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TradingAgents 技術仕様書

プロジェクト概要

TradingAgentsは、実世界の投資会社の組織構造を模倣したマルチエージェントLLMベースの金融取引フレームワークです。専門化されたAI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。

システムアーキテクチャ

1. コア構成

TradingAgents/
├── tradingagents/          # コアパッケージ
│   ├── agents/            # マルチエージェントシステム
│   ├── dataflows/         # データ処理・API統合
│   ├── graph/             # グラフベースオーケストレーション
│   └── default_config.py  # デフォルト設定
├── cli/                   # コマンドラインインターフェース
└── main.py               # エントリーポイント

2. エージェントシステム詳細

2.1 エージェント階層

Phase I: アナリストチーム

Market Analyst: テクニカル分析（SMA、EMA、MACD、RSI、ボリンジャーバンド等）
Social Media Analyst: Reddit、ソーシャルメディアのセンチメント分析
News Analyst: グローバルニュース、マクロ経済指標の分析
Fundamentals Analyst: 財務諸表、インサイダー取引、企業業績分析

Phase II: リサーチチーム

Bull Researcher: 楽観的視点での投資機会評価
Bear Researcher: 悲観的視点でのリスク評価
Research Manager: ディベートの調整と最終判断

Phase III: トレーディングチーム

Trader: 全分析を統合し、取引戦略を策定

Phase IV: リスク管理チーム

Aggressive Debator: 積極的リスク姿勢
Conservative Debator: 保守的リスク姿勢
Neutral Debator: 中立的リスク評価
Risk Manager: リスク評価の統合と最終判断

Phase V: ポートフォリオ管理

Portfolio Manager: 最終取引承認/拒否

2.2 エージェント間通信

# 状態管理クラス
class AgentState(MessagesState):
    company_of_interest: str
    trade_date: str
    market_report: str
    sentiment_report: str
    news_report: str
    fundamentals_report: str
    investment_plan: str
    trader_investment_plan: str
    final_trade_decision: str

class InvestDebateState:
    bull_history: str
    bear_history: str
    judge_decision: str
    count: int

class RiskDebateState:
    risky_history: str
    safe_history: str
    neutral_history: str
    judge_decision: str
    count: int

3. データフロー・API統合

3.1 外部データソース

金融データプロバイダー

Yahoo Finance (yfinance): 株価、出来高、財務データ
FinnHub: ニュース、インサイダー取引、センチメント
StockStats: テクニカル指標計算

ソーシャル・ニュースデータ

Reddit API (praw): r/wallstreetbets等のセンチメント
Google News: 最新ニュース記事
OpenAI API: リアルタイムニュース要約

3.2 データキャッシング

# オンライン/オフラインモード切替
config["online_tools"] = True  # リアルタイムデータ
config["online_tools"] = False # キャッシュデータ使用

4. LLM統合システム

4.1 対応LLMプロバイダー

# プロバイダー設定
config["llm_provider"] = "openai"      # OpenAI GPT
config["llm_provider"] = "anthropic"   # Claude
config["llm_provider"] = "google"      # Gemini
config["llm_provider"] = "ollama"      # ローカルLLM
config["llm_provider"] = "openrouter"  # OpenRouter

4.2 デュアルLLM戦略

# 深い思考モデル（複雑な分析・判断）
config["deep_think_llm"] = "o1-preview"  # または gpt-4o

# 速い思考モデル（迅速な応答）
config["quick_think_llm"] = "gpt-4o-mini"

5. メモリ・学習システム

5.1 FinancialSituationMemory

class FinancialSituationMemory:
    def __init__(self, name, config):
        # ChromaDBベクトルデータベース使用
        # OpenAI/Nomic埋め込みモデル
        
    def add_situations(self, situations_and_advice):
        # 過去の取引状況と結果を保存
        
    def get_memories(self, current_situation, n_matches=1):
        # 類似状況から学習を取得

5.2 メモリ種別

bull_memory: 楽観的予測の履歴
bear_memory: 悲観的予測の履歴
trader_memory: 取引決定の履歴
invest_judge_memory: 投資判断の履歴
risk_manager_memory: リスク評価の履歴

6. グラフベース実行フロー

6.1 LangGraphフレームワーク

# グラフ構築
workflow = StateGraph(AgentState)

# ノード追加
workflow.add_node("Market Analyst", market_analyst_node)
workflow.add_node("tools_market", tool_node)

# 条件付きエッジ
workflow.add_conditional_edges(
    "Market Analyst",
    should_continue_market,
    ["tools_market", "Msg Clear Market"]
)

6.2 実行フロー

並列分析フェーズ: 全アナリストが同時にデータ収集
リサーチディベート: Bull vs Bear、最大N回のディベート
取引決定: トレーダーが統合レポート作成
リスク評価: 3つの視点からリスク議論
最終承認: ポートフォリオマネージャーが決定

7. CLI技術仕様

7.1 リアルタイムUI

Richライブラリによる4パネル表示

Layout(
    Header: ウェルカムメッセージ
    Progress: エージェント状態テーブル
    Messages: メッセージログ（100件バッファ）
    Analysis: 現在のレポート表示
    Footer: 統計情報
)

7.2 ユーザーインタラクション

ティッカー選択: 銘柄コード入力
日付選択: 分析日（YYYY-MM-DD）
アナリスト選択: チェックボックス
研究深度: Shallow(1) / Medium(3) / Deep(5)
LLMプロバイダー: 選択メニュー
モデル選択: 深い/速い思考モデル

8. 依存関係

8.1 主要ライブラリ

LLMフレームワーク

langchain-openai >=0.3.23
langchain-anthropic >=0.3.15
langchain-google-genai >=2.1.5
langgraph >=0.4.8

金融データ

yfinance >=0.2.63
finnhub-python >=2.4.23
stockstats >=0.6.5

UI/CLI

typer (CLIフレームワーク)
rich >=14.0.0 (ターミナルUI)
questionary >=2.1.0 (対話型プロンプト)

データ処理

pandas >=2.3.0
chromadb >=1.0.12
redis >=6.2.0

9. 設定システム

9.1 デフォルト設定

DEFAULT_CONFIG = {
    "llm_provider": "openai",
    "deep_think_llm": "o4-mini",
    "quick_think_llm": "gpt-4o-mini",
    "max_debate_rounds": 1,
    "max_risk_discuss_rounds": 1,
    "max_recur_limit": 100,
    "online_tools": True,
    "backend_url": "https://api.openai.com/v1"
}

9.2 カスタマイズ例

config = DEFAULT_CONFIG.copy()
config["llm_provider"] = "google"
config["deep_think_llm"] = "gemini-2.0-flash"
config["max_debate_rounds"] = 3
config["online_tools"] = False  # オフラインモード

10. 実行要件

10.1 システム要件

Python: >=3.10
メモリ: 推奨8GB以上
ストレージ: データキャッシュ用1GB以上

10.2 API要件

export FINNHUB_API_KEY=$YOUR_FINNHUB_API_KEY
export OPENAI_API_KEY=$YOUR_OPENAI_API_KEY

11. セキュリティ考慮事項

APIキーは環境変数で管理
キャッシュデータはローカル保存
ChromaDBによる埋め込みベクトルのローカル管理
SSL/TLS通信の使用

12. パフォーマンス最適化

並列処理: 複数アナリストの同時実行
キャッシング: 頻繁にアクセスするデータの保存
メモリ管理: dequeによる効率的なバッファリング
UI更新: 4FPSの最適化されたリフレッシュレート

まとめ

TradingAgentsは、高度に構造化されたマルチエージェントシステムで、実世界の投資会社の意思決定プロセスを忠実に再現しています。LangGraphによるオーケストレーション、複数のLLMプロバイダー対応、包括的な金融データ統合により、柔軟かつ強力な金融分析プラットフォームを実現しています。

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