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【完全ガイド】FXボットを24時間稼働させる方法|VPS vs クラウド

公開日: 2025/12/13更新日: 2025/12/13

「FXボットを作ったけど、自分のPCをずっとつけておくわけにはいかない...」

自動売買を本格運用するには、24時間動き続ける環境が必要です。

この記事では、FXボットを安定稼働させるための選択肢を比較し、それぞれの設定方法を解説します。

選択肢の比較

方法月額費用難易度向いている用途
自宅PC電気代のみ簡単テスト用
VPS1,000〜3,000円普通MT4 EA
Google Cloud Functionsほぼ無料やや難Pythonボット(定期実行)
AWS EC2/Lightsail500〜2,000円やや難Pythonボット(常時稼働)

方法1: 従来型VPS(MT4 EA向け)

MT4のEAを動かすなら、Windows VPSが王道です。

おすすめVPS

サービス月額特徴
シンクラウドデスクトップ for FX1,790円〜FX専用、自動復旧機能、おすすめ!
お名前.com デスクトップクラウド3,089円〜FX専用
ConoHa for Windows Server2,783円〜時間課金可能

シンクラウドがキャンペーンで最安(2026年3月末まで)。 MT4プリインストール済みで設定も簡単。

VPS設定手順(お名前.com の例)

1. VPS契約

  1. お名前.com デスクトップクラウド にアクセス
  2. 「FX専用VPS」プランを選択
  3. Windows Server を選んで契約

2. リモートデスクトップ接続

  1. Windowsの「リモートデスクトップ接続」を起動
  2. VPSのIPアドレスを入力
  3. ユーザー名・パスワードでログイン

3. MT4をインストール

  1. VPS上でブラウザを開く
  2. FX業者のサイトからMT4をダウンロード
  3. インストール、ログイン

4. EAをセット

  1. EAファイル(.ex4)をVPSにコピー
  2. MT4のExpertsフォルダに配置
  3. チャートにEAをセット
  4. 自動売買をON

これで24時間稼働!

VPS運用のコツ

  • 自動ログオン設定:再起動後も自動でログイン
  • MT4自動起動設定:スタートアップにMT4を登録
  • 監視ツール:VPS Monitorなどで死活監視

方法2: Google Cloud Functions(Pythonボット向け)

**「定期実行型」**のボットなら、GCF + Cloud Schedulerが最強コスパ。

なぜGCFがおすすめ?

  • ほぼ無料(月200万リクエストまで無料)
  • サーバー管理不要
  • 自動スケール
  • 高い稼働率

向いているボット

  • 1時間ごとにチェックして売買
  • 特定時刻に実行(ゴトー日など)
  • Webhookで外部からトリガー

GCF設定手順

1. プロジェクト準備

Bash
# プロジェクト構成
my-fx-bot/
├── main.py # ボットのコード
├── requirements.txt # 依存ライブラリ

2. main.py(Cloud Functions用)

Python
import os
import json
import hmac
import hashlib
import time
import requests
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
from datetime import datetime
# 環境変数から取得(Secret Managerで管理)
API_KEY = os.environ.get("GMO_FX_API_KEY")
API_SECRET = os.environ.get("GMO_FX_API_SECRET")
def create_signature(timestamp, method, path, body=""):
text = timestamp + method + path + body
return hmac.new(
bytes(API_SECRET.encode("ascii")),
bytes(text.encode("ascii")),
hashlib.sha256
).hexdigest()
def get_timestamp():
return str(int(time.time() * 1000))
def trading_bot(request):
"""Cloud Functions エントリーポイント"""
print(f"=== 実行開始: {datetime.now()} ===")
# ここに売買ロジックを実装
# (前回までの記事で作ったコードを流用)
# 例: 現在価格を取得
ticker = get_ticker()
print(f"現在価格: {ticker}")
# 例: RSIをチェック
df = get_klines()
df["rsi"] = ta.rsi(df["close"], length=14)
current_rsi = df["rsi"].iloc[-1]
print(f"RSI: {current_rsi:.1f}")
# 例: 条件に応じて売買
if current_rsi < 30:
print("RSI売られすぎ!買い検討")
# place_order("BUY", 100)
return {"status": "ok", "rsi": float(current_rsi)}
def get_ticker(symbol="USD_JPY"):
url = f"https://forex-api.coin.z.com/public/v1/ticker?symbol={symbol}"
response = requests.get(url)
return response.json()["data"][0]
def get_klines(symbol="USD_JPY"):
url = "https://forex-api.coin.z.com/public/v1/klines"
params = {"symbol": symbol, "interval": "1hour", "date": datetime.now().strftime("%Y%m%d")}
response = requests.get(url, params=params)
df = pd.DataFrame(response.json()["data"])
df["close"] = df["close"].astype(float)
return df

3. requirements.txt

TEXT
functions-framework==3.*
requests>=2.28.0
pandas>=2.0.0
pandas-ta>=0.3.14b

4. デプロイ

Bash
gcloud functions deploy fx-trading-bot \
--gen2 \
--runtime=python312 \
--region=asia-northeast1 \
--source=. \
--entry-point=trading_bot \
--trigger-http \
--set-secrets='GMO_FX_API_KEY=gmo-fx-api-key:latest,GMO_FX_API_SECRET=gmo-fx-api-secret:latest'

5. Cloud Schedulerで定期実行

Bash
# 毎時0分に実行
gcloud scheduler jobs create http fx-bot-hourly \
--location=asia-northeast1 \
--schedule="0 * * * *" \
--uri="https://asia-northeast1-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/fx-trading-bot" \
--http-method=GET \
--time-zone="Asia/Tokyo"

GCFの月額コスト

リソース無料枠超過分
呼び出し200万回/月$0.40/100万回
コンピューティング40万GB秒/月$0.000016/GB秒
ネットワーク5GB/月$0.12/GB

1時間に1回、月720回実行しても完全無料です。

方法3: AWS Lightsail(常時稼働Python)

「ずっと動き続ける」タイプのボットならAWS Lightsailがコスパ良し。

料金

  • $3.5/月(512MB RAM)〜
  • $5/月(1GB RAM)← おすすめ

セットアップ手順

1. Lightsailインスタンス作成

  1. AWS Lightsail にアクセス
  2. 「インスタンスの作成」
  3. Linux/Ubuntu を選択
  4. $5プランを選択
  5. 作成

2. SSH接続

Bash
ssh -i your-key.pem ubuntu@your-ip-address

3. Python環境構築

Bash
# Pythonインストール
sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv -y
# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir fx-bot && cd fx-bot
# 仮想環境作成
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# ライブラリインストール
pip install requests pandas pandas-ta python-dotenv

4. ボットを配置

Bash
# scpでファイル転送
scp -i your-key.pem main.py ubuntu@your-ip:~/fx-bot/
scp -i your-key.pem .env ubuntu@your-ip:~/fx-bot/

5. systemdでサービス化

Bash
sudo nano /etc/systemd/system/fx-bot.service
INI
[Unit]
Description=FX Trading Bot
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=ubuntu
WorkingDirectory=/home/ubuntu/fx-bot
ExecStart=/home/ubuntu/fx-bot/venv/bin/python main.py
Restart=always
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Bash
# サービス有効化
sudo systemctl enable fx-bot
sudo systemctl start fx-bot
# ログ確認
sudo journalctl -u fx-bot -f

これで24時間稼働+自動再起動!

どれを選ぶべき?

MT4 EAを動かしたい

→ Windows VPS(お名前.com、ABLENET など)

Pythonで定期実行したい

→ Google Cloud Functions(ほぼ無料)

Pythonで常時稼働したい

→ AWS Lightsail(月$5〜)

複雑なシステムを組みたい

→ AWS EC2 / GCP Compute Engine

安定稼働のためのチェックリスト

  • 自動再起動の設定(systemd, タスクスケジューラ)
  • 死活監視(UptimeRobot, AWS CloudWatch)
  • エラー通知(Slack, メール)
  • ログ保存(CloudWatch Logs, ファイル)
  • バックアップ(設定ファイル、.envなど)
  • セキュリティ(SSH鍵認証、ファイアウォール)

まとめ

方法費用用途
VPS月1,000〜3,000円MT4 EA
GCFほぼ無料Python定期実行
Lightsail月$5〜Python常時稼働

初心者おすすめ:GCF + Cloud Scheduler MT4ユーザー:Windows VPS 本格運用:Lightsail or EC2

24時間稼働環境を整えれば、あなたのボットは寝ている間も、仕事している間も、休まず働いてくれます。


次は最後の記事。損切り・リスク管理の自動化を解説します。

📚 次に読む記事: Python 損切り自動化ガイド

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