プロジェクトの概要
「ai-hedge-fund」は、複数の独立したAIエージェントを組み合わせ、ヘッジファンドの意思決定プロセスをシミュレーションするシステムです。 ウォーレン・バフェットのようなバリュー投資家から、マイケル・バリーのようなショートセラーに至るまで、実在するレジェンド投資家たちの投資哲学をAIエージェントとして定義し、それらの議論を通じて最終的なポートフォリオを決定します。
機能・できること
- マルチエージェント議論: バフェット、バリー、キャシー・ウッドなどの個別の投資方針を持つエージェントが各銘柄を分析。
- 多層的な意思決定: 各エージェントの意見を Risk Manager が検証し、最終的に Portfolio Manager が実行判断を下す堅牢なフロー。
- テクニカル・ファンダメンタル分析: 市場データに基づき、Cover, Sell, Short, Hold などのアクションを理由とともに生成。
- LLM 選択の柔軟性: OpenAI, Anthropic のほか、Ollama を介したローカル LLM での運用もサポート。
リポジトリの構成
Python と LangGraph をベースに構築されており、エージェント間の協力関係（ワークフロー）が明確に定義されています。
src/agents/: 各投資家エージェントやマネージャーのロジックを格納。src/graph.py: エージェント間の遷移と意志決定のグラフ構造を定義。src/tools/: 市場データの取得や計算を行うツール群。
セットアップ・導入のイメージ
Poetry を使用した環境構築が推奨されています。
- リポジトリをクローンし、
poetry installを実行。 .envファイルに OpenAI 等の LLM キーと、Financial Modeling Prep の API キーを設定。poetry run python src/main.py --ticker AAPLのようにコマンドを実行すると、指定した銘柄の分析が開始されます。
ターゲット層 / 注目ポイント
AIエージェントのビジネス応用を模索している開発者や、FinTech 分野の研究者に最適です。 単一の AI に答えを求めるのではなく、複数の「専門家（エージェント）」を戦わせ、その結果を「合意」としてまとめるアプローチが、実際の組織的な意思決定プロセスに近く、非常に実用的である点に注目が集まっています。
制約・リスク
このプロジェクトはあくまで教育・研究目的であり、実際の金融取引に使用することは推奨されていません。 意志決定の質は使用する LLM の性能と、提供される市場データの精度に強く依存します。現実の資金投入には自己責任と慎重な検証が必要です。
まとめ
「投資の専門家を AI で再現し、組織としての判断を下す」というコンセプトを、LangGraph を用いて具現化した非常に興味深いプロジェクトです。 AI エージェントが単なるアシスタントを超え、複雑な意思決定を代行する未来を予感させる内容となっています。