TradingAgents/docs/001_TAFlowStrategy_Implementation.md

チケット #001: TAFlowStrategy 実装

概要

TradingAgentsGraphをラップし、バックテスト用の戦略エンジンとして機能するTAFlowStrategyクラスの実装

目的

• 既存のTradingAgentsGraphを活用した売買判断の実行
• バックテスト環境での適切な動作（オフラインモード、キャッシュ利用）
• 日付を指定して Buy/Sell/Hold の判断を返すインターフェース

実装要件

1. クラス設計

class TAFlowStrategy:
    def __init__(self, config: dict):
        """
        Args:
            config: TradingAgentsGraphの設定辞書
                    - online_tools: False固定（キャッシュのみ利用）
                    - その他既存のDEFAULT_CONFIG設定を継承
        """
        pass
    
    def decide(self, ticker: str, date: str) -> str:
        """
        指定日付での売買判断を返す
        
        Args:
            ticker: 銘柄シンボル（例: "AAPL"）
            date: 判断日（YYYY-MM-DD形式）
            
        Returns:
            "Buy" | "Sell" | "Hold" のいずれか
        """
        pass

2. 実装詳細

• TradingAgentsGraphのpropagateメソッドを内部で呼び出し
• エラーハンドリング（データ不足、API制限等）
• デバッグモードのサポート
• メモリ管理（results_dirへの保存）

3. 設定管理

• config["online_tools"] = False の強制
• キャッシュディレクトリの自動設定
• LLMモデル選択の柔軟性確保

受け入れ条件

• TAFlowStrategyクラスが実装され、decideメソッドが正しく動作する
• オフラインモードでのみ動作することが保証される
• エラー時の適切なフォールバック（例：データ不足時は"Hold"）
• ユニットテストの作成

依存関係

• tradingagents.graph.trading_graph
• tradingagents.default_config
• 既存のエージェント実装

タスク

• TAFlowStrategyクラスの基本実装
• TradingAgentsGraphとの統合
• エラーハンドリングの実装
• 設定管理の実装
• ユニットテストの作成
• ドキュメント作成