NỘI DUNG BÀI VIẾT
Trước khi học phân tích cơ bản một cách bài bản, tôi từng nghĩ rằng chỉ cần biết P/E, ROE, EPS, đọc được một phần báo cáo tài chính và theo dõi tăng trưởng lợi nhuận là đã có thể đánh giá một cổ phiếu.
Nhưng khi thực sự đứng trước một doanh nghiệp và phải tự trả lời câu hỏi “Có điều gì khiến doanh nghiệp này đáng để nghiên cứu?”, tôi mới nhận ra kiến thức của mình vẫn còn rất rời rạc.
Tôi biết các chỉ số, nhưng chưa biết ghép chúng thành một quy trình.
Tôi biết doanh nghiệp tốt là quan trọng, nhưng chưa biết làm thế nào để đánh giá chất lượng doanh nghiệp.
Tôi biết phải định giá, nhưng chưa hiểu vì sao cùng một doanh nghiệp có thể cho ra những kết quả khác nhau khi giả định thay đổi.
Đó là lý do tôi tìm đến Khóa học Phân tích Cơ bản Chuyên sâu Cổ phiếu Việt Nam tại Fintrain.
Sau quá trình học, điều tôi thấy có giá trị nhất không phải việc biết thêm bao nhiêu công thức. Tôi bắt đầu hiểu cách đi từ mô hình kinh doanh → chất lượng doanh nghiệp → báo cáo tài chính → lợi thế cạnh tranh → định giá → luận điểm đầu tư → rủi ro.
Quan trọng hơn, tôi học được cách đặt một câu hỏi mà trước đây mình rất ít khi chủ động hỏi:
“Điều gì có thể khiến luận điểm đầu tư của tôi sai?”
Tóm tắt nhanh: Tôi nhận được gì sau khóa học?
|
1. Vì sao tôi cần học phân tích cơ bản khi trên mạng đã có rất nhiều kiến thức?
Vấn đề của tôi không phải thiếu thông tin. Vấn đề là tôi không biết kết nối thông tin thành một quá trình phân tích hoàn chỉnh.
Trước khi học, tôi đã đọc khá nhiều nội dung về chứng khoán.
- P/E là gì, tôi biết.
- ROE là gì, tôi cũng biết.
- Tôi hiểu doanh thu và lợi nhuận quan trọng.
- Tôi từng xem bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ.
Nhưng khi phải tự phân tích một doanh nghiệp từ đầu, tôi thường bị mắc ở câu hỏi:
“Bắt đầu từ đâu?”
- Tôi nên xem P/E trước?
- Đọc báo cáo thường niên?
- Tìm hiểu ngành?
- Phân tích ban lãnh đạo?
- Hay xem kết quả kinh doanh?
- Nếu doanh thu tăng thì đã đủ tốt chưa?
- Nếu lợi nhuận tăng nhưng dòng tiền yếu thì sao?
- Nếu ROE cao nhưng doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ thì có đáng lo không?
- Nếu doanh nghiệp rất tốt nhưng giá cổ phiếu đã phản ánh quá nhiều kỳ vọng thì sao?
Càng đặt câu hỏi, tôi càng nhận ra: Biết doanh nghiệp tốt chưa đủ.
Tôi còn phải hiểu:
- Tăng trưởng có bền vững không?
- Lợi thế cạnh tranh có thể duy trì không?
- Chất lượng lợi nhuận thế nào?
- Giá hiện tại đang phản ánh điều gì?
- Và rủi ro nào có thể khiến toàn bộ nhận định ban đầu trở nên sai?
Đó là điểm khiến tôi thấy phân tích cơ bản cần được học như một hệ thống tư duy, chứ không phải một danh sách chỉ số.
2. Khóa học Phân tích Cơ bản Chuyên sâu Fintrain phù hợp với ai?
Theo tôi, chương trình phù hợp nhất với người muốn chuyển từ “biết kiến thức” sang “biết cách nghiên cứu một doanh nghiệp”.
Từ nội dung chương trình, tôi thấy ba nhóm khá rõ.
Người đã giao dịch nhưng chưa có hệ thống
Đây là nhóm tôi nghĩ dễ nhìn thấy chính mình nhất.
- Đã từng mua bán cổ phiếu.
- Đã đọc tin.
- Có thể đã đọc báo cáo tài chính.
- Biết một số chỉ số.
Nhưng vẫn có những tình huống như:
- Mua vì nghe tin.
- Mua vì người khác phân tích.
- Không thực sự hiểu doanh nghiệp.
- Không biết khi nào cần đánh giá lại.
- Nếu giá giảm, không rõ nên giữ hay bán vì ngay từ đầu chưa xây dựng một luận điểm đủ rõ.
Tôi từng gặp đúng vấn đề này.
Một cổ phiếu được nhiều người nói tốt, tôi bắt đầu đọc thêm.
Sau đó tôi có xu hướng tìm những dữ liệu tích cực để củng cố suy nghĩ của mình.
Nhưng tôi rất ít khi hỏi:
“Điều gì sẽ chứng minh mình đang sai?”
Người mới muốn học bài bản
Nhóm thứ hai là người mới nhưng muốn bắt đầu từ doanh nghiệp thay vì chỉ học cách đặt lệnh.
Khó khăn phổ biến là:
- Không hiểu doanh nghiệp.
- Không biết nên học gì trước.
- Không hiểu P/E hay ROE phải đặt trong bối cảnh nào.
- Không biết một bài phân tích doanh nghiệp cần có những phần nào.
Theo tôi, bắt đầu bằng một framework có cấu trúc giúp giảm đáng kể sự hỗn loạn khi tự học.
Người đi làm ngoài ngành tài chính
Tôi thấy đây là nhóm rất thực tế.
Không phải ai muốn đầu tư cũng có nền tảng kế toán, ngân hàng hoặc tài chính.
Người đi làm có thể muốn hiểu đầu tư nhưng không có nhu cầu trở thành kế toán chuyên nghiệp.
Điều họ cần là:
Đọc được dữ liệu dưới góc nhìn nhà đầu tư.
Tức là thay vì hỏi:
“Khoản mục này được hạch toán thế nào?”
có thể tập trung nhiều hơn vào:
“Khoản mục này đang nói gì về chất lượng doanh nghiệp?”
Thông tin khóa học
|
3. Framework 4M giúp tôi nhìn doanh nghiệp rộng hơn các chỉ số tài chính
Điểm tôi thích ở 4M là framework này buộc tôi nhìn cả tiền, mô hình kinh doanh, ban lãnh đạo và lợi thế cạnh tranh trước khi kết luận doanh nghiệp tốt hay xấu.
Theo nội dung chương trình, 4M gồm:
Money – Meaning – Management – Moat.
Tôi không xem đây là bốn từ để học thuộc.
Tôi biến chúng thành bốn nhóm câu hỏi.
| Framework | Câu hỏi tôi đặt ra |
| Money | Doanh nghiệp tạo doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền thế nào? |
| Meaning | Tôi có thực sự hiểu doanh nghiệp đang kinh doanh gì không? |
| Management | Ban lãnh đạo điều hành và phân bổ vốn như thế nào? |
| Moat | Lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp nằm ở đâu? |
Money – Doanh nghiệp thực sự tạo tiền như thế nào?
Trước đây, tôi dễ tập trung vào lợi nhuận.
Nhưng lợi nhuận chỉ là một phần câu chuyện.
Tôi bắt đầu muốn hiểu:
- Doanh thu đến từ đâu?
- Mảng nào đóng góp chính?
- Biên lợi nhuận thay đổi thế nào?
- Dòng tiền thực tế ra sao?
- Doanh nghiệp có phải vay nhiều để duy trì tăng trưởng?
- Lợi nhuận kế toán và dòng tiền có đi cùng nhau hay không?
Meaning – Tôi có thực sự hiểu business?
Có những doanh nghiệp tôi từng quan tâm chỉ vì cổ phiếu được nhắc nhiều.
Nếu ai đó hỏi:
“Doanh nghiệp thực sự kiếm tiền bằng cách nào?”
tôi chưa chắc giải thích được trong vài câu.
Sau khi học, đây là một tiêu chí tôi tự đặt cho mình:
Nếu chưa giải thích được mô hình kinh doanh một cách đơn giản, tôi chưa nên vội đi đến định giá.
Management – Ban lãnh đạo có vai trò gì?
Trước đây tôi khá ít chú ý phần này.
Sau đó tôi nhận ra một doanh nghiệp có tiền nhưng việc sử dụng tiền đó như thế nào lại phụ thuộc rất nhiều vào người điều hành.
- Doanh nghiệp giữ tiền?
- Mở rộng?
- Mua lại doanh nghiệp khác?
- Chia cổ tức?
- Tăng vay nợ?
- Phân bổ vốn có tạo thêm giá trị không?
Những câu hỏi này khiến tôi bắt đầu nhìn ban lãnh đạo như một phần quan trọng của phân tích.
Moat – Lợi thế cạnh tranh có thật không?
Tôi từng nói khá dễ:
“Công ty này có thương hiệu mạnh.”
Nhưng thương hiệu mạnh phải tạo ra một lợi ích kinh tế nào đó.
- Có thể bán với giá tốt hơn?
- Chi phí thấp hơn?
- Khách hàng trung thành?
- Mạng lưới phân phối tốt hơn?
- Quy mô khiến đối thủ khó cạnh tranh?
Tôi thấy phần Moat giúp mình tránh sử dụng cụm “lợi thế cạnh tranh” quá chung chung.
4. CANSLIM giúp tôi nhớ rằng cổ phiếu còn chịu ảnh hưởng bởi tăng trưởng và thị trường
CANSLIM giúp mở rộng góc nhìn từ doanh nghiệp sang tăng trưởng, vị thế, cung cầu và bối cảnh thị trường.
Theo chương trình, CANSLIM gồm:
- Current Earnings.
- Annual Earnings.
- New.
- Supply Demand.
- Leader.
- Institutional Sponsorship.
- Market Direction.
Tôi không hiểu CANSLIM theo kiểu cứ đủ các tiêu chí là cổ phiếu sẽ tăng.
Điểm tôi thấy có ích là framework nhắc tôi không nên chỉ nhìn một doanh nghiệp trong trạng thái tách biệt hoàn toàn khỏi thị trường.
- Kết quả hiện tại thế nào?
- Xu hướng lợi nhuận dài hơn ra sao?
- Có động lực mới nào?
- Doanh nghiệp có vị thế dẫn đầu?
- Cung cầu cổ phiếu thế nào?
- Bối cảnh thị trường có thuận lợi?
Tất cả không phải để tạo ra một công thức chắc chắn. Nó giúp tôi có thêm các lớp câu hỏi trước khi hình thành quan điểm.
5. Phần tôi thấy thay đổi nhiều nhất: Đọc báo cáo tài chính để trả lời câu hỏi
Tôi không còn cố “đọc hết” báo cáo tài chính. Tôi đọc để kiểm chứng một giả thuyết hoặc một vấn đề cụ thể.
Đây là phần tôi thấy thực tế nhất. Trước đây, khi mở báo cáo tài chính, tôi thường nhìn:
- Doanh thu. Lợi nhuận. EPS. ROE.
- Nếu số tăng, tôi nghĩ tích cực.
- Nếu giảm, tôi nghĩ tiêu cực.
Nhưng khi học sâu hơn, tôi bắt đầu đặt câu hỏi tiếp theo.
| Dữ liệu | Tôi muốn hỏi tiếp |
| Doanh thu tăng | Tăng từ đâu? |
| Lợi nhuận tăng | Có đến từ hoạt động chính không? |
| Dòng tiền yếu | Vì sao tiền chưa về? |
| Phải thu tăng | Tăng trưởng hay rủi ro thu tiền? |
| Tồn kho tăng | Chuẩn bị cho tăng trưởng hay khó bán hàng? |
| Nợ tăng | Do mở rộng hay thiếu dòng tiền? |
| ROE cao | Hiệu quả hay đòn bẩy? |
Đây là điểm khiến BCTC với tôi bớt giống một bức tường số liệu.
Tôi có thể không hiểu tất cả khoản mục.
Nhưng tôi bắt đầu biết mình đang tìm gì.
Nếu doanh nghiệp nói tăng trưởng tốt, tôi kiểm tra động lực.
Nếu lợi nhuận tăng, tôi xem chất lượng.
Nếu doanh nghiệp mở rộng mạnh, tôi kiểm tra tài sản, nợ và dòng tiền.
Nếu một khoản mục thay đổi bất thường, tôi tìm thêm nguyên nhân thay vì kết luận ngay.
Theo tôi, đây chính là khác biệt mà Fintrain nhấn mạnh:
Không đào tạo người học thành người “đọc báo cáo tài chính cho biết”.
Câu hỏi quan trọng hơn là:
“Sau khi đọc dữ liệu, nhà đầu tư cần quyết định điều gì?”
6. Phân tích doanh nghiệp A–Z giúp tôi kết nối business, ngành, tài chính và rủi ro
Một bài phân tích doanh nghiệp hoàn chỉnh không nên chỉ là bảng chỉ số. Nó phải trả lời được doanh nghiệp làm gì, tăng trưởng nhờ đâu, lợi thế ở đâu và điều gì có thể khiến luận điểm sai.
Khung chương trình Fintrain đưa ra khá rõ:
| Thành phần | Câu hỏi cần trả lời |
| Mô hình kinh doanh | Công ty kiếm tiền như thế nào? |
| Ngành | Động lực tăng trưởng là gì? |
| Lợi thế cạnh tranh | Vì sao doanh nghiệp có thể duy trì vị thế? |
| Tài chính | Lợi nhuận và dòng tiền có chất lượng không? |
| Rủi ro | Điều gì khiến luận điểm đầu tư sai? |
Tôi thích nhất phần rủi ro.
Bởi phần này buộc tôi phải tự phản biện.
Trước đây, nếu thích một doanh nghiệp, tôi thường tìm thêm tin tích cực.
Tôi không cố ý bỏ qua rủi ro, nhưng não mình có xu hướng chọn dữ liệu phù hợp với suy nghĩ ban đầu.
Sau khóa học, tôi bắt đầu thử viết riêng:
Những lý do khiến tôi có thể sai.
Ví dụ:
- Tăng trưởng không đạt kỳ vọng.
- Biên lợi nhuận giảm.
- Đối thủ mạnh hơn dự kiến.
- Ngành bước vào giai đoạn bất lợi.
- Ban lãnh đạo thay đổi cách phân bổ vốn.
- Dòng tiền không theo kịp lợi nhuận.
- Lợi thế cạnh tranh suy yếu.
Tôi thấy chỉ riêng việc viết phần này đã khiến bài phân tích cân bằng hơn rất nhiều.
7. Định giá: Doanh nghiệp tốt chưa chắc cổ phiếu hấp dẫn ở mọi mức giá
Một trong những thay đổi lớn nhất của tôi là tách “chất lượng doanh nghiệp” khỏi “mức giá mình phải trả”.
Trước đây, tôi dễ suy nghĩ:
Doanh nghiệp tốt → cổ phiếu tốt.
Nhưng còn một câu hỏi khác:
Giá hiện tại đang phản ánh bao nhiêu kỳ vọng?
Một công ty có thể có:
Mô hình tốt.,Thương hiệu mạnh.Lợi nhuận tăng trưởng.Lợi thế cạnh tranh.Ban lãnh đạo tốt.
Nhưng nếu thị trường đã đặt kỳ vọng rất cao vào tương lai, nhà đầu tư vẫn phải cân nhắc.
Ngược lại, P/E thấp cũng không có nghĩa tự động là rẻ.
P/E thấp có thể do:
Doanh nghiệp thực sự bị định giá thấp.Hoặc tăng trưởng tương lai thấp. Lợi nhuận hiện tại ở mức khó duy trì.
Ngành đang ở cuối chu kỳ thuận lợi. Rủi ro tài chính cao. Chất lượng lợi nhuận có vấn đề.
Do đó, tôi không còn sử dụng P/E như nút “mua”. Nó chỉ là tín hiệu để tiếp tục nghiên cứu.
Nhiều phương pháp định giá không có nghĩa phải tìm một con số tuyệt đối
Theo nội dung khóa học, học viên được tiếp cận định giá bằng nhiều phương pháp.
Điểm tôi rút ra quan trọng hơn bản thân công thức:
- Mọi định giá đều có giả định.
- Nếu giả định tăng trưởng thay đổi, kết quả thay đổi.
- Nếu biên lợi nhuận khác dự kiến, kết quả thay đổi.
- Nếu chất lượng doanh nghiệp thay đổi, mức định giá hợp lý cũng có thể thay đổi.
Từ đó, thay vì hỏi:
“Giá trị thật của cổ phiếu là chính xác bao nhiêu?”
tôi thích hỏi:
“Mức giá hiện tại đang đòi hỏi điều gì ở tương lai doanh nghiệp?”
Câu hỏi này giúp tôi hiểu định giá dưới góc nhìn kỳ vọng.
8. Xây dựng luận điểm đầu tư là bước khiến tôi cảm thấy mình đang thực sự “phân tích”
Một luận điểm đầu tư phải trả lời được vì sao doanh nghiệp đáng nghiên cứu, kỳ vọng dựa vào đâu và điều gì có thể khiến quan điểm đó sai.
Đây là phần tôi thấy khó nhưng đáng học.
Trước đây tôi có thể nói:“Công ty này tốt.”
Sau này tôi muốn diễn đạt rõ hơn:
- Công ty làm gì?
- Động lực tăng trưởng là gì?
- Lợi thế cạnh tranh nào có khả năng duy trì?
- BCTC đang hỗ trợ hay mâu thuẫn với câu chuyện?
- Định giá đang phản ánh điều gì?
- Rủi ro chính nằm ở đâu?
Tôi bắt đầu xây cho mình một checklist:
- Tôi có hiểu mô hình kinh doanh không?
- Tiền đến từ đâu?
- Động lực tăng trưởng là gì?
- Lợi thế cạnh tranh có thể duy trì không?
- Ban lãnh đạo có những điểm nào cần chú ý?
- Lợi nhuận có chất lượng không?
- Dòng tiền thế nào?
- Định giá đang phản ánh kỳ vọng gì?
- Luận điểm đầu tư của tôi là gì?
- Điều gì có thể khiến luận điểm đó sai?
- Khi nào tôi cần đánh giá lại?
Đây là lúc tôi thấy việc nghiên cứu bắt đầu có điểm đầu và điểm kết thúc.
9. AI trở thành trợ lý nghiên cứu thay vì người đưa ra quyết định
Điểm tôi đánh giá cao là AI được đưa vào toàn bộ quá trình nghiên cứu, nhưng vai trò được đặt đúng: hỗ trợ phân tích chứ không quyết định thay nhà đầu tư.
Trước đây tôi từng thử những câu hỏi rất trực tiếp:
“Phân tích cổ phiếu này.”
“Cổ phiếu này có tốt không?”
Nhưng sau đó tôi hiểu cách đặt câu hỏi như vậy dễ khiến người dùng phụ thuộc vào kết luận được tạo ra.
Trong khóa học, AI được ứng dụng theo nhiều nhóm.
Nghiên cứu doanh nghiệp
AI có thể hỗ trợ:
- Tóm tắt báo cáo thường niên. Tổ chức thông tin.Đặt câu hỏi về mô hình kinh doanh.So sánh doanh nghiệp cùng ngành.
- Điều này khá hữu ích vì một báo cáo thường niên có thể rất dài.
- Tuy nhiên, tôi vẫn cần quay về tài liệu gốc để kiểm tra những thông tin quan trọng.
Phân tích tài chính
AI cũng có thể hỗ trợ: Tìm những điểm cần chú ý. Diễn giải chỉ số. Đặt thêm câu hỏi.Kiểm tra tính logic của giả định.Theo tôi, giá trị nằm ở việc AI tăng tốc quá trình khám phá vấn đề.
Không phải thay người học xác minh vấn đề.Phản biện luận điểm đầu tư. Đây là ứng dụng tôi thấy thú vị nhất.
Thay vì hỏi:
“Cổ phiếu này có mua được không?”
tôi có thể viết luận điểm của mình trước, sau đó hỏi:
“Đây là luận điểm đầu tư của tôi. Hãy đóng vai người phản biện và chỉ ra những rủi ro khiến luận điểm này có thể sai.”
Cách làm này hoàn toàn khác.
AI không còn là người đưa ra đáp án.AI trở thành người chất vấn.
Tôi nghĩ đây là cách sử dụng phù hợp hơn với mục tiêu học đầu tư.
10. Điểm khác biệt của khóa học với tôi nằm ở đâu?
Điểm khác biệt không nằm ở số lượng công thức, mà ở việc toàn bộ nội dung đều hướng về quyết định của nhà đầu tư.
Có ba điểm tôi thấy rõ.
Không học BCTC chỉ để biết BCTC
Tôi không cần trở thành người thuộc mọi khoản mục.
Tôi cần biết:
- Sau khi thấy con số này, tôi cần kiểm tra gì?
- Nó ảnh hưởng thế nào đến chất lượng doanh nghiệp?
- Nó làm luận điểm mạnh lên hay yếu đi?
Không tìm “mã cổ phiếu chắc thắng”
Theo thông tin chương trình, khóa học không cam kết lợi nhuận và không cung cấp khuyến nghị mua bán một cổ phiếu cụ thể như mục tiêu đào tạo.
Thay vào đó, học viên được trang bị:
- Quy trình nghiên cứu.
- Bộ tiêu chí đánh giá.
- Checklist ra quyết định.
- Cách phản biện luận điểm.
- Tôi thấy hướng này hợp lý hơn.
Nếu học xong vẫn chỉ chờ người khác đưa mã, tôi vẫn chưa giải quyết được vấn đề lớn nhất.
AI không phải công cụ quyết định thay người học
- Đây cũng là một điểm tôi đánh giá cao.
- AI được đưa vào quá trình nghiên cứu nhưng không thay thế tư duy.
- Tôi phải biết mình đang hỏi gì.
- Biết dữ liệu lấy từ đâu.
- Biết kiểm tra giả định.
Và cuối cùng, vẫn phải chịu trách nhiệm với quyết định của chính mình.
11. Khóa học có phù hợp với người mới hoàn toàn không?
Theo tôi, người mới có thể học nếu xác định muốn học bài bản từ doanh nghiệp, nhưng cần chuẩn bị tinh thần đây không phải khóa chỉ giải thích các khái niệm nhập môn.
Người mới có thể chưa biết sâu về tài chính. Điều đó không đồng nghĩa phải học kế toán chuyên nghiệp trước.
Nhưng cần sẵn sàng dành thời gian để hiểu:
Mô hình kinh doanh.BCTC. Định giá. Lợi thế cạnh tranh. Luận điểm và rủi ro.
Nếu chỉ muốn biết cách mở tài khoản, đặt lệnh hay đọc bảng giá, đây có thể chưa phải chương trình phù hợp nhất.
12. Những giới hạn mà tôi nghĩ người học cần hiểu
Theo tôi, có một số kỳ vọng nên đặt đúng.
Khóa học không biến người học thành chuyên gia ngay.
Không có framework nào đúng trong mọi doanh nghiệp.
Không có phương pháp định giá nào cho kết quả tuyệt đối chính xác.
AI cũng không thể loại bỏ sai sót.
Và quan trọng nhất:
Phân tích tốt không đồng nghĩa kết quả đầu tư chắc chắn tốt.Thị trường có những yếu tố mà một bài phân tích không thể kiểm soát.
Doanh nghiệp thay đổi.Ngành thay đổi.Thông tin mới xuất hiện. Giả định ban đầu có thể sai.
Vì vậy, tôi nghĩ giá trị của khóa học nằm ở việc nâng chất lượng quá trình, không phải đảm bảo kết quả.
Kết luận: Sau khóa học, điều gì thay đổi nhiều nhất với tôi?
Nếu phải tóm tắt bằng một câu:
Tôi bắt đầu biết cách biến dữ liệu thành câu hỏi, và biến câu hỏi thành một luận điểm có thể kiểm chứng.
Trước đây: “Lợi nhuận tăng, chắc tốt.”
Bây giờ: “Lợi nhuận tăng từ đâu, chất lượng thế nào và dòng tiền có đi cùng không?”
Trước đây: “P/E thấp, có vẻ rẻ.”
Bây giờ:“P/E thấp vì doanh nghiệp bị bỏ quên hay vì thị trường đang phản ánh một rủi ro?”
Trước đây:“Doanh nghiệp tốt, mua được không?”
Bây giờ:“Doanh nghiệp tốt, nhưng mức giá hiện tại đã phản ánh bao nhiêu kỳ vọng?”
Và thay đổi lớn nhất:
Trước đây tôi tìm lý do chứng minh mình đúng.
Bây giờ tôi tập tìm cả lý do cho thấy mình có thể sai.
Tôi nghĩ đây mới là giá trị sâu nhất của phân tích cơ bản.
Không phải dự đoán tương lai. Mà là tạo ra một quy trình để mình biết:
Mình đang sở hữu doanh nghiệp nào.? Vì sao doanh nghiệp có thể tăng trưởng?
Điều gì có thể khiến luận điểm sai ? Khi nào cần hành động hoặc đánh giá lại?
Đó cũng rất gần với thông điệp của Fintrain: Học để hiểu – Đầu tư có phương pháp.
Nếu bạn đang ở trạng thái đã học khá nhiều kiến thức chứng khoán nhưng mọi thứ vẫn rời rạc, hoặc muốn chuyển từ việc đọc nhận định của người khác sang tự nghiên cứu doanh nghiệp, Khóa học Phân tích Cơ bản Chuyên sâu Cổ phiếu Việt Nam là một chương trình đáng để tìm hiểu và đối chiếu với mục tiêu của mình.
Theo thông tin Fintrain cung cấp , học phí gốc của khóa là 9.900.000 đồng, mức học phí ưu đãi là 7.900.000 đồng. Đây là thông tin có thể thay đổi nên người học cần xác nhận lại tại thời điểm đăng ký.
Các quyền lợi Fintrain cung cấp gồm học lại miễn phí những buổi chưa nắm chắc kiến thức, tham gia cộng đồng học viên sau khóa, hỗ trợ giải đáp, cập nhật tài liệu/biểu mẫu/checklist đầu tư,hướng dẫn xây watchlist cổ phiếu đầu tiên và ưu đãi khi đăng ký chương trình chuyên sâu tiếp theo.
Với tôi, câu hỏi nên đặt trước khi đăng ký không phải:
“Khóa này có cho mình mã cổ phiếu nào không?”
Mà là:
“Mình có đang cần một hệ thống để tự phân tích doanh nghiệp hay không?”
Nếu câu trả lời là có, đó cũng chính là lý do tôi tìm hiểu chương trình này.
Câu hỏi thường gặp về khóa Phân tích Cơ bản Chuyên sâu Fintrain
Khóa học phù hợp với ai?
Theo thông tin chương trình, ba nhóm chính gồm nhà đầu tư cá nhân đã giao dịch nhưng chưa có hệ thống, người mới muốn học bài bản và người đi làm ngoài ngành tài chính muốn hiểu sâu hơn về đầu tư.
Học xong có đọc được báo cáo tài chính không?
Khóa học hướng tới việc đọc BCTC dưới góc nhìn nhà đầu tư. Mức độ thành thạo thực tế còn phụ thuộc nền tảng và quá trình thực hành của từng người.
Khóa học có dạy định giá cổ phiếu không?
Có. Nội dung cho biết học viên được tiếp cận nhiều phương pháp định giá. Trọng tâm là hiểu phương pháp, giả định và sự thay đổi của kết quả khi giả định thay đổi.
Có học cách phân tích doanh nghiệp không?
Có. Nội dung bao gồm mô hình kinh doanh, ngành, lợi thế cạnh tranh, tài chính và rủi ro, đồng thời sử dụng các framework như 4M và CANSLIM để tổ chức quá trình nghiên cứu.
Khóa học ứng dụng AI như thế nào?
AI được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu doanh nghiệp, tóm tắt báo cáo thường niên, so sánh doanh nghiệp, tìm điểm cần chú ý, diễn giải dữ liệu, kiểm tra giả định và phản biện luận điểm.
Khóa học có cam kết lợi nhuận không?
Không. Theo thông tin chương trình, Fintrain không đưa ra cam kết lợi nhuận hoặc định vị khóa học như dịch vụ cung cấp khuyến nghị mua bán một cổ phiếu cụ thể.
Không có bình luận