EAの“ブラックボックス化”を防げ！ChatGPTで実現する可視化と解説構造

なぜEAは“ブラックボックス化”するのか？

EA（Expert Advisor）を使った自動売買は、一見すると「設定すればあとは放置でOK」という手軽さがあります。しかし、この利便性の裏で多くのユーザーが直面するのが、「EAの中身がわからない」という“ブラックボックス化”の問題です。

ブラックボックス化とは、EAがどんな判断基準でエントリー・エグジットを行っているかがユーザーに見えず、結果だけを見て一喜一憂する状態を指します。これは、自作EAでも他人が作ったEAでも起こり得ます。特にコードをChatGPTなどのAIに生成させる場合、「自分で書いていない＝理解できていない」という構造がより強くなります。

この問題は、トレードの原因分析や改善、最適化にも大きな壁となります。「なぜ負けたのか」「なぜこのタイミングでポジションを取ったのか」が説明できない状態は、EAの本質的な運用力を下げる要因になるのです。

可視化とは「戦略を言語化・図解化する」こと

ChatGPTを使えば、EAのロジックそのものだけでなく、「このEAがどういう仕組みで動いているか」を説明する解説文を生成することができます。たとえば、以下のようなプロンプトが有効です：

• 「このロジックの判断基準を人に説明する文章を書いて」
• 「このエントリー条件をフローチャートにして」
• 「バックテストで見たエントリー傾向を文章化して」

このように、「コードを生成するAI」としてではなく、「内容を可視化・言語化するアシスタント」としてChatGPTを使うことで、EAのブラックボックス性を大きく低減できます。

さらに、EA開発者自身の理解が深まるため、改良時やトラブル発生時の対応力も向上します。「このコード、何をしてるのか分からない」という事態を避ける第一歩が、ChatGPTによる“説明生成”なのです。

可視化の具体例：ロジックの図解とコメント挿入

たとえば、以下のようなコードがあったとします：

mql4
if (iMACD(NULL, 0, 12, 26, 9, PRICE_CLOSE, MODE_MAIN, 0) > iMACD(NULL, 0, 12, 26, 9, PRICE_CLOSE, MODE_SIGNAL, 0)) {
    OrderSend(Symbol(), OP_BUY, 0.1, Ask, 3, 0, 0, "MACD Buy", 0, 0, clrGreen);
}

このロジックに対し、ChatGPTに以下を依頼します：

• 「この条件をフローチャートで説明して」
• 「この判断の根拠を初学者にわかりやすく解説して」
• 「このEAを使うときに注意すべき相場状況をリストアップして」

このように、コードに対する“補助解説”を自動生成することで、EAの可視性と理解度を大幅に高めることができます。

以降ではこの可視化をさらに進めて「ユーザー向けドキュメント生成」「テスト結果の言語化」「条件別の発動傾向分析」など、ChatGPTの応用によるEA運用改善の実例を詳しく紹介します。