本模型結合基本面、技術面與風險管理,先分析近三年財務報表、產品營收、產業需求及供應鏈,並以未來五年現金流折現估算合理價值;再運用近兩年K線、成交量及二十日、五十日、二百日均線,搭配重大事件觀察價格反應。買賣決策須同時考量估值安全邊際、趨勢強弱與事件風險,並限制單一標的及產業曝險。模型應透過歷史回測、樣本外驗證與持續優化,提升選股、進出場及部位配置的有效性,並利用Google AI熟悉AI Agent的實務應用。
第 22 天 10/06/2026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。在建置 AI 多代理(Multi-Agent)量化交易...
第 23 天 10/07/2026參數調整:使用訓練資料最佳化評分權重與風險門檻(例如停損水位)。在 AI 多代理(Multi-Agent)量化交易系統的建構過...
第 24 天 10/08/2026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 10/09/2026自動化:設定 Cloud Scheduler,以自動執行每日分析與日誌記錄管線。在 AI 多代理(Multi-Agent)量化...
第 26 天 10/10/2026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。在 AI 多代理(Multi-Agent)量化交易系統的建構過程...
第 27 天 10/11/2026最終模型調整:依 OOS 驗證結果微調提示或權重。在 AI 多代理(Multi-Agent)量化交易系統的建構過程中,當我們完...
第 28 天 10/12/2026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。在歷經了資料管線標準化、多代理協同推理、前向最佳化(WFO)、壓力測...