nào đó trong Big Seven có thành không”, “xx và xx có gặp mặt không”, trước đây phải lật từng cái, giờ tôi tập trung chúng vào một bảng điều khiển, rồi đặt biến động của xác suất cạnh các mốc tin tức, biến động thị trường thứ cấp để xem, ai động trước, ai dẫn dắt ai, rõ ràng.

Tôi còn dựa theo tiêu chuẩn của riêng mình để phân tầng các cá cược này (nội bộ tôi gọi là T1 (tin tưởng cao)/ T2 (khá chắc)/ T3 (đầu cơ thuần túy)), sắp xếp theo tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng, như vậy một cái liếc mắt là phân biệt được đâu chỉ là nhiễu.

Nói thật lòng, một chút lợi thế nhỏ của tôi trên thị trường này, chính là thông tin tiếng Trung và động thái chính trị kinh tế khu vực Đông Á — nhiều thứ do người chơi phương Tây dẫn dắt, việc định giá khu vực này thường chậm nửa nhịp, cơ hội ẩn giấu trong khoảng thời gian chênh lệch này.

Thứ ba: Tiểu hậu đài vận hành

Cái này không liên quan đến đầu tư, là để tôi viết lách dùng.

Tôi thường ngày chọn đề tài, viết bài, đăng nhiều nền tảng, tiến độ toàn dựa vào trí nhớ và lật lịch sử chat, thường xuyên loạn, nên làm một tiểu hậu đài để quản lý, bao gồm danh sách đề tài, tiến độ bài viết, nền tảng đăng và hộp cảm hứng.

Vì cái này ra ngoài tôi cũng có thể cần dùng, nên không làm local, mà đặt lên cloud — triển khai bằng GitHub + Vercel, mở điện thoại là có thể xem có thể sửa, khá tiện.

Thứ tư: Công cụ định dạng một click

Cái này chủ yếu để giải quyết nhu cầu nhỏ cá nhân của tôi, viết xong một bài, muốn đăng nhiều nền tảng, đặc biệt là mỗi nền tảng truyền thông Web3 quy tắc định dạng đều khác nhau, điều chỉnh thủ công một lần rất tốn thời gian.

Nên tôi làm một công cụ nhỏ, phối hợp với script dầu khỉ trình duyệt đã chỉnh sửa bằng Coding, một bản gốc Markdown hoặc Word ném vào, nó tự động giúp tôi chuyển thành định dạng tương ứng của từng nền tảng và trực tiếp chèn hình, không dám nói cao cấp, nhưng mỗi ngày giúp tiết kiệm một chút việc cơ khí.

Thực ra 4 thứ này hiện tại đều rất sơ khai, thậm chí có thể nói hơi xấu, cũng không dám nói là sản phẩm hoàn chỉnh, nhưng với tôi đã rất hữu dụng, vì một ý tưởng xuất hiện sau đó, tôi có thể ngay lập tức đưa nó vào hệ thống, thay vì để nó tan biến, quên đi.

Đây mới là thay đổi tôi cảm thấy quan trọng nhất.

3. Cách nghiên cứu đầu tư của người bình thường, thực sự thay đổi rồi

Cũng vì thế, tôi càng ngày càng cảm thấy người bình thường làm đầu tư, không nhất định phải vừa lên đã làm mô hình phức tạp, nhưng ít nhất nên có mấy hệ thống cơ sở thuộc về chính mình.

Vì hiện tại AI thay đổi đối với người bình thường, không phải khiến bạn đột nhiên trở thành đại thần, mà là khiến nhiều việc trước đây “muốn làm nhưng không làm được”, có thể làm một bản sơ thảo trước.

Đặc biệt đối với người như tôi mỗi ngày phải xem thị trường, cảm nhận rất rõ ràng, chỉ cần có tư duy, mỗi nhà đầu tư bình thường thực tế đều có thể từ từ tích lũy ra mấy hệ thống cơ sở của chính mình:

  • Hệ thống quan sát tài sản: Bạn thực sự đang quan tâm những tài sản nào, chúng thuộc thị trường nào, gần đây biến động gì;
  • Hệ thống giám sát tín hiệu: Những việc nào một khi xảy ra, có thể có nghĩa là kỳ vọng thị trường đang thay đổi;
  • Hệ thống sắp xếp biểu đồ: Một lĩnh vực không phải một điểm, mà là một mạng lưới, ai ở thượng nguồn, ai ở hạ nguồn, ai hưởng cảm xúc, ai hưởng thành tích, ai hưởng vốn. Đặc biệt hơn một năm qua, cổ phiếu phân khúc AI gần như đang thưởng cho những người có thể thấu hiểu một lĩnh vực (từ HPC đến module quang rồi đến chuỗi lưu trữ);
  • Hệ thống tổng kết: Lúc đó tại sao bạn lại kỳ vọng, sau này xảy ra chuyện gì, đúng ở đâu, sai ở đâu;

Những việc này trước đây không phải không thể làm, là quá phiền phức, khó kiên trì, ý nghĩa lớn nhất của AI, là chặt bỏ một khối lớn việc phiền phức.

Bạn không chắc biết viết code, nhưng bạn có thể mô tả nhu cầu, rồi từ từ tích lũy ra thiết kế sản phẩm của chính mình, và không cần làm xong một lần, ra bản đầu tiên trước, vừa dùng vừa sửa.

Đây cũng là điểm hấp dẫn nhất của Vibe Coding đối với tôi, phản hồi quá nhanh, trước đây một ý tưởng từ nảy ra đến thành hình, ở giữa có thể cách rất lâu, lâu đến mức chính bạn cũng quên tại sao lúc đó muốn làm.

Bây giờ là hôm nay nghĩ ra một chức năng, hôm đó đã có thể thử; thử xong không hài lòng, lập tức sửa; dùng hai ngày lại nảy ra nhu cầu mới, tiếp tục lặp lại.

Cái vòng khép kín “ý tưởng — thực hiện — sử dụng — phản hồi — sửa lại” này, một khi quay, thực sự sẽ khiến người ta không dừng lại được.

Viết ở cuối

Bài này coi như là ghi chép đầu tiên của giai đoạn mới “Thái Lạc Tyler”.

Về sau sẽ cố gắng cập nhật thường nhật, ghi chép tư duy đầu tư, thân nghiệm công cụ, thao tác thực tế trên chain và nghiên cứu chênh lệch giá của tôi, cùng một số điểm kiến thức thao tác thực tế Web3 và đầu tư mang tính phổ biến/nhập môn.

Hoan nghênh theo dõi, tùy lúc giao lưu.

Related Questions

QTác giả đã sử dụng những công cụ AI nào để phát triển bảng điều khiển đầu tư của mình?

ATác giả chủ yếu sử dụng Codex, Claude Code client, và khi hết hạn mức thì chuyển sang sử dụng API của DeepSeek qua CLI.

QBốn công cụ nhỏ mà tác giả đã tạo ra trong nửa tháng là gì?

AĐó là: 1) Bảng điều khiển tài sản đa thị trường, 2) Công cụ giám sát cá cược thị trường dự đoán (PM), 3) Hệ thống backend nhỏ cho việc vận hành nội dung, và 4) Công cụ định dạng một cú nhấp chuột.

QLợi ích chính của việc sử dụng Vibe Coding theo tác giả là gì?

ALợi ích chính là vòng phản hồi cực nhanh: một ý tưởng có thể được thử nghiệm trong ngày, sử dụng, nhận phản hồi và lặp lại ngay lập tức. Điều này loại bỏ rào cản 'quá phiền phức' khiến nhiều ý tưởng bị bỏ quên.

QTác giả đề xuất những hệ thống cơ bản nào mà mọi nhà đầu tư cá nhân nên tích lũy?

ATác giả đề xuất bốn hệ thống: 1) Hệ thống quan sát tài sản, 2) Hệ thống giám sát tín hiệu, 3) Hệ thống tổ chức biểu đồ/lược đồ đầu tư, và 4) Hệ thống xem xét, đánh giá lại (retrospective).

QTại sao tác giả cho rằng công cụ giám sát cá cược PM (thị trường dự đoán) lại mang lại lợi thế nhỏ?

ABởi vì nhiều thị trường dự đoán do người chơi phương Tây dẫn dắt, thường định giá chậm hơn đối với thông tin và động thái chính trị - kinh tế ở Đông Á. Lợi thế nằm ở khoảng chênh lệch thời gian này.

Related Reads

Google TPU Shipments Revised Up by 50%

Recent industry research indicates a significant upward revision in the shipments of Google's TPU (Tensor Processing Unit) chips. Previous expectations for 2027 were set at around 10 million units, but new estimates now point to 15 million units, a 50% increase. This substantial boost directly translates to higher demand across the entire supporting supply chain. Google's TPU clusters utilize a standardized all-optical interconnect architecture. Consequently, key hardware components are deeply integrated and scaled in fixed ratios with the chips. The 15 million TPU target will drive corresponding demand increases for NPO optical engines (roughly a 1:1 match), 1.6T optical modules, OCS optical switches, high-end server power supplies, fiber optics & MPO connectors, and liquid cooling solutions. Among these, liquid cooling is highlighted as the sector experiencing the most significant transformation and offering the most stable potential for excess returns. As next-generation TPU chips reach power levels where traditional air cooling is insufficient, liquid cooling becomes essential. 2026 is forecasted as the first year of substantial adoption for Google's liquid cooling solutions. This shift, coupled with delivery and capacity bottlenecks faced by incumbent overseas manufacturers, is creating a prime window for domestic Chinese suppliers to enter and secure Google's core supply chain. The market size for Google-specific liquid cooling is projected to potentially triple from a baseline of hundreds of billions to around 300 billion units by 2028. The logic for the fiber optic sector is also being rewritten. Once considered a cyclical commodity tied to telecom operator procurement, fiber is now a strategic and scarce resource for AI Data Centers (AIDC). A severe supply-demand imbalance, driven by the long lead time for preform production (18-24 months) and surging demand from cloud giants, is supporting strong performance. Chinese fiber manufacturers are well-positioned to capture a significant share of global AIDC demand, with exports potentially reaching 200-300 million core kilometers in 2026. Overall, the investment focus within the AI computing industry is shifting from pure "chip performance speculation" towards the more certain incremental growth in computing infrastructure and its supporting ecosystem. The upward revision in Google TPU shipments, along with the potential for further doubling by 2028, is seen as solidifying performance visibility for the entire supporting supply chain over the next two years.

marsbit1h ago

Google TPU Shipments Revised Up by 50%

marsbit1h ago

What Wall Street Really Wants After the Crypto Story Recedes

The tide of speculative crypto narratives has receded, revealing Wall Street's true objective: building a controlled, yield-generating, and compliant financial pipeline on distributed ledgers. They are migrating core functions onto blockchains, not for decentralization, but for efficiency and new revenue streams. Key developments include BlackRock's BUIDL fund, a tokenized treasury fund acting as a foundational reserve asset, and the rise of Securitize, which is going public and partnering with the NYSE to build a 24/7 digital securities trading and settlement system. This signals a major shift of securities clearing to blockchain technology. To make volatile assets like Bitcoin palatable for institutional investors, firms like BlackRock and Goldman Sachs are creating "covered call" ETFs (e.g., BITA). These products systematically sell options on Bitcoin holdings, transforming price volatility into stable monthly income, effectively repackaging crypto as a yield-bearing asset. Stablecoins are being positioned not as speculative tools but as efficient payment rails. Companies like Stripe and Mastercard are integrating them for instant, low-cost merchant settlements and cross-border card payments, respectively. Critically, new legislation like the GENIUS Act shapes them as non-interest-bearing, heavily regulated extensions of the US dollar system. In summary, Wall Street is quietly constructing a parallel, blockchain-based financial infrastructure featuring tokenized traditional assets, structured crypto yields, and programmable dollar pipelines—all under its control and fully integrated with existing regulatory and credit frameworks.

marsbit1h ago

What Wall Street Really Wants After the Crypto Story Recedes

marsbit1h ago

Tying Itself to SpaceX: Cursor's $60 Billion Rise

This article recounts the rapid rise of AI-powered coding startup Cursor and its 25-year-old MIT graduate CEO, Michael Truell. Launched in 2023, Cursor achieved explosive growth, reaching over 10 billion USD in revenue by late 2025. However, its journey highlights a central dilemma for AI application companies: dependence on foundational model providers. Cursor initially relied heavily on Anthropic's models but faced an existential threat when Anthropic launched its own competing coding tool, Claude Code. In response, Cursor declared an internal emergency in early 2026 and accelerated development of its own model, Composer. To secure the immense computing power needed, Truell struck a pivotal deal with Elon Musk's SpaceX in April 2026. The collaboration grants Cursor access to SpaceX's supercomputing resources for Composer, while SpaceX's Grok model benefits from Cursor's programming data. The agreement includes a potential 600 billion USD acquisition of Cursor by SpaceX later in the year, though a substantial termination fee is in place if the deal falls through. The story explores Cursor's intense, sometimes controversial hiring practices involving lengthy unpaid "work trials," its complex partnership-turned-rivalry with Anthropic, and its high-stakes gamble to ensure independence through the SpaceX alliance. The core question remains: will Cursor evolve into a defining, independent "generational" software company, or become a key piece in a tech giant's AI arsenal?

marsbit1h ago

Tying Itself to SpaceX: Cursor's $60 Billion Rise

marsbit1h ago

Trading

Spot
Futures

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of AI (AI) are presented below.

活动图片