FXバックテストの設計をChatGPTに手伝わせる：検証ルールを言語化する方法

「バックテストをやったほうがいいのはわかってる。でも続かない」

……これは私だけではないと思います。

バックテストが続かない原因を振り返ると、ルールが曖昧なまま「なんとなく」テストを始めていたことに気づきました。

「移動平均線がクロスしたら買い」——これだけでは、どの時間足？どのMA期間？利確と損切りは？ルールの穴が多すぎて、毎回判断がブレるのです。

そこで、ChatGPTを使ってトレードルールを徹底的に言語化する工程を挟むようにしたところ、バックテストの再現性が上がりやすくなり、続けやすくなりました（体感）。

結論（観測）：バックテストが続かない原因は「ルールの曖昧さ」にあることが多い。ChatGPTにルールの言語化を手伝わせると、検証条件が明確になり、再現性が上がる“可能性がある”。（ルールが明確になるため）

手順（最短）

自分のトレードルールをChatGPTに壁打ちして言語化する
検証条件（期間・時間足・通貨ペア・勝敗基準）を整理する
バックテスト結果をテンプレートに記録し、AIで振り返る ※AIはバックテストを「実行」しない。ルール設計と振り返りの補助ツール。

この記事の要点：①ルールの曖昧さをAIの質問で潰す ②検証条件を固定して裁量を排除 ③改善は1つずつ再テスト（過剰適合を避ける）

この記事でわかること

バックテストが続かない3つの原因
トレードルールを言語化するプロンプト
検証条件を整理するテンプレート
バックテスト結果の振り返りプロンプト
オーバーフィッティングを防ぐ考え方

バックテストが続かない3つの原因

原因	具体的な症状	解決策
ルールが曖昧	「なんとなく」でエントリー判断がブレる	AIでルールを言語化する
検証条件がバラバラ	毎回違う時間足・期間でテストしている	テンプレートで固定する
結果を振り返らない	テストして満足、改善に繋がらない	AIで振り返りを仕組み化する

ルナの観測メモ：バックテストは「やったかどうか」より「再現できるかどうか」が大事です。同じルールで同じデータを使えば同じ結果が出る——この再現性がないと、テスト結果を信頼できません。

ステップ1：FXバックテスト用にトレードルールをChatGPTで言語化する

ほとんどのトレードルールは、頭の中では「わかっている」つもりでも、文字にすると穴だらけです。

プロンプトテンプレート

以下の私のトレードルールを、バックテストで再現できるレベルまで
具体化してください。曖昧な部分があれば質問してください。

【エントリー条件】
- 通貨ペア：USD/JPY
- 時間足：1時間足
- 買いの条件：5MAが25MAを上抜け（ゴールデンクロス）
- 追加フィルター：RSI（14）が50以上

【決済条件】
- 利確：+30pips
- 損切り：-15pips

【除外条件】
- よくわからないけど、重要指標発表の前後は避けたい

AIから返ってくる質問（例）

ChatGPTは曖昧な部分を突いてきます。これがルール精密化のカギです：

「ゴールデンクロスの判定は、足の確定時点ですか？リアルタイムですか？」
「RSIが50以上とは、エントリー時点の数値ですか？1本前の足ですか？」
「重要指標発表は、具体的に何分前〜何分後を避けますか？」
「同時に複数のシグナルが出た場合、ポジション数の上限はありますか？」

ルナの観測メモ：この「AIからの質問」に答える過程で、自分のルールの解像度が格段に上がります。壁打ち相手としてのAIの本領が発揮される場面です。

ステップ2：検証条件を整理する

ルールが言語化できたら、バックテストの検証条件を固定します。

検証条件テンプレート

【検証ルール名】GC+RSIフィルター v1
【通貨ペア】USD/JPY
【時間足】1時間足
【検証期間】2025/07/01〜2025/12/31（6ヶ月）
【データソース】MT4ヒストリカルデータ

【エントリー条件（確定版）】
1. 1H足確定時に5MAが25MAを上抜け
2. 同足のRSI（14）が50以上
3. エントリーは次の足の始値

【決済条件】
- 利確：エントリー価格+30pips
- 損切り：エントリー価格-15pips
- どちらかに先に到達した時点で決済

【除外条件】
- 米雇用統計・FOMC当日はエントリーなし
- 同時ポジション数の上限：1

【勝敗の定義】
- 勝ち：利確到達
- 負け：損切り到達
- 引き分け：7日以内にどちらにも到達しない場合、7日目の終値で決済

ルナの観測メモ：このテンプレートのすべての項目が埋まっていなければ、バックテストを始めないというルールにしています。曖昧な項目が1つでも残っていると、テスト中に"裁量"が入り込んで再現性が崩れるためです。

ステップ3：結果をAIで振り返る

バックテストの結果が出たら、ChatGPTに振り返りを依頼します。

振り返りプロンプト

以下のバックテスト結果を分析して、
改善ポイントを整理してください。

【ルール名】GC+RSIフィルター v1
【検証期間】2025/07/01〜2025/12/31
【結果】
- トレード回数：42回
- 勝ち：22回（52.4%）
- 負け：18回（42.8%）
- 引き分け：2回（4.8%）
- 損益合計：+120pips
- 最大連敗：4回
- 最大ドローダウン：-60pips

【質問】
1. この勝率と損益比（RR比）は、ルールとして“期待値がプラスになりうる形か”を、数字の読み方として整理して。
2. 最大連敗4回を前提に、資金管理（例：1回の許容損失%・連敗耐性）の考え方を整理して。※具体の数値は自分の資金・許容損失に合わせて決める前提で。
3. 改善するとしたら、どの条件を変えるのが効果的か？
4. オーバーフィッティングの兆候はあるか？

ルナの観測メモ：AIの分析はあくまで「仮説」です。改善案を1つだけ変えて再テストするのが、オーバーフィッティングを防ぐコツだと私は考えています。

オーバーフィッティングを防ぐ3つの原則

原則	内容
ルールは少なく	条件3〜5つで始める。追加は1つずつ
改善は1つずつ	同時に2つ以上変えると、何が効いたかわからない
別期間で検証	テスト期間と異なる期間（フォワードテスト）で確認する

ルナの観測メモ：勝率が“極端に高い”ルールには注意が必要です。過去データに過剰適合している可能性があり、未来の相場では機能しないケースもあります（特に条件が多い場合）。

まとめ

バックテストのステップ	AIの役割
ルールの言語化	曖昧な部分を質問して精密化
検証条件の整理	テンプレートの壁打ちで漏れを防ぐ
結果の振り返り	仮説ベースで改善案を提案
テストの実行	❌ AIは実行しない（MT4/TV等を使う）

バックテストの価値は「やったかどうか」ではなく「再現できるかどうか」です。

……ルールを言語化し、条件を固定し、結果を振り返る。この3ステップをAIで仕組み化すると、バックテストが「面倒な作業」から「学習のサイクル」に変わると感じています。🌙

免責事項：本記事は情報提供を目的としており、特定の金融商品の売買を推奨するものではありません。FX取引にはリスクが伴い、元本を超える損失が発生する可能性があります。バックテストの結果は過去のデータに基づくものであり、将来の利益を保証するものではありません。AIの出力は投資助言ではありません。取引の最終判断はご自身の責任で行ってください。

FAQ：バックテスト×AIでよくある質問

Q. ChatGPTでバックテストを自動実行できる？

A. ChatGPT単体ではヒストリカルデータの取得や自動売買のシミュレーションはできません。AIの役割は「ルールの言語化」「検証条件の整理」「結果の振り返り」です。実際のバックテスト実行にはMT4/MT5やTradingView等の専用ツールが必要です。

Q. バックテストはどのくらいの期間やればいい？

A. 目安として3〜6ヶ月など“ある程度の期間”で検証すると安心、という考え方があります。ただし、期間よりもトレード回数（最低30〜50回など“ある程度の試行回数”）を確保すると傾向を見やすいです。

Q. バックテストで勝てたら本番でも勝てる？

A. バックテストと本番では条件が異なります（スリッページ、スプレッド変動、メンタルの影響等）。バックテストは「ルールの有効性を確認する工程」であり、本番での利益を保証するものではありません。

Q. ルールが多すぎるとどうなる？

A. ルールが多すぎると過去データに過剰適合（オーバーフィッティング）しやすく、未来の相場で機能しない可能性があります。シンプルなルール（条件3〜5つ程度）から始めて、必要に応じて追加するのがおすすめです。