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EAロジック分析GPTs 「CHAOS ANALYZER」について
はじめに
ご無沙汰しております!ぴーぱるです。
今回、EAロジックをバックテストデータとヒストリカルデータから分析するAIツールをGPTsで作ってみました。
・ご利用にはChat GPT有料会員への登録が必要です。
・遊びに使えるレベルの完成度です。
※ロジックの再現性を求めるよりは、
AIとの問答を通じて、
ロジックを学ぶような使い方をお勧めします!!!
ざっくり内容説明
バックテストデータとヒストリカルデータを統計処理し、
・エントリーロジック(buy or sell条件)とグジットロジック(利確、損切り条件)を推定。
・推定したロジックを再現するソースコードを提示。(MQL4 ,5両者に対応)
するGPTsです。
※現時点では再現性は高くありません・・・このインジケータと相関あるかも?くらいのレベルですが、今後ブラッシュアップしていきたいです!
GPTsの使い方
①上記リンク先からアクセス頂くか、
GPT STOREからCHAOS ANALYZERで検索して下さい!
②アクセスすると下記画面が表示されるので、下側のクリップマークをクリックしてください!
![](https://assets.st-note.com/img/1714543802334-nz8vsfOAfB.png?width=1200)
③クリックするとウィンドウが表示されるので、
・分析したいEAのバックテストデータ(xlsx形式をお勧めします)
と
・そのバックテストに用いたヒストリカルデータ
を選択し、開くボタンをクリックしてINPUTして下さい。
※Ctrlキーを押しながら選択すると2つ選べます!
![](https://assets.st-note.com/img/1714543906101-c1pjlAATLN.png?width=1200)
④INPUTできたら右下の矢印マークをクリックして下さい。
![](https://assets.st-note.com/img/1714544119795-W906vbVEZg.png?width=1200)
分析の流れ
CHAOS ANALYZERは下記の手順で分析・コード提示を行います。
1.データの読み込み: 提供されたバックテスト結果と市場データ(インジケーターを含む)を読み込みます。これにはPythonを使用してExcelファイルからデータをインポートし、データフレーム形式で扱えるようにする作業が含まれます。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545404230-8sPMlHAAhS.png?width=1200)
2.データの整形と結合: 日時情報を統一し、取引のエントリーとエグジット時刻が市場データの日時と正確にマッチするように調整します。これにより、後の分析でデータの整合性を保証します。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545689628-6QznW78Pic.png?width=1200)
3.インジケータ値算出: バックテスト結果からエントリーロジックを予測するために、RSI、ボリンジャーバンド(2σ, 3σ, 4σ)、そしてSMA(短期、中期)のような基本的なインジケータをヒストリカルデータから算出し、データに結合します。
※必要に応じて、他のインジケータを計算してくれる時もあります。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545483668-nToxHHsum7.png?width=1200)
4.エントリーロジック分析: 計算したインジケータ値とバックテスト結果からエントリー条件を推定します。ここでは、インジケータの関係性を加味して、具体的なエントリー条件を見つけ出します。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545606649-Ju5nSprFDl.png?width=1200)
5.イグジットロジック分析: バックテストのイグジットタイミングとインジケータ値の関係に加えて、保持時間や獲得pipsなどからイグジット条件を探索します。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545583892-WsbSyrUGKi.png?width=1200)
6.ロジックサマリー: 分析したエントリーおよびイグジットロジックを整理して説明します。これには推定されたロジックの条件や、それに基づいた取引の振る舞いについての説明が含まれます。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545745577-eUCdVFdWkD.png?width=1200)
7.ソースコードの出力: 分析結果をもとに、ユーザーにMQL4またはMQL5コードのどちらで出力を行うかを打診し、ユーザーの回答に応じて、分析したEAを再現するソースコードを提示します。
![](https://assets.st-note.com/img/1714545907216-AvDJSnujaf.png?width=1200)
結果について
今回、SMAのゴールデンクロスのみで売買を行うEAを準備し、分析してみましたが、RSIやBBなど別のインジケータも使ったロジックの提案となりました。
※ソースコードを作成し、バックテストやってみましたが、結果は全く異なったものになり、再現することの難しさを感じる結果となりました・・・
さいごに
AIの力を使って、EAロジックを逆算できないか?ということにチャレンジしてみました!
・ロジック再現性については、まだ十分ではないものの、可能性を感じる結果となりました。
・ナレッジデータやプロンプト工夫すればもっと精度上げられるかも
ご覧頂き、ありがとうございました!