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CLAUDE.md

This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.

Todo管理ルール

チケット内のタスク管理

各実装チケット（docs/XXX_*.md）内のタスクは- [ ]で未完了、- [x]で完了を表す
タスクが完了したら、該当ファイルを編集して- [ ]を- [x]に変更する

例：

## タスク
- [x] 完了したタスク
- [ ] 未完了のタスク

プロジェクト概要

TradingAgentsは、実際の投資会社の構造を模倣したマルチエージェントLLMトレーディングフレームワークです。LangGraphを使用して構築され、ファンダメンタル分析、センチメント分析、テクニカル分析などを行う専門的なエージェントが協調して市場分析と取引判断を行います。

重要なコマンド

インストールと環境セットアップ

# 仮想環境の作成（Python 3.10以上が必要）
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# 必要なAPIキーの設定
export FINNHUB_API_KEY=$YOUR_FINNHUB_API_KEY
export OPENAI_API_KEY=$YOUR_OPENAI_API_KEY

CLIの実行

python -m cli.main

パッケージとしての使用

from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=DEFAULT_CONFIG.copy())
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2024-05-10")

アーキテクチャと主要コンポーネント

ディレクトリ構造

tradingagents/ - メインパッケージ
- agents/ - すべてのエージェント実装
  - analysts/ - 4種類のアナリストエージェント（Market, Social, News, Fundamentals）
  - researchers/ - Bull/Bearリサーチャー（議論によるバランス評価）
  - trader/ - 取引判断を行うトレーダーエージェント
  - managers/ - リサーチマネージャーとリスクマネージャー
  - risk_mgmt/ - リスク評価のディベーターエージェント
- dataflows/ - データ取得とキャッシュ管理
- graph/ - LangGraphベースのワークフロー実装
cli/ - リッチなCLIインターフェース

主要な設定ファイル

tradingagents/default_config.py - デフォルト設定
- LLMプロバイダー設定（OpenAI、Anthropic、Google）
- モデル選択（deep_think_llm、quick_think_llm）
- 議論ラウンド数の設定
- オンライン/オフラインツールの切り替え

エージェントフロー

アナリストチーム - 市場、ソーシャル、ニュース、ファンダメンタル分析を並行実行
リサーチチーム - Bull/Bearリサーチャーによる議論と評価
トレーダー - 総合的な取引判断
リスク管理 - ポートフォリオリスクの評価と調整
ポートフォリオマネージャー - 最終承認/拒否

データソース

FinnHub API（金融データ）
Reddit API（ソーシャルセンチメント）
Google News（ニュース分析）
Yahoo Finance（価格データ）
StockStats（テクニカル指標）

開発時の注意点

API使用量

フレームワークは大量のAPIコールを行うため、テスト時は以下を推奨：

gpt-4o-miniやo4-miniを使用してコストを削減
config["max_debate_rounds"]を1に設定して議論ラウンドを制限
config["online_tools"]をFalseにしてキャッシュデータを使用

メモリ管理

各エージェントは独自のメモリ（FinancialSituationMemory）を持ち、results_dirに保存されます。

現在の制限

正式なテストフレームワークが未設定
リンターやコード品質ツールが未設定
CI/CDパイプラインが未実装

トラブルシューティング

M1 Mac (ARM64) での問題

chromadbのインストール時にビルドエラーが発生する場合：pip install --upgrade --force-reinstall chromadb
numpy互換性の問題：pip install numpy==1.26.2を使用

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