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バックテストで輝かしい成績を出したEAが、フォワード（実運用）で全く機能しない。EA開発者なら必ず経験する現象だ。この原因のほとんどが**カーブフィッティング（過剰最適化）**にある。

バックテストのスプレッド設定を「0」のまま動かしている開発者がいる。あるいは「とりあえず2にしておく」という根拠のない設定も多い。これは、バックテストの信頼性を根本から損なう問題だ。

ドウジ（十字線）を見て「とりあえず様子見」と判断するトレーダーは多い。でもそれだと使いこなしているとは言えない。私が8年のトレード経験で痛感したのは、ドウジは「どこで出るか」と「何と組み合わせるか」で意味が180度変わるということだ。本稿では、ドウジの種類と出現場所別の解釈を整理し、実際のエントリー判断にどう使うかを実践的に解説する。

DMIとADXは、ひとつのインジケーターに異なる情報が統合された複合指標だ。+DI・−DI・ADXの3本のラインを正しく読み取ることで、「相場にトレンドがあるか」と「そのトレンドはどちら向きか」を同時に確認できる。

FXトレーダーにとって、ニュースの処理は最も時間がかかる作業のひとつだ。

「Claudeに頼めばEAが作れる」はもはや常識になったが、「うまくいかない」という声も多い。

MetaTrader 5のEAにLLMを組み込もうと調べ始めると、情報の断片が多くて全体像がつかみにくい。MQL5フォーラム、GitHub、各種ブログ記事——それぞれが部分的な実装例を出しているが、「どのアーキテクチャを選ぶべきか」「Claude APIとMT5の間の通信をどう設計するか」を体系的に解説したものは2026年現在でも少ない。

「FXにAIを使う」という言葉が広がって久しいが、2026年現在、Claude APIを実際にトレードワークフローに組み込んでいる個人トレーダーはまだ少数派だ。

「テクニカルだけでトレードしていると、要人発言一発で全部持っていかれる」——この経験をしたトレーダーは多いと思う。

2026年、MQL5のEA開発の現場は2年前と様変わりしている。

ChatGPTでMQL5のEAコードを生成することは、2026年現在、実際に行われているFX EA開発の手法のひとつだ。

正直に言う。「ChatGPTにドル円どうなる？って聞いてみた」系の記事は役に立たない。あれはAIの「それっぽい回答生成能力」を見ているだけで、トレードの意思決定には使えない。私がChatGPTをファンダメンタルズ分析に組み込んで2年近く使い続けてきた経験から、「本当に機能する使い方」と「やってはいけないこと」を整理する。

**ChatGPTやClaudeを使ってFX用EA（エキスパートアドバイザー）を作ることは、2026年現在、技術的に実現可能です。ただし「プロンプトを送れば完成品が出てくる」という認識は修正が必要です。**

「ChatGPTに頼めばEAが作れる」と期待して試した結果、動かないコードと格闘した経験を持つ開発者は少なくない。2026年現在も、MQL5コミュニティのフォーラムでは「ChatGPTが生成したコードがひどい」という報告が絶えない。本稿では、なぜChatGPTでEAを完成させるのが難しいのかを技術的に整理し、実際に使えるアプローチとの組み合わせ方を解説する。

ボリンジャーバンドはEAとの相性が良い。理由は単純で、バンドの上限・下限・中央線がすべて数値として取得できるからだ。「スクイーズ」「エクスパンション」という状態も、バンド幅の変化として数値で定義できる。つまり条件を論理的に記述できる。

ATR（Average True Range）は、相場のボラティリティ——つまり「価格がどれくらい動きやすいか」——を定量的に示すインジケーターだ。方向性は一切持たず、純粋に値動きの大きさだけを測定する。

ATRを損切りに使う考え方自体は広まっているが、「具体的にどう実装してバックテストで何を見るか」まで踏み込んだ解説は少ない。本稿ではMQL5での実装コードから、バックテストでのATR倍率最適化、さらに過剰適合を避けるための検証設計まで体系的に解説する。