TradingAgents（TauricResearch）は LangGraph ベースのマルチエージェント取引リサーチフレームワークです。Mac mini M4 上の Ollama（http://localhost:11434/v1）で推論すれば、トークン課金のクラウド API を $0 に抑えられます。本記事では llm_provider: "ollama"、16GB/24GB の二段モデル、docker compose --profile ollama、および 東京ノード付近のクラウド Mac（約 $16.9/日）での検証手順を説明します。
Webhook 連携は OpenClaw Webhook と Ollama を、ハードウェア文脈は Mac mini M4 クラウド（日本） をご参照ください。公式：Ollama ドキュメント、Apple Mac mini 仕様。
開示：本記事で言及するクラウド Mac mini レンタルは MacHTML が提供しています。
M4 で Ollama を選ぶ理由
銘柄分析あたり 4～8 回の LLM 呼び出しが発生します。Ollama は Apple Silicon でポート 11434 の OpenAI 互換 API を提供。TradingAgents v0.2.5+ は llm_provider: "ollama" と OLLAMA_BASE_URL に対応しています。
東京ノードで検証するメリット
日本の開発チームは、モデル取得（ollama pull）と LangGraph バッチを 東京リージョンのクラウド Mac に置くと、国内回線からの SSH レイテンシが安定しやすくなります。ノート PC を夜通しフル負荷にせず、M4 Mac mini の 6～12 W アイドル電力で常時 Ollama を温存できます。
16GB / 24GB モデル分割
| ユニファイドメモリ | deep_think_llm | quick_think_llm | 備考 |
|---|---|---|---|
| 16 GB | llama3.1:8b | llama3.2:3b | max_debate_rounds=1 |
| 24 GB | qwen2.5:14b | llama3.2:3b | 研究向け既定 |
| 32 GB+ | qwen2.5:32b | llama3.1:8b | 長い分析チェーン |
インストール
brew install ollama
ollama pull llama3.1:8b
ollama pull llama3.2:3b
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
python3.13 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install .llm_provider ollama
config["llm_provider"] = "ollama"
config["deep_think_llm"] = "llama3.1:8b"
config["quick_think_llm"] = "llama3.2:3b"
config["max_debate_rounds"] = 1対話 CLI：tradingagents。16GB + 8B/3B では 1 銘柄あたりおおよそ 5～20 分 です。
docker compose --profile ollama
docker compose --profile ollama up -d --build
docker compose --profile ollama run --rm tradingagents-ollamaApple Silicon では通常、ネイティブ Ollama + venv の方が日次ループは速いです。
クラウド Mac mini
MacHTML の Mac mini M4 レンタルで Ollama を 24/7 稼働、SSH でティッカーをバッチ処理（約 $16.9/日）。料金・ヘルプをご確認ください。
FAQ
API コストゼロ＝完全無料？
トークン課金は不要ですが、電気・レンタル費は残ります。
クラウド LLM キーは不要？
ollama 利用時は LLM キーは任意。一部マーケットデータは .env が必要な場合があります。
投資助言ですか？
いいえ。研究フレームワークです。免責事項をお読みください。
ローカル LLM 向けにハードウェアを上げる前に、M5 Pro Fusion と M6 2nm リークの比較でメモリ帯域と今買うか待つかを確認してください。
ローカルLLMが64GB欠品で止まるなら、WWDC 2026 M5 Mac mini メモリ危機と8行マトリクスでレンタルかBTO待ちを決めてください。
Ollama エージェントが API 費用ではなく巨大ツール JSON で停滞する場合、モデル手前で Headroom に通してください。Headroom + Ollama ローカル遅延対策手順で Mac mini 上のコンテキストを 60–95% 削減できます。