MT5の自作EA(自動売買)をChatGPTで簡単に開発する方法【初心者向け】

MT5の自作EA(自動売買)をChatGPTで簡単に開発する方法【初心者向け】
  • MT5で自作EA(自動売買)を作りたいけど、プログラミングが難しそうで一歩踏み出せない
  • ネット上のサンプルコードを試しても、思うように動作せず挫折してしまった
  • 自分のトレードルールをそのままEAに落とし込みたいけれど、やり方が分からない
  • ChatGPT使ってEA開発した事あるけどエラー出まくりで開発できない

こんな疑問を持っている方は多いのではないでしょうか?

MT5で優秀なEA(エキスパートアドバイザー)を作るには、通常MQL5という専用言語の知識が必要です。

しかし、ChatGPTを活用すれば、複雑なコードを一から書かなくても、あなたのアイデアをそのまま自動売買プログラムに変換できます。

本記事では、ChatGPTを使ってMT5の高性能EAを“誰でも簡単”に開発する方法を、ステップごとにわかりやすく解説します。

目次

ChatGPTを使ったMT5の自作EA開発のメリット・デメリット

ChatGPTを使ったMT5の自作EA開発のメリット

メリット
  • コード知識がなくても簡単に自作EAを作れる
  • ロジックなどを文章で伝えるだけでコード化できる
  • 修正・デバッグの依頼がスムーズ
  • 複雑なロジックも段階的に開発できる

ChatGPTを活用すれば、MQL5の知識がなくても自分のアイデアをすぐにEAとして形にできます。トレードルールや条件を文章で説明するだけでコード化でき、完成後の修正や微調整もチャット上で依頼可能です。また、難しいロジックも小さなステップに分けて開発できるため、初心者でも段階的に理解しながら高性能なEAを完成させられるのが大きな魅力です。


ChatGPTを使ったMT5の自作EA開発のデメリット

デメリット
  • 出力されたコードに不具合が残る場合がある
  • 高度なロジックでは意図通り動かないことがある
  • 市場環境や取引条件に合わせた調整はユーザーが行う必要がある
  • 1発で高性能の自作EAが作れる訳ではない

ChatGPTを使えばEA開発のハードルは大きく下がりますが、いくつかの注意点があります。まず、生成されたコードに小さな不具合や記述ミスが残ることがあり、検証と修正は欠かせません。複雑なロジックを組み込む場合、意図通りに動かないケースもあります。また、ブローカーの約定条件や相場の変化に合わせた微調整はユーザー自身が行う必要があります。さらに、最初から完成度の高いEAができるわけではなく、chatGPTと共にテストと改善を重ねて精度を高めることが重要です。

MT5の自作EA(自動売買)をChatGPTで簡単に開発する方法

取引ロジックや仕様を設計する

自作のEA開発は、最初に「どんな取引を自動化したいか」を明確にすることが肝心です。エントリーや決済の条件、損切り・利確幅、取引時間、スプレッド上限などを具体的に整理し、ChatGPTに伝えましょう。判断基準を数値やルールで示すと、より正確なコードを生成できます。バックテストを見据え、パラメータを調整できるように決めておけば、後の最適化や改善もスムーズに進みます。

取引ロジックや仕様には、どんな要素があるか分からない方は、最低限必要な仕様テンプレートを参考にしてみて下さい。

最低限必要な仕様テンプレート

最低限必要な仕様は以下の通りです。

【取引対象】

  • シンボル:
  • 時間足:

【エントリー条件】

  • 買いエントリー条件:
  • 売りエントリー条件:

【エグジット条件】

  • 損切(SL):
  • 利確(TP):
  • トレールストップの有無:

【ロットサイズ】

  • 固定ロット or 口座残高の〇%リスク:

【取引制限】

  • 取引時間帯:
  • スプレッド上限:
拡張テンプレート

更に細かい設定をする場合は、以下の要素を含めると良いでしょう。

【基本情報】

  • EA名:
  • バージョン:
  • 戦略タイプ(トレンド / 逆張り / ブレイクアウト / レンジ):
  • 使用シンボル:
  • 使用時間足:
  • 複数シンボル対応(はい/いいえ):
  • 複数時間足参照(はい/いいえ、どの足を参照するか):

【エントリー条件】

  • 買い条件:
  • 売り条件:
  • 確定足判定 or リアルタイム判定:
  • 使用インジケータとパラメータ:
  • シグナル有効期限(例:発生から3バー以内):

【エグジット条件】

  • 利確(TP):固定 / ATR連動 / 直近高安 / 分割決済
  • 損切(SL):固定 / ATR連動 / 直近高安 / %リスク
  • トレーリングストップ:有 / 無、方式(固定 / ATR / ステップ式)
  • ブレイクイーブン移動:有 / 無、条件:
  • タイムアウト決済(◯バー経過で決済):
  • シグナル反転決済(はい/いいえ):

【資金管理】

  • ロットサイズ:固定 / 残高の◯%リスク / 複利設定(はい/いいえ)
  • 最大ロット制限:
  • 最小ロット対応(ブローカー仕様に合わせるか):
  • 同時ポジション数制限(総数 / 方向別 / シンボル別):
  • 連敗回避(◯回連敗で停止):
  • 1日の損失上限(% or 金額):
  • 週次/月次損失上限:

【フィルター】

  • 取引時間帯:
  • 取引曜日:
  • ボラティリティ条件(ATRやSTDの範囲など):
  • 上位足トレンドフィルター:
  • 相関フィルター(有/無、対象ペア):
  • 経済指標回避(◯分前後停止):
  • スワップ条件(マイナススワップ方向禁止など):

【注文・執行条件】

  • 注文タイプ:成行 / 指値 / 逆指値
  • 指値/逆指値の有効期限(GTD / GTC):
  • スプレッド上限(ポイント):
  • スリッページ許容値(ポイント):
  • 注文リトライ回数と待機時間:
  • StopLevel/FreezeLevel未達時の処理:
  • 部分決済(例:半分利確+残りをトレール):
  • 追撃エントリー(はい/いいえ、条件):

【口座・ブローカー対応】

  • 口座モード(ヘッジ / ネッティング):
  • FIFO対応(要/不要):
  • ロット単位(minLot / lotStep / maxLot対応):
  • 小数桁対応(Digits/Point調整):
  • 銘柄サフィックス対応(例:EURUSD.m):
  • ECN対応(成行後にSL/TP設定するか):

【識別情報】

  • MagicNumber:
  • OrderComment:
  • ログ出力レベル(詳細 / 標準 / 最小):
  • 通知(プッシュ / メール / なし):

【再起動・安定性】

  • 再起動時の既存ポジション認識(はい/いいえ):
  • 注文/ポジション整合性チェック(はい/いいえ):
  • エラーハンドリング(リクオート時の対応など):

【バックテスト / 最適化】

  • 最適化対象パラメータ:
  • パラメータ範囲と刻み:
  • テスト期間(IS / OOS):
  • 使用モデル(Every tick / OHLCなど):
  • スプレッド設定:固定 / 変動
  • 手数料・スリッページ設定:
  • 検証指標(PF、勝率、DD、Sharpe、SQNなど):
  • モンテカルロ検証:有 / 無

【目標KPI】

  • プロフィットファクター(PF ≥ ◯):
  • 最大ドローダウン(DD ≤ ◯%):
  • 勝率(≥ ◯%):
  • 平均RR(≥ ◯):
  • 年率リターン目標(◯%):

ChatGPTにEAコードを依頼する

ロジックや仕様が決まったら、それをChatGPTに伝えてEAコードの作成を依頼します。条件や動作を明確に説明すると、完成度の高いコードを提案してもらえます。

実際にchatGPTを使ったMT5のEA開発方法を画像付きで解説していきます。

MT5のEA開発に特化したGPTを使う

MT4&MT5 and TradingView ExpertでEA作成する方法を解説

まずは、MT4/MT5やTradingViewのプログラミングに詳しいGPT「MT4&MT5 and TradingView Expert」を開きます。
このような特化型モデルは、MQL5の文法やEAの基本構造を理解しているため、初心者でもスムーズにやり取りできます。通常のChatGPTよりもエキスパート仕様の回答が得られるのが魅力です。

作ってほしいEA仕様を伝える

次に、作成したいEAの仕様をできるだけ具体的に伝えます。
例として「80SMAにタッチしたら売買」「損切り30pips/利確60pips」など、エントリー条件・決済条件・ロットやリスク管理のルールを整理して入力しましょう。画像のように、シンボル・時間足・エントリー条件・エグジット条件・ロットサイズ・取引制限を項目別にまとめて送ると、正確なコードを生成してもらえます。

生成されたコード
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                            SMA_Touch_EA.mq5     |
//|                      Created by TradeMaster AI                  |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "TradeMaster AI"
#property version   "1.00"
#property strict

input double LotSize = 0.01;
input int    SMAPeriod = 80;
input int    SL_pips = 30;
input int    TP_pips = 60;

int sma_handle;
double sma_current, sma_previous;

//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
   // 80SMAを作成
   sma_handle = iMA(_Symbol, PERIOD_M15, SMAPeriod, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE);
   if(sma_handle == INVALID_HANDLE)
   {
      Print("SMAの作成に失敗しました");
      return(INIT_FAILED);
   }

   // チャート上にSMAを描画
   if(!ObjectCreate(0, "SMA80_Line", OBJ_TREND, 0, 0, 0))
      Print("チャートへのSMA表示に失敗しました");

   return(INIT_SUCCEEDED);
}

//+------------------------------------------------------------------+
//| チャート上のSMA描画                                             |
//+------------------------------------------------------------------+
void DrawSMAOnChart()
{
   double smaBuffer[];
   ArraySetAsSeries(smaBuffer, true);

   if(CopyBuffer(sma_handle, 0, 0, 100, smaBuffer) <= 0)
      return;

   for(int i = 0; i < 100; i++)
   {
      string objName = "SMA80_" + IntegerToString(i);
      datetime time = iTime(_Symbol, PERIOD_M15, i);
      if(!ObjectCreate(0, objName, OBJ_HLINE, 0, time, smaBuffer[i]))
         continue;
      ObjectSetInteger(0, objName, OBJPROP_COLOR, clrOrange);
      ObjectSetInteger(0, objName, OBJPROP_WIDTH, 1);
   }
}

//+------------------------------------------------------------------+
//| Tick毎に呼ばれる関数                                            |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
   // 現在の時間がM15であることを確認
   if(Period() != PERIOD_M15)
      return;

   // SMAの取得
   double sma[2];
   if(CopyBuffer(sma_handle, 0, 0, 2, sma) != 2)
      return;

   sma_current = sma[0];
   sma_previous = sma[1];

   double price = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID);
   if(price == 0) return;

   // ポジションがあるか確認
   if(PositionSelect(_Symbol))
      return;

   // ロット計算
   double lot = LotSize;

   // TP・SL計算(pips → price)
   double sl = SL_pips * _Point;
   double tp = TP_pips * _Point;

   // --- 買い条件 ---
   if(sma_current > sma_previous && MathAbs(price - sma_current) < (3 * _Point))
   {
      trade.Buy(lot, _Symbol, price, price - sl, price + tp, NULL);
   }

   // --- 売り条件 ---
   if(sma_current < sma_previous && MathAbs(price - sma_current) < (3 * _Point))
   {
      trade.Sell(lot, _Symbol, price, price + sl, price - tp, NULL);
   }
}

//+------------------------------------------------------------------+

MetaEditorで新規作成でコードを貼り付け

コードが生成されたら、MT5の「MetaEditor」を起動します。
画面右上の「新規作成」をクリックし、「エキスパートアドバイザー(テンプレート)」を選択します。名前などはそのEAに合う名前を付けてあげてください。

エキスパートアドバイザイベントハンドラや、エキスパートアドバイザテスターイベントハンドラとかは何もしなくて大丈夫です。

既にあるコードを消して貼り付ける

作成ウィザードを進めて空のEAファイルを開き、既にあるコードを全て消して、ChatGPTが出力したコードをそのまま貼り付けます。あとはコンパイルして保存すれば、EAがMT5に反映されます。

エラーが出たらスクショしてchatGPTに見せる

1発でエラーが出ない事もありますが、エラーが出たらスクショしてchatGPTにエラーを直してもらいましょう。

再度生成されたコードは以下の通りです。

再生成されたコード
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                            SMA_Touch_EA.mq5     |
//|                      Created by TradeMaster AI                  |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "TradeMaster AI"
#property version   "1.00"
#property strict

#include <Trade\Trade.mqh>  // ← 追加
CTrade trade;               // ← 追加

input double LotSize = 0.01;
input int    SMAPeriod = 80;
input int    SL_pips = 30;
input int    TP_pips = 60;

int sma_handle;
double sma_current, sma_previous;

//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
   sma_handle = iMA(_Symbol, PERIOD_M15, SMAPeriod, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE);
   if(sma_handle == INVALID_HANDLE)
   {
      Print("SMAの作成に失敗しました");
      return(INIT_FAILED);
   }

   return(INIT_SUCCEEDED);
}

//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
   if(Period() != PERIOD_M15)
      return;

   double sma[2];
   if(CopyBuffer(sma_handle, 0, 0, 2, sma) != 2)
      return;

   sma_current = sma[0];
   sma_previous = sma[1];

   double price = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID);
   if(price == 0) return;

   if(PositionSelect(_Symbol))
      return;

   double lot = LotSize;
   double sl = SL_pips * _Point;
   double tp = TP_pips * _Point;

   // --- Buy Entry ---
   if(sma_current > sma_previous && MathAbs(price - sma_current) < (3 * _Point))
   {
      trade.Buy(lot, _Symbol, price, price - sl, price + tp, NULL);
   }

   // --- Sell Entry ---
   if(sma_current < sma_previous && MathAbs(price - sma_current) < (3 * _Point))
   {
      trade.Sell(lot, _Symbol, price, price + sl, price - tp, NULL);
   }
}

エラーがあったコードを消して、再生成されたコードを貼り付けましょう。

0errorsになっていれば成功です。ファイル→名前を付けて保存でMT5に導入しましょう。

MT5へEAを導入し動作を確認する

コードが完成したら、MT5にEAをインストールし、まずはデモ口座で動作を確認しましょう。MT5のストラテジーテスターを使えば、過去データを用いたバックテストや最適化が簡単に行えます。動作チェックでは、シグナルの発生タイミングや決済の挙動、損益の推移などを丁寧に検証することが重要です。

バックテスト手順

ナビゲータ→エキスパートアドバイザから表示→ストラテジーテスター→設定で作成したEAを選択→銘柄や期間を設定する→スタート

ちなみに今回作成した15分足80SMAタッチのEAバックテストのグラフでは、右肩下がりで資金が減ってしまいました。

問題があれば、ChatGPTに改善点を相談しながら調整を重ねることで、安定したパフォーマンスを発揮するEAに育てていけます。

作成したMT5のEAをChatGPTを使って最適化する

EAにおけるバックテストの重要項目

EAを安定して稼働させるには、最初にバックテストの精度を高めることが欠かせません。

テストはできるだけ長期間を対象にし、ティックデータの精度やスプレッドの変動も考慮しましょう。

損益グラフの形状や最大ドローダウン、勝率、プロフィットファクター(PF)など、複数の指標を併せて確認することが重要です。

また、インサンプルとアウトオブサンプル(OOS)を分けて検証することで、過去データに最適化しすぎていないかを判断できます。テスト条件を丁寧に設定することで、EAの信頼性を高める第一歩になります。


ChatGPTを使ったMT5 EAの最適化方法

バックテストの基礎が整ったら、ChatGPTを活用してパラメータの最適化を進めましょう。まずはEAのエントリー条件や損切り・利確幅、トレーリングストップなど、調整したいパラメータを明確にし、ChatGPTに「最適化しやすいよう入力変数にして」と伝えます。その後、MT5のストラテジーテスターで粗い範囲から探索し、良好な結果が得られる領域を絞り込むのがコツです。最終的にはOOSでも再現性がある設定を選び、安定したレンジを持つ値に決定しましょう。


最適化したEAを安定運用するポイント

最適化後は、いかに安定して稼働させるかが次の課題です。取引環境を守るために、スプレッドやボラティリティのフィルター、重要指標発表時の取引停止などを設定しましょう。資金管理も欠かせず、リスクは口座残高の一定割合に固定し、日次や週次の損失上限を設けると安心です。また、定期的にパフォーマンスをレビューし、必要があれば軽い再最適化を行うと長期的に安定した結果を維持できます。「テスト → 最適化 → 運用」という流れを繰り返すことで、EAの性能を持続的に高められます。


MT5のEAをChatGPTで作成する方法に関するよくある質問(FAQ)

ChatGPTの無料版でもEAは作れる?

無料版のChatGPTでもEAコードを生成することは可能ですが、精度や処理の安定性は有料版(PlusやProなど)に比べて制限されることがあります。特に長いコードや複雑なロジックを扱う場合は、有料版の方が安定してやり取りできるため、開発を本格的に進めるなら有料プランを検討すると安心です。

初心者が最初に作るEAのおすすめは?

初めてEAを作る場合は、条件がシンプルで検証しやすいものがおすすめです。例えば「RSIが30以下で買い、70以上で売る」といった逆張り戦略や、移動平均線のクロスを使ったトレンド追随型のロジックなど、エントリーと決済が明快なEAを選ぶと学びやすく、調整もしやすいでしょう。

作ったEAの著作権や商用利用はどうなる?

ChatGPTが生成したコードは、基本的に利用者自身が自由に活用できます。商用利用や再配布も可能ですが、EAに使用するインジケーターや外部ライブラリのライセンスには注意が必要です。また、公開・販売する場合は、動作確認やリスク説明をきちんと行い、安全性を担保した上で提供することをおすすめします。

ChatGPTに依頼するときの入力内容はどこまで詳しく書くべき?

依頼内容はできるだけ具体的に記載しましょう。エントリー条件、決済ルール、損切りや利確の幅、ロットやリスク管理の方法などを数値や条件として明確に示すと、精度の高いコードを生成できます。あいまいな表現よりも「RSIが30以下になったら買い」など、誰が読んでも分かるルールを書き出すことが大切です。

chatGPTよりも簡単にMT5のEAを作成する方法はある?

MQL5ウィザードを使えばシンプルなEAが数分で作成できます。複雑で高スペックなEAは作れませんが、EAを試してみたいという方にはおすすめです。


まとめ

ChatGPTを活用すれば、MT5の自作EA開発は初心者でも十分に実現可能です。

最初は小さなロジックから始めて、バックテストや運用を通じて少しずつ改善していくことが成功への近道になります。

さらに、chatGPTを活用して、最適化と安定運用を繰り返すことで、EAの精度や収益性を高めながら長期的に育てることができます。

設計 → 開発 → テスト → 最適化 → 運用」という流れを意識し、段階を踏んで進めることが、堅実で実用的なEA開発のポイントです。

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