最終更新: 2026年06月
GPT-EAとは、生成AI（ChatGPT等）とMT5（MetaTrader5）を連携させ、AIの売買判断に基づいてFX取引を自動実行するエキスパートアドバイザー（EA）です。
「GPT-EA」という名称が指す範囲は、厳密には2種類ある。ひとつは特定の商品名として販売されている「GPT-EA」、もうひとつは「ChatGPTやClaudeを使ってMQL5のEAを作成・運用する行為」の総称としての使われ方だ。本記事では両方の文脈で解説する。
免責事項: FX取引には元本割れリスクがあります。本記事はGPT-EAの技術的な仕組みを解説するものであり、投資収益を保証するものではありません。
GPT-EAの基本的な仕組み
GPT-EAの技術構造を理解するには、3つのコンポーネントの関係を把握することが出発点になる。
MT5 (MetaTrader5)
↕ ファイル/Python連携
生成AI API (OpenAI / Anthropic等)
↕ HTTPリクエスト
Python スクリプト (中継層)
MT5単体では直接インターネットAPIと通信する機能を持たない。そのため「Python（またはその他のスクリプト言語）」が中継役として機能し、MT5がチャートデータをファイルに書き出し → Pythonがそれを読み込んでAI APIに送信 → AIの応答をファイルに書き戻し → MT5がそのファイルを読んで注文を実行する、という流れになる。
このアーキテクチャの理解が、初心者にとってまず必要なステップだ。「MT5にEAをドラッグするだけで動く」という話ではない。
AIとMT5の連携で何が変わるか
従来のEAは設計時に固定したルールで動く。「MACDがクロスしたら買う」というルールは、相場環境が変わっても変更されない。
GPT-EAはリアルタイムのチャートデータをAIに送り、AIが現在の相場状況を「読んで」売買方向を判断する。これにより「ルールベースEAでは対応できない文脈的な判断」への期待がある。ただしAIの判断には不確実性が伴うため、出力値の検証ロジックが必須になる点は後述する。
MT5へのGPT-EA設定手順
初心者向けに設定の全体像を整理する。商品として販売されているGPT-EAの場合も、基本的な流れは同じだ。
Step 1: MT5のインストールとブローカー口座の準備
まずMT5が使えるブローカーで口座を開設する。GPT-EAはデモ口座でも動作するため、最初はデモ口座での動作確認を強く推奨する。
MT5をインストール後、上部メニューの「ツール」→「オプション」→「エキスパートアドバイザー」で以下を確認する:
- 「自動売買を許可する」にチェック
- 「DLLの使用を許可する」にチェック
この設定がないとEAが動作しない。初心者がよく詰まる最初の関門だ。
Step 2: Python環境の構築
GPT-EAはPythonとの連携が必要なため、Python実行環境を用意する。
Anacondaを使うことで環境構築が簡単になる。最低限必要なライブラリは以下の通りだ:
pip install openai
pip install MetaTrader5
「pip」コマンドが何かわからない初心者は、この時点でかなり難易度が上がる。正直に言えば、GPT-EAの設定はFX初心者かつプログラミング未経験者には難しい。
Anacondaがインストールされていない場合は、公式サイト（anaconda.com）からインストーラーをダウンロードするところから始める。Anacondaはデータサイエンス・機械学習向けのPython環境管理ツールで、仮想環境の管理も容易だ。
Step 3: AI APIキーの取得
OpenAIのAPIキーを取得する（OpenAIアカウント作成後、API設定ページで発行可能）。
注意点: OpenAIのAPIは別途料金が発生する（GPT-4o等は1000トークン単位で課金）。月の取引回数が多い場合、API費用が積み上がる可能性がある。少額チャージでの試運用から始めることを強く推奨する。
APIの費用感の目安として、GPT-4oで1回のリクエストが約200トークン程度なら1リクエストあたり約0.01〜0.05円程度になる。1日100回のシグナル生成をしても月に数百円程度だが、高頻度取引では費用が増大する。
Step 4: EAとPythonスクリプトの配置
GPT-EAファイル（.ex5形式）をMT5の正しいフォルダに配置する:
MT5のデータフォルダ/MQL5/Experts/
Pythonスクリプトは別途指定のフォルダに配置する（商品・バージョンによって異なる）。
MT5のデータフォルダは「ファイル」→「データフォルダを開く」から確認できる。Pythonスクリプトの配置先については、使用するGPT-EAのマニュアルを必ず参照すること。
Step 5: チャートへのセットと動作確認
MT5のナビゲーターパネルから対象のEAをチャートにドラッグ。入力パラメータ（APIキー、ロットサイズ、リスク設定等）を入力して「OK」。
デモ口座で最低2〜4週間の動作確認を行うこと。これはどんなEAでも同じだが、AI連携型EAはAPI通信の遅延やエラーが発生することがある。本番資金を入れる前に必ず動作の安定性を確認する。
Step 6: ログとエラーの確認
MT5下部の「エキスパート」タブと「ジャーナル」タブで、EAの動作状況を確認する。API通信エラーが発生した場合はここに記録される。正常に稼働していれば、シグナル生成とエントリー記録がジャーナルに出力されるはずだ。
GPT-EAの技術的な強みと弱み
強み（統計的な観点から）
AI連携型EAは、ルールベースの従来EAが苦手とする「文脈的な判断」に可能性がある。例えばニュースリリース後の値動きパターンや、複数指標の複合的な状況判断は、固定ルールより柔軟に対応できる余地がある。
ただし「余地がある」であって「優れている」とは言わない。検証が必要だ。
弱み（実装者目線での課題）
遅延リスク: API通信を挟むため、MT5単体EAと比較して注文実行まで数秒〜数十秒の遅延が発生することがある。スキャルピング用途には向かない。
ハルシネーション（AIの誤出力）: AIは誤った情報を自信を持って出力することがある（ハルシネーション）。売買判断においてこれが発生すると、意図しないポジションを取ることになる。出力値の検証ロジックを必ず実装すべきだ。
コスト構造の不透明性: API費用は取引頻度に依存する。高頻度の判断を求めると月額コストが増大する可能性がある。事前に使用量を試算することを推奨する。
APIサービスの可用性リスク: OpenAIのAPIはメンテナンスやダウンタイムが発生することがある。API接続が切れた場合にEAがどう動作するかを事前に設計しておく必要がある。「API応答なし=取引停止」という安全側への設計が推奨される。
ChatGPTでEAを自作する場合との違い
「ChatGPTにMQL5のコードを書かせる」という使い方は、GPT-EAとは別の話だ。
GPT-EAはAIが「トレード判断を実行時にする」（推論フェーズ）のに対し、「ChatGPTでEAを作る」はAIが「コードを一度書く」（設計フェーズ）だけであり、動作時はAIを使わない通常のEAと同じだ。
後者については、Hedgrow FXのようなFX特化のAIツールを使うことで、MT5仕様への対応精度が上がる。Claudeと会話しながらインジケーターが作れる hedgrow-fx はこちら
「AIでコードを書く」と「AIで取引判断する」の比較
| 観点 | AIでコード生成 | GPT-EA（AI判断型） | |---|---|---| | 実行時のAI依存 | なし（完成後は独立） | あり（毎回API呼び出し） | | 遅延リスク | なし | あり（数秒〜数十秒） | | コスト | コード生成時のみ | 継続的なAPI費用 | | ハルシネーションリスク | 設計時のみ（テストで検出可能） | 実取引時に影響 | | 向いている用途 | ロジックが明確なEA開発 | 複雑な文脈判断が必要な場合 |
初心者が知るべき現実的な注意点
バックテストの重要性
GPT-EAを使い始める前に、MT5のストラテジーテスターで過去データ（最低6ヶ月〜1年）でのバックテストを実施すること。
ストラテジーテスターの見るべき指標:
- プロフィットファクター（PF）: 2.0以上が目安
- 最大ドローダウン: 20%以下が安全圏
- 総取引数: 統計的信頼性のためN=200以上が望ましい
この3つが基準を下回るなら、そのパラメータでの本番運用は避けることを強く推奨する。
MT5ストラテジーテスターの詳しい使い方は「MT5ストラテジーテスターの使い方完全ガイド」も参考にしてほしい。
VPSの必要性
GPT-EAを安定稼働させるにはVPS（仮想専用サーバー）が必要だ。自分のPC電源を24時間入れ続けるのは現実的ではないし、インターネット切断時にEAが停止するリスクがある。
月額1,000〜3,000円程度のWindowsVPSを用意することを推奨する。
VPSを選ぶ際は、ブローカーのサーバーと物理的に近い場所（東京・大阪のデータセンター）のVPSを選ぶと遅延が小さくなる。GPT-EAの場合はAPI通信の遅延が別途加わるため、VPS自体の遅延はできるだけ小さく抑えることが重要だ。
まとめ
GPT-EAは「AI判断を組み込んだMT5自動売買EAの総称」であり、設定にはPython環境・AIのAPIキー・VPSが必要になる。初心者にとっては技術的なハードルが存在するが、段階を踏めば実装可能だ。
ただし、どんなEAにも言えることだが、バックテストで基準を満たしていないEAを本番で動かすことは損失リスクを不必要に高める。段階的な検証を経てから本番投入することが、中長期的には合理的な選択だ。
GPT-EA設定のポイントまとめ：
- Python環境とAPIキーの準備が通常のEAと異なる前提条件
- API通信遅延があるためスキャルピング用途には不向き
- ハルシネーション対策として出力値の検証ロジックが必須
- VPSは必須。ブローカーに地理的に近いものを選ぶ
- デモ口座での動作確認を最低2〜4週間行ってから本番へ
免責事項: FX取引には元本割れリスクがあります。GPT-EAを含む自動売買ツールも同様に損失の可能性があります。バックテスト結果は将来の成果を保証するものではありません。
よくある質問（FAQ）
Q: GPT-EAとは何ですか？ A: ChatGPTやClaudeなどの生成AI APIとMT5（MetaTrader5）を連携させ、AIの判断に基づいてFX自動売買を実行するエキスパートアドバイザー（EA）の総称です。
Q: GPT-EAはプログラミング未経験でも使えますか？ A: 商品として販売されているGPT-EAでも、Python環境の構築やAPIキーの設定が必要なため、完全なプログラミング未経験者には難しい場合があります。最低限のコマンドライン操作とファイル編集の知識が必要です。
Q: GPT-EAの設定にかかるコストはどれくらいですか？ A: OpenAI APIキーの取得費用、VPS費用（月1,000〜3,000円程度）、EA商品の費用（商品による）が主なコストです。API費用は取引頻度に依存します。
Q: GPT-EAは本当に稼げますか？ A: バックテストで合格基準（PF2.0以上・最大ドローダウン20%以下）を満たすものは存在します。ただしフォワードテスト（実際の相場での検証）でも同等の結果が維持されるかは別問題です。FX取引には損失リスクが伴います。
Q: GPT-EAとHedgrow FXは何が違いますか？ A: GPT-EAは自動売買実行が目的ですが、Hedgrow FXはトレーダー自身がシグナル設計を行うためのインジケーター生成ツールです。自動執行を求めるならGPT-EA、自分でロジックを設計したいならHedgrow FXが目的に近いでしょう。
Q: API通信が切れた場合、EAはどうなりますか？ A: 通常、API応答がない場合はEAが注文を実行しない「安全側」の設計になっているはずです。ただし商品によって動作が異なるため、購入前にAPIエラー時の動作をマニュアルで確認することを強くお勧めします。既存ポジションが放置される設計のEAは危険です。
Q: MT5のバージョンによってGPT-EAの動作が変わることはありますか？ A: MT5のアップデートによってPythonライブラリ（MetaTrader5パッケージ）の挙動が変わることがあります。定期的にライブラリを最新版にアップデートし、動作確認を行う習慣を持つことを推奨します。
著者情報: 金融工学出身。アルゴリズム取引の設計と教育コンテンツ執筆に従事。MT5/MQL5の実装経験多数。
