28 天實施路線圖即工作流程與時程 (28-Day Implementation Roadmap)
系統架構圖：
此圖呈現 28 天的開發生命週期，並將專案分為四個不同的色彩編碼階段：(1) 基礎與資料、(2) 多代理設計、(3) 回測與偏誤控制、(4) 最佳化與部署。每個階段皆標示關鍵的 GCP 工具整合、迭代式模型調整，以及重要的資料驗證檢查點。

每日執行計畫
第 1 週：資料基礎與工具工程（第 1–7 天）
• 第 1 天：設定 GCP 環境：初始化 Vertex AI、BigQuery，並建立 Cloud Run/Functions 部署基礎。
• 第 2 天：財務資料擷取：將 3 年的損益表、資產負債表及現金流量表資料標準化並載入 BigQuery。此部分可以測試今天參加Google Cloud 的Agentic Data Cloud Forum Taipei中所公布的AlloyDB函數，測試是否已有內嵌函數，以省下Token數目及運作時間。
• 第 3 天：特徵工程：實作 Z 分數標準化，以及動能／成交量指標（例如 pandas-ta）的指令碼。
• 第 4 天：基本面工具：透過 Gemini Python 環境或 Cloud Functions 開發 DCF 程式碼執行工具。並測試驗證DCF中的參數。
• 第 5 天：技術工具：建立自訂函式呼叫介面（fetch_market_data、calculate_indicators），以取得技術訊號。
• 第 6 天：RAG 實作：設定 Vertex AI Search；將過往 10-K/10-Q 文件與法說會紀錄向量化並匯入。此部分也要測試驗證AlloyDB函數是否已經建立。
• 第 7 天：驗證里程碑 1：驗證特徵標準化的正確性；稽核 DCF 工具的運算精確度。
第 2 週：代理模組設計與校準（第 8–14 天）
• 第 8 天：設定基本面代理：實作 Gemini 1.5 JSON 輸出模式，用於 DCF 假設與情境邏輯（基準、樂觀、保守）。
• 第 9 天：設定事件與產業代理：整合 Google Search Grounding 以取得即時新聞，並整合 Vertex AI Search (RAG) 以取得公司文件。並測試事件發生時對於價格變化的影響。
• 第 10 天：設定技術代理：結合函式型指標與 Gemini Vision，進行多模態圖表型態辨識。
• 第 11 天：實作主要風險代理：在系統提示中制定嚴格的風險界線（例如，若基本面缺乏安全邊際，禁止僅依技術面買進）。
• 第 12 天：工作流程編排：使用 Vertex AI Agent Builder 或 LangGraph 串接各代理，進行訊息傳遞並輸出最終決策。
• 第 13 天：稽核日誌：實作 Firestore/Cloud Storage 記錄，以擷取決策依據、情境與停損水位。
• 第 14 天：驗證里程碑 2：使用 5 檔範例股票測試完整代理鏈；調整提示以修正邏輯錯誤。
第 3 週：回測與偏誤控制（第 15–21 天）
• 第 15 天：回測策略引擎：使用標準化的 BigQuery 資料實作交易模擬迴圈。
• 第 16 天：消除後見之明偏誤：財務資料嚴格依公開公告日期，而非季度結束日期。
• 第 17 天：消除存活者偏誤：將已下市、被收購或破產公司的資料納入回測樣本範圍。
• 第 18 天：納入交易摩擦：從每筆模擬交易的買進／賣出中扣除券商手續費、稅費與市場滑價。
• 第 19 天：首次回測執行：進行初始 3 年歷史回測；分析 Alpha 衰減與訊號有效性。
• 第 20 天：模型調整 1：找出表現較弱的參數；校準多代理模組的評分權重。
• 第 21 天：驗證里程碑 3：驗證偏誤控制；在歷史回撤事件（例如 2022 年市場下跌）期間對代理進行壓力測試。
第 4 週：最佳化、前向調整與發布（第 22–28 天）
• 第 22 天：實作前向最佳化架構：將資料分為訓練集與滾動樣本外 (OOS) 測試集。
• 第 23 天：參數調整：使用訓練資料最佳化評分權重與風險門檻（例如停損水位）。
• 第 24 天：儀表板開發：建立連接 BigQuery/Firestore 的 Looker Studio 儀表板，以視覺化每日評分與自選股。
• 第 25 天：自動化：設定 Cloud Scheduler，以自動執行每日分析與日誌記錄管線。
• 第 26 天：端對端流程演練：執行完整的模擬市場週期；檢查稽核日誌的正確性。
• 第 27 天：最終模型調整：依 OOS 驗證結果微調提示或權重。
• 第 28 天：最終審查與發布：稽核完整的原則性風險界線，並部署量化架構。
整個工作流程除了模型的建立，我認為回測及驗證是非常重要的環節，藉此以取得優化驗證過可用的數據，以讓投資模型真的可用。