機械学習Expert Advisor：誇大広告 vs 現実（開発者の視点から）

FXにおける「AI」問題

MQL5で「AIトレーディングボット」を検索すると、数百の結果が見つかります。ほとんどが嘘です。

パターンは一貫しています：名前に「AI」、コードにはMLゼロ。2025年、製品タイトルの「neural」という言葉は売上を30-40%増加させました。

本物のMLベースEAの構築は困難です。データサイエンス、特徴量エンジニアリング、モデル訓練、ONNX展開の専門知識が必要です。

MT5における本物の機械学習とは

1. 特徴量エンジニアリング

生の価格データだけではモデルに役立ちません。良い特徴量セットはローソク足あたり50-200の特徴量を持ちます。

2. モデル選択と訓練

BLODSALGOでは主にONNX形式のXGBoostアンサンブルを使用。Karat Killerは4つのONNXモデルを同時実行します。

3. ONNX Runtime

MLモデルのオープンフォーマット。Pythonで訓練、.onnxにエクスポート、MT5がネイティブ実行。DLLなし、外部APIなし。

過学習の罠

ほとんどのMLモデルは過去のデータに過学習します。

BLODSALGOでの防止策

1. 時系列でデータを分割
2. 月次再訓練によるウォークフォワード最適化
3. モンテカルロシミュレーション：10,000回の反復
4. 特徴量重要度分析

結果：55-65%の方向精度。これが実際にお金を稼ぎます。

偽の'AI EA'の5つの警告サイン

1. ONNXファイルがない

本物のML EAは.onnxファイルを含みます。500KB未満 = MLモデルなし。

2. 名前にだけ「AI」

モデルアーキテクチャを説明できない = MLではない。

3. 非現実的なバックテスト

+10,000%リターンで2%ドローダウン = 過学習。

4. 外部DLLが必要

MQL5マーケットはDLLを禁止。ONNXはネイティブ動作。

5. ライブシグナルがない

検証済みMQL5シグナルが唯一の証拠です。

本物のML vs 偽のAI

側面	偽の「AI」EA	本物のML EA
ロジック	移動平均 + グリッド	ONNXモデル予測
モデルファイル	なし	複数の.onnx（MB単位）
バックテスト	+5,000%, 3% DD	+50-300%, 10-25% DD
ライブシグナル	なしまたはデモ	リアルマネー、MQL5検証済み

BLODSALGOの機械学習活用法

Stability Killer AI — AUDCAD

Stability Killer AI: XGBoost、8年以上のデータ、60以上の特徴量。ライブ結果：+15.6%、最大DD 4.08%。

Karat Killer — XAUUSD アンサンブル

Karat Killer: 4つのONNXモデル、投票メカニズム、10年のティックデータで+7,229%。

MLベースのEAを購入すべきか？

ML EAは自動的にルールベースシステムより優れているわけではありません。Pivot Killerは訓練不良のMLシステムを簡単に上回ります。

推奨：両方を使用して戦略タイプの分散化を実現。

FAQ：機械学習Expert Advisor

ML EAは再訓練が必要？

はい、ただし毎日ではありません。四半期ごとにウォークフォワードテストで再訓練します。

MT5はMLモデルをネイティブ実行できる？

はい。ビルド3550以降、MT5はONNX Runtimeをネイティブサポートしています。

AIとMLの違いは？

AIは広い用語。MLはサブセット。「ML + ONNX」は具体的で検証可能な主張です。