■ **概要** LangGraphのDAGアーキテクチャでマルチタイムフレーム分析と複数テクニカル指標を統合し、最終決定層にLLMを配置したハイブリッド型仮想通貨トレーディングフレームワーク。 ■ **特徴・用途** （1）**ノードベース分業設計**：データ取得→複数戦略（MACD/RSI/ボリンジャーバンド）→LLM推論という処理パイプラインにより、定量信号と定性判断を明確に分離。スケーラブルな追加戦略実装が容易。 （2）**LLMの限定的活用**：テクニカル指標の集約結果から最終ポジション決定へのステップのみにLLM推論を用い、計算コスト抑制と応答性の確保を両立。ただしLLMの信号性能（市場エッジ）は未検証。 （3）**運用実装ギャップの懸念**：バックテスト数値（シャープレシオ・ドローダウン）が非公開であり、実運用環境での性能（スリップ・スプレッド・レイテンシ対応）の実績が不透明。本番運用判定には独立したOOS検証が必須。 ■ **結論** アーキテクチャは洗練されているが、**数値実績の欠落と実運用耐性の未証明が採用判断の最大リスク**；バックテスト条件の明示とPaperTrading実装が次のステップ。