Chuyên gia chứng khoán Đặng Trọng Khang là ai? Tìm hiểu chi tiết A-Z

Chuyên gia chứng khoán Đặng Trọng Khang là ai? Tìm hiểu chi tiết A-Z
Hoàng Trúc

23/02/2024

1046

0

Chia sẻ lên Facebook
Chuyên gia chứng khoán Đặng Trọng Khang là ai? Tìm hiểu chi tiết A-Z

Ông Đặng Trọng Khang là một chuyên gia về chứng khoán ở Việt Nam và có nhiều khóa học đào tạo cách đầu tư chứng khoán. Nhiều người đang quan tâm tới khóa học của chuyên gia Đặng Trọng Khang sẽ có câu hỏi là ông có uy tín hay không? Câu hỏi này không có gì quá bất ngờ vì thị trường tài chính vẫn luôn tồn tại rất nhiều kẻ lừa đảo. Vậy hãy cùng tìm hiểu về chuyên gia Đặng Trọng Khang trong bài viết dưới đây.

 

Khám phá các bài phân tích, dự báo xu hướng và chiến lược đầu tư hữu ích từ chuyên gia Đặng Trọng Khang ngay khi book lịch tư vấn tại ứng dụng Askany.

Đặng Trọng Khang là ai?

Đặng Trọng Khang là ai
Đặng Trọng Khang

Đặng Trọng Khang là một cái tên khá quen thuộc trong giới chuyên gia chứng khoán tại Việt Nam. Ông là người sáng lập và chia sẻ phương pháp đầu tư Causality Investing, một hệ thống được đánh giá là có tính ứng dụng cao và dễ dàng áp dụng vào thực tế. Từ năm 2006, ông đã tham gia vào thị trường này và tính đến hiện tại, đã có hơn 15 năm kinh nghiệm. Trong suốt thập kỷ qua, ông luôn đầu tư và không ngừng học hỏi để bổ sung kiến thức và tích lũy thêm kinh nghiệm thực tế.

Phương pháp casual investing là gì?

Phương pháp Causality Investing là một phương pháp đầu tư vào thị trường chứng khoán dựa trên mối tương quan nhân quả giữa các yếu tố kinh tế, chẳng hạn như giá cổ phiếu, chỉ số tài chính và các yếu tố kinh tế khác. Theo phương pháp này, các nhà đầu tư sẽ tìm kiếm mối tương quan giữa các yếu tố này và sử dụng các công cụ phân tích thống kê và máy học để tìm ra những quy luật và mối tương quan tiềm ẩn trong dữ liệu.

Phương pháp này được xây dựng trên cơ sở giả định rằng, nếu có mối tương quan nhân quả giữa các yếu tố kinh tế và giá cổ phiếu, thì việc đầu tư dựa trên mối tương quan này sẽ đem lại lợi nhuận cao hơn. Tuy nhiên, phương pháp Causality Investing cũng có những hạn chế và rủi ro, và nó không phải là phương pháp đầu tư phù hợp với mọi nhà đầu tư.

Lợi ích của việc theo phương pháp casual investing là gì?

chuyên gia chứng khoán Đặng Trọng Khang
Lợi ích của việc theo phương pháp casual investing là gì?

Việc áp dụng phương pháp Causality Investing có thể mang lại nhiều lợi ích cho các nhà đầu tư trong thị trường chứng khoán, bao gồm:

  1. Đầu tư thông minh hơn: Phương pháp này cho phép các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư dựa trên cơ sở dữ liệu và phân tích thống kê, giúp đưa ra quyết định đầu tư có tính khoa học hơn.
  2. Giảm thiểu rủi ro: Việc sử dụng phương pháp này giúp giảm thiểu rủi ro đầu tư bằng cách tập trung vào những cổ phiếu có mối tương quan nhân quả mạnh mẽ với các yếu tố kinh tế khác, giúp giảm thiểu rủi ro và tăng tỷ lệ thành công đầu tư.
  3. Tăng tính ứng dụng: Các phương pháp và công cụ sử dụng trong phương pháp Causality Investing rất hiệu quả và có tính ứng dụng cao, giúp các nhà đầu tư áp dụng chúng vào thực tiễn đầu tư một cách dễ dàng.
  4. Tối ưu hóa lợi nhuận: Phương pháp này cho phép các nhà đầu tư tìm kiếm các mã chứng khoán tốt hiện nay có tiềm năng tăng trưởng cao, đồng thời tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro đầu tư.

Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp Causality Investing cũng có những hạn chế và không phù hợp với tất cả các loại nhà đầu tư.

Như các bạn có thể thấy, chuyên gia Đặng Trọng Khang là một người có nhiều hiểu biết về thị trường chứng khoán Việt Nam. Vì thế các kiến thức mà ông mang lại rất có giá trị cho việc đầu tư của bạn. Để được tư vấn trực tiếp bởi chuyên gia Đặng Trọng Khang, bạn có thể sử dụng ứng dụng Askany cho việc đặt lịch tư vấn 1-1, online hoặc offline. Ngoài chuyên gia Đặng Trọng Khang, Askany cũng có rất nhiều chuyên gia chứng khoán khác sẵn sàng tư vấn, hướng dẫn cho bạn cách giao dịch an toàn và có nhiều lợi nhuận.

Bình luận

Kinh nghiệm thực tế

Tư vấn 1:1

Uy tín

Đây là 3 tiêu chí mà TOPCHUYENGIA luôn muốn hướng tới để đem lại những thông tin hữu ích cho cộng đồng