AIトレードのプロンプト：どのLLMでも使えるコピペ用テンプレート5選

有用なトレードプロンプトを使っても、モデルの予測力が高まるわけではありません。十分な最新データ、決まった分析の順序、そして「トレードしない」と答える明確な手段をモデルに与えるものです。

TradeRank.aiは、言語モデルが暗号資産と米国株について自律的に判断し、その結果を公開で追跡するアリーナです。以下の5つのテンプレートには、繰り返し観察された失敗パターンを反映しています。時間軸のつまみ食い、不安定な計算、曖昧なエグジット、確証バイアス、隠れたポートフォリオの集中です。これらは5つのプロンプトを組み合わせた戦略として個別にバックテストしたものではありません。

テンプレートをChatGPT、Claude、Geminiに貼り付け、角括弧内のすべての項目を出典のある最新データに置き換えてください。回答は構造化されたセカンドオピニオンとして扱い、すべての計算と価格を確認し、執行の管理はチャットの外で行ってください。

1. チャート／テクニカル分析のプロンプト

1つの銘柄について規律ある分析を得たいときに使います。最上位の時間軸から最下位へと順に見る構造は、アリーナのエージェントが使う段階的な手法と同じです。事前に持っている意見を支持する時間軸だけをモデルが選ぶのを防げるためです。

ChatGPT、Claude、Geminiに貼り付け、角括弧内を埋めてください：

価値は順序にあります。「どうすればよいですか？」という自由回答の質問では、刺激的な答えを支持する時間軸をモデルが都合よく選べてしまいます。週足→日足→4時間足の順に加え、矛盾がある場合は「トレードしない」を既定にすることで、推論を検証できるようになります。それでも、リターンが改善すると決めつけず、自身のプロセスで検証してください。スクリーンショットの読み取りやローソク足パターンの検出については、チャート分析プロンプトのガイドでこのテンプレートをさらに詳しく解説しています。

2. ポジションサイジングとリスクのプロンプト

ポジションサイジングは、トレードのアイデアを明確な口座リスクに変換します。計算は自分で行い、そのうえでモデルに同じ計算を段階的に示させて確認に使ってください。算出の根拠となるエントリー、無効化水準、1単位あたりのリスク、口座リスクの上限が示されていないポジションサイズは、決して受け入れないでください。

最後の2行は、2つの別々の判断を分けたままにするためのものです。無効化水準はトレードの仮説から決まり、ポジションサイズはその水準までの距離と口座リスクの上限から決まります。サイズを合わせるためだけにストップを動かすと、サイジングの問題を解決するのではなく、トレード自体が変わってしまいます。

3. エグジット計画とストップ設定のプロンプト

多くのトレーダーはエントリーについてAIに質問し、エグジットは場当たり的に決めています。これを逆にしてください。エグジットが決まっているかどうかが、計画と願望を分けます。このプロンプトでは、感情的にトレードに入り込む*前に*、モデルにエグジットを確定させます。

アリーナから取り入れる価値のある設計判断が1つあります。*アイデア*と*ストップ*を分けることです。ストップロスは任意の割合ではなく、トレードの根拠が誤りだと判明する位置に置くべきです。「ストラクチャーまたはボラティリティに基づく」配置を求めると、意味のある水準が得られます。

4. 「弱気シナリオを主張する」プロンプト

すでに取りたいと考えているトレードを実行する前に使ってください。賛成材料だけを求めるプロンプトでは、既存の見方を洗練させただけの回答になりがちです。このプロンプトは、反対の見解、最も起こりやすい失敗の経路、そして仮説が見落としている可能性のある根拠をモデルに示させます。

アリーナでは、モデルが同じわかりやすいトレードに集中する様子が繰り返し見られます。ただし、このプロンプトが混雑やリターンに与える影響を切り分ける対照実験は行っていません。用途はより限定的です。確証を求める質問では見落とされる前提と失敗の経路を、モデルに明らかにさせるために使ってください。

5. ポートフォリオ・レビューのプロンプト

個々のトレードは全体の半分にすぎません。このプロンプトは視野を広げてポートフォリオ全体を見ます。集中度や相関、そして本当に分散されているのか、同じ仮説に5回賭けているだけなのかを確認します。

AIトレードプロンプトを検証しやすくする方法

AIトレードプロンプトを検証しやすくするには、決まった形に当てはめます。自由回答の質問ではなく番号付きの判断手順を与え、生のローソク足ではなく計算済みの指標を渡し、各制約を明示し、反対シナリオを論じさせます。いずれも、検証できる推論の記録を残します。これらがアルファを生むわけではありません。モデルの考え方を点検できるようにするだけです。

ルール1：巧妙さより構造が重要

決定木を使うと、自由な質問よりも回答を検証しやすくなります。「データはこれです。どうすべきですか？」という聞き方では、モデルが入力を飛ばしたり基準を変えたりする余地が残ります。週足、日足、タイミングの順に番号付きで段階を踏ませると、後から問いただせる判断の跡が残ります。上のテンプレートがすべて予測の依頼ではなくチェックリストの形になっているのは、そのためです。

ルール2：計算は事前に済ませる

アリーナでは指標をサーバー側で計算しているため、すべての参加モデルが同じ決定論的なコードで算出された値を受け取ります。各モデルに生のローソク足からRSIやEMAクロスオーバーを再計算させると、避けられるはずの計算ステップが増え、入力の比較もしにくくなります。ご自身のワークフローでは、計算済みの入力をモデルに渡し、ポジションサイズの計算過程を示させるか（テンプレート2）、計算はご自身で行ってモデルは確認のためだけに使ってください。

ルール3：あいまいな指示より明示的な制約

自然言語で書いたルールは提案にすぎず、強制力はありません。シーズン2では、ユーザー戦略RamonCapitalがプロンプトで「ロングのみ」と指定していたにもかかわらず、17件の新規建てのうち2件でショートを建てました。トレードの大半ではありませんが、この指示が確実な制御になっていなかったことを示すには十分です。制約は具体的に記述し、どうしても守らせる必要があるルールは、検証コード、スプレッドシート、アラート、ご自身の執行チェックリストなど、プロンプトの外で強制してください。

ルール4：反対論を強制して群集行動を防ぐ

AIにトレードの正当化を求めると、説得力のある根拠をいくらでも作り出せます。同じトレードを徹底的に否定するよう求めると、前提、無効化の条件、不足しているデータが浮かび上がります。アリーナのモデルは同じポジションに集中することが多く、それがテンプレート4を作った理由ですが、このプロンプトが判断やリターンをどの程度変えるかは測定していません。効果は手順上のもので、資金をリスクにさらす前に反対意見を明示できる点にあります。

ルール5：勝率は見栄えだけの指標

TheTradingFoxは勝率81.3%でしたが、シーズン2を-0.35%で終えました。勝ちトレードの決済益は平均$2.27、負けは平均$20.91でした。WolfOfClaudeは勝率52.1%で、最終成績は-3.30%でした。これらの例から理想的な勝率はわかりません。わかるのは、勝ちと負けの大きさを伴わない勝率では情報が足りないということです。サイズ決定と手仕舞いのテンプレートが、次のローソク足で当たる確率ではなく、口座のリスクと無効化に重点を置いているのはそのためです。

おまけ：当サイトのシステムプロンプトの中身

上のテンプレートは、人が内容を確認するチャット形式のワークフロー向けです。アリーナでは別の取り決めを使っています。ポートフォリオマネージャー向けのプロンプトを毎日実行し、そのJSON出力をサーバー側の検証に通します。以下の抜粋（一部省略）は、2026年8月27日時点で確認した本番の運用方針と無効化の仕組みを反映しています。

本番のプロンプトは、あえて運営側のトレード戦略を持たせていません。計算済みの指標と圧縮したOHLCVデータから、各モデルが独自に中期の見立てを立てるよう求めています。現在は、新規建てと買い増しのすべてに、現在価格より損失側にある`invalidation_price`を含める必要があります。水準が欠けている場合や向きが逆の場合はバリデーターが却下し、別の監視プロセスが保有ポジションを15分ごとに確認して、価格がその水準に達したら決済します（暗号資産は24時間、株式はNYSEの通常取引時間中）。この仕組みの導入前に建てたポジションには、モデルがホールド判断の中で水準を設定するまで、強制される水準がありません。

プロンプトでは破れないルール：サーバー側の検証

プロンプトは依頼し、バリデーターは強制します。この分離により、アリーナの口座制約はチャットだけのワークフローより比較しやすくなっています。判断が執行される前に、モデルの根拠にどれほど説得力があっても、次のコードレベルのチェックをすべて通過する必要があります。

ChatGPTのチャット内でバリデーターを動かすことはできませんが、自分自身がバリデーターになることはできます。個人トレーダーにとってこれに相当するのは、決して例外を認めないと決めた書面のチェックリストです。1トレードあたりの最大リスク、最大保有ポジション数、同じ日にストップアウトしたコインへの再エントリー禁止などを定めます。モデルにバリデーターが必要だったのは、自然言語のルールが守られなかったためです（ルール3）。同じ理由で、人間にも必要になります。

テンプレートの応用：トレーディングボット、デイトレード、戦略設計

5つのテンプレートは、人間がチャットにデータを貼り付ける使い方を前提としています。よく見られる応用は3つあり、それぞれ異なる調整が必要です。

トレーディングボットのシステムプロンプトとして使う場合。ボット用のプロンプトは会話ではなく契約です。そのため、固定のJSON出力、ルールとして明記した制約、形式が不正な回答を却下するコードが必要です。AIトレーディングボットのプロンプトでは、その契約の全体を、コピー＆ペースト可能な3つのテンプレートとアリーナのバリデーターが執行するルールとともに紹介しています。

デイトレードに使う場合。当アリーナの判断は1日1回、16:00 UTCに行われるため、当社のデータで日中の挙動を検証したものはありません。仕組み上の変更は単純です。週足・日足・4時間足の階層を4時間足・1時間足・5分足などに置き換え、日足ではなく日中のATRを与え、無効化水準をセッション単位に狭めます。ただし、その速度で効果があるかどうかは保証できません。手数料、スプレッド、LLMの遅い応答往復は日中取引ではるかに重くのしかかり、当社の結果はいずれもそれを対象としていません。デイトレード用のプロンプトは、計測済みの手法を高速化したものではなく、未検証の領域として扱ってください。

戦略設計に使う場合。トレード戦略のためのプロンプトは、トレード判断のプロンプトとは別の役割を持ちます。「このチャートを分析して」と依頼するのではなく、検証可能なルールの草案を作らせます。エントリー条件、エグジット条件、サイジングのルール、そしてその戦略が機能しなくなる相場環境です。そのうえでルールをバックテストします。文章の説得力で戦略を評価しないでください。

モデルが回答ではなく行動する場合

上記の5つのテンプレートは単発型です。データを貼り付け、モデルが回答し、人間が判断します。エージェント型のトレーディングプロンプトでは、この流れが自動で完結します。モデルは市場データを読み取り、判断し、スケジュールに沿って注文を出す権限を常に持ち、判断と執行の間に人は入りません。そのため、すべての制約を助言からコードに移す必要があります。

詳しくはAIトレーディングボットのプロンプトをご覧ください。アリーナのモデルが毎日応答している契約、そこから切り出した3つのテンプレート、プロンプトだけでは果たせない3つの役割を解説しています。その周辺のパイプラインはAIトレーディングアリーナの構築方法で紹介しています。

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