知識ほぼゼロで生成AIだけでEAを作った｜8年バックテストで10万→41万円

「EAを自分で作れたら面白そう。」

そう思ったことはあっても、

プログラミング分からんし、自分には無理やろ。

と思って諦めている人、多いんじゃないでしょうか。

僕も最初はそうでした。

MQL5を自由に書けるわけでもない。

EA開発に詳しかったわけでもない。

周りに教えてくれる人がいたわけでもありません。

それでも今回、

生成AIとやり取りしながらFXのEAを作り、実際にMT5で8年以上バックテストするところまでできました。

結果は、

初期資金10万円 → 最終残高412,623円。(ロスカットなし)

もちろん、これは実運用で10万円を41万円にしたという話ではありません。

2018年〜2026年の過去データを使ったバックテスト結果です。

将来も同じように利益が出る保証はありません。

それでも、

「知識がほとんどなくても、生成AIを使えばEAを作って検証するところまでできる」

というのは、自分にとってかなり大きな発見でした。
8年間ロスカットなしで生き残れたEAを作れたので生成AIの可能性を感じました。

最初は「AIに勝てるEAを作って・ロジックを考えて」と言えばいいと思っていた

生成AIはコードを書ける。

だったら、

「勝てるEAを作って」「勝てるロジックを発見して」

とお願いすれば、それっぽいEAが完成するんじゃないか。

最初はそんな感覚でした。

実際、コードは出てきます。

でも問題はその後でした。

出てきたコードが正しいのか分からない。

エラーが出ても、どこを直せばいいのか分からない。

バックテストしても、その結果が良いのか悪いのか分からない

だいたい、うまくいきません。

結果が悪かったら、

次に何をすればいいのか分からない。

ここでかなり苦戦しました。

そして途中で気づきました。

EA開発で本当に難しかったのは、

コードを書くことそのものではなかった。

僕に足りなかったのは、

「どんな順番で開発・検証していけばいいのか」

という道順でした。

生成AIを「EAを作る機械」ではなく「一緒に研究する相手」に変えた

そこから使い方を変えました。

一発で完成品を出してもらおうとするのではなく、

気になっている手法を検証する。

結果が悪かったら原因を考える。

次の仮説を出してもらう。

また検証する。

うまくいかなければ、もう一度考える。

そうやって、

生成AIと一緒に試行錯誤を回す

ようになりました。

すると少しずつ、EA開発が前に進むようになりました。

YouTubeで見つけた手法。

自分で思いついたエントリー条件。

「これ、本当に使えるんかな？」

と思ったアイデア。

そうしたものを実際に過去データで確認しながら、ブラッシュアップしていく。

そして最終的には、

MQL5のEAとして形にして、MT5で長期バックテストするところまで進めました。

実際のバックテスト結果

今回完成したEAは、

GOLD / M5

を対象にしたものです。

MT5 Strategy Testerで、

2018年1月〜2026年2月

まで検証しました。

結果は、

• 初期資金：100,000円

• 最終残高：412,623円

• 純利益：+312,623円

• 総トレード数：153回

• 勝率：50.33%

• Profit Factor：約1.67

• 最大ドローダウン：約15〜18%

でした。

トレード回数も8年以上で153回なので、決して多くありません。

それでも長期間のバックテスト全体では利益が残りました。

ここで伝えたいのは、

「このEAなら勝てる」

ということではありません。

そうではなく、

EA開発の知識がほとんどなかった自分でも、生成AIを使いながら“過去検証で利益が残るEA”を実際に作るところまではできた。

ということです。

そして分かった。「1本ですべて取らなくてもいい」

今回のEAを作ったとき、

最初はトレード回数の少なさも気になりました。

「もっとエントリー回数を増やした方がいいんじゃないか？」

と思ったんです。

でも研究していく中で、考え方が変わりました。

1本のEAですべての相場を取る必要はない。

特定の条件だけに強いEAを作る。

別の条件を狙うEAを作る。

そして、それぞれを組み合わせて考える。

こういう研究もできます。

しかも、

複数EAのバックテスト結果を生成AIに分析させる

こともできます。

これは今回EAを作ってみて初めて気づいた、かなり面白い部分でした。

今回、実際に作ったEAのソースコードも配布します

この記事では、方法を解説するだけではありません。

今回実際に開発した、

MQL5のソースコード

も購入者向けに配布します。

コンパイル前のコードなので、中身を見ることができます。

そして、

自由に条件を書き換えたり、自分なりに改造したりして構いません。

むしろEA開発が初めてなら、

いきなりゼロから作るより、このEAを土台にして生成AIと一緒に改造してみる

という始め方もおすすめです。

元のEAより良い結果を目指して、

条件を変える。

新しいフィルターを追加する。

決済方法を変えてみる。

そしてまたバックテストする。

そうやって使ってもらってOKです。

実際のバックテスト結果も一緒に配布するので、

「完成したEAとはどんなものなのか？」

を実物を見ながら確認できます。

では、実際にどうやったのか？

ここまで読んで、

「生成AIでもEA開発できる可能性はあるんだな。」

「自分も一回やってみたい。」

と思った人へ。

たぶん次に知りたいのは、

「で、具体的に何をすればいいの？」

だと思います。

これは僕自身が、EA開発を始めたときに一番知りたかったことです。

どんなデータを用意したのか。

YouTubeや自分の手法をどう検証したのか。

結果が悪かったとき、生成AIに何を聞いたのか。

どうやってブラッシュアップしたのか。

いつEA化したのか。

Pythonなどでの検証とMT5の結果がズレたとき、どう直したのか。

そして完成したEAをどう改造して、次の研究につなげるのか。

ここから先は、

僕が実際に試行錯誤して辿り着いた「生成AIを使ったEA開発の進め方」

を、最初から順番に解説します。

さらに、

各工程でそのまま生成AIに貼れるプロンプト

も付けています。

僕と同じように、

「EAを作ってみたい。でも何から始めればいいか分からない」

という人は、ここから実際に手を動かしてみてください。

▼ 作ったEAのバックテスト結果を「判定と理由」で読みたい人へ

バックテストの数字が多すぎて迷う人へ。EAを選んで押すだけの「MT5 EA ANALYZER」をAIと作った

ここから先で解説する内容

• まず何を準備すればいいのか

• ヒストリカルデータをどう使うのか

• YouTubeや自分の手法をどう検証するのか

• 生成AIにどう指示するのか

• 結果が悪かったときのブラッシュアップ方法

• 過剰最適化を避ける考え方

• EA仕様書の作り方

• MQL5コードの作り方

• エラーが出たときの直し方

• MT5でのバックテスト方法

• AI/Python側とMT5の結果がズレたときの潰し方

• 長期検証の考え方

• 複数EAを組み合わせる考え方

• 配布EAを生成AIで改造する方法

• 実際に使えるコピペ用プロンプト

ここから実践編です。