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# チケット #001: TAFlowStrategy 実装
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## 概要
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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
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## 目的
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- 既存のTradingAgentsGraphを活用した売買判断の実行
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- 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）
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- 日付を指定して Buy/Sell/Hold の判断を返すインターフェース
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## 実装要件
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### 1. クラス設計
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```python
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class TAFlowStrategy:
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def __init__(self, config: dict):
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"""
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Args:
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config: TradingAgentsGraphの設定辞書
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- online_tools: False固定（キャッシュのみ利用）
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- その他既存のDEFAULT_CONFIG設定を継承
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"""
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pass
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def decide(self, ticker: str, date: str) -> str:
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"""
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指定日付での売買判断を返す
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Args:
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ticker: 銘柄シンボル（例: "AAPL"）
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date: 判断日（YYYY-MM-DD形式）
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Returns:
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"Buy" | "Sell" | "Hold" のいずれか
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"""
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pass
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```
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### 2. 実装詳細
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- TradingAgentsGraphのpropagateメソッドを内部で呼び出し
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- エラーハンドリング（データ不足、API制限等）
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- デバッグモードのサポート
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- メモリ管理（results_dirへの保存）
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### 3. 設定管理
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- config["online_tools"] = False の強制
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- キャッシュディレクトリの自動設定
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- LLMモデル選択の柔軟性確保
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## 受け入れ条件
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- [ ] TAFlowStrategyクラスが実装され、decideメソッドが正しく動作する
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- [ ] オフラインモードでのみ動作することが保証される
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- [ ] エラー時の適切なフォールバック（例：データ不足時は"Hold"）
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- [ ] ユニットテストの作成
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## 依存関係
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- tradingagents.graph.trading_graph
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- tradingagents.default_config
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- 既存のエージェント実装
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## タスク
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- [ ] TAFlowStrategyクラスの基本実装
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- [ ] TradingAgentsGraphとの統合
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- [ ] エラーハンドリングの実装
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- [ ] 設定管理の実装
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- [ ] ユニットテストの作成
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- [ ] ドキュメント作成 |