# Mt5Bridge API 使用指南 > 本文档面向**开发者**,假设 Bridge 已在云端部署运行。直接复制代码即可使用。 --- ## 连接信息 | 项目 | 值 | |------|-----| | 地址 | `http://61.164.252.86:13485` | | 认证 | `X-API-Key` Header 或 `?key=` URL 参数 | | 格式 | 所有返回均为 JSON | | WebSocket | `ws://61.164.252.86:13485`,握手时用 Header `X-API-Key` | | SSE | `http://.../stream/ticks-sse/{symbol}`,Header 或 `?key=` 均可 | > **浏览器注意**:原生 `WebSocket` 不支持自定义 Header,须用 `?key=` URL 参数;SSE 用 `new EventSource(url + '?key=...')` 同理。Node/Python/Java 客户端用 Header 更干净。 --- ## 快速开始(Python) ```python import requests BRIDGE = "http://61.164.252.86:13485" KEY = "your-api-key" def api(path, params=None): """统一请求封装""" resp = requests.get(f"{BRIDGE}{path}", params=params, headers={"X-API-Key": KEY}) resp.raise_for_status() return resp.json() def api_post(path, data): """POST 请求封装""" resp = requests.post(f"{BRIDGE}{path}", json=data, headers={"X-API-Key": KEY}) resp.raise_for_status() return resp.json() # 测试连接 print(api("/health")) ``` --- ## API 接口速查 | 分类 | 方法 | 端点 | 用途 | |------|------|------|------| | **系统** | `GET` | `/health` | 健康检查 + MT5 连接状态 | | **账户** | `GET` | `/account` | 余额/净值/保证金/杠杆 | | **行情** | `GET` | `/symbols/{symbol}` | 品种信息(点值/手数/合约) | | | `GET` | `/symbols/{symbol}/tick` | 拉取一次 tick | | | `WS` | `/stream/ticks/{symbol}` | **实时 tick 推送**(推荐) | | | `GET` | `/stream/ticks-sse/{symbol}` | SSE 推送(浏览器/内网代理友好) | | **K 线** | `GET` | `/rates/from-pos` | K 线(按偏移量) | | | `GET` | `/rates/from-date` | **K 线(按时间范围)⭐** | | **持仓** | `GET` | `/positions[?symbol=]` | 当前持仓列表 | | | `POST` | `/position/close` | 平仓(全/部分) | | | `POST` | `/position/modify` | 改 SL/TP | | | `POST` | `/position/close-by` | 对冲平仓(节省点差) | | | `POST` | `/positions/close-batch` | 批量平仓(按 magic/symbol) | | **挂单** | `GET` | `/orders[?symbol=]` | 挂单列表 | | | `POST` | `/order/cancel` | 撤单 | | | `POST` | `/order/modify` | 改挂单价/SL/TP | | **下单** | `POST` | `/order/check` | 预检(不成交) | | | `POST` | `/order/send` | 实际下单 | | **历史** | `GET` | `/history/deals` | 历史成交 | | **信号** | `GET/POST/DELETE` | `/gvar[/{name}]` | MQL5 全局变量(指标信号桥) | > 推送类端点(WS/SSE):每品种最多 50 个订阅者,超出返回 `429`;每 30 秒发一条心跳包用于穿透 NAT 保持连接。 --- ## ⚠️ 隐含约定与已知陷阱(先读) 下面这些坑都是踩过的,**不读这节直接调接口几乎必踩**: ### P1. `/history/deals` 的 `date_to` 是 **EXCLUSIVE**(不含当天) ```bash # ❌ 0 deals — 07-08 当天全部丢失 GET /history/deals?date_from=2026-07-06&date_to=2026-07-08 # ✅ 42 deals — date_to 设成"明天"才能取到 07-08 当天 GET /history/deals?date_from=2026-07-08&date_to=2026-07-09 ``` **规则**:永远把 `date_to` 设为"目标日期的下一天"。 ### P2. `/history/deals` 的 `entry` 字段语义跟 MT5 标准 **相反** ``` bridge entry = 1 ⇒ OUT(关仓)—— profit 字段是已实现 P&L(USD) bridge entry = 0 ⇒ IN (开仓)—— profit 固定为 0 ``` MT5 MQL5 原生约定是 `DEAL_ENTRY_IN=0 / DEAL_ENTRY_OUT=1`,这个 bridge 的 C# 实现把语义反过来了。 **如果不验证就用 close 路径过滤 deal,会一个都匹配不到**(结果 P&L 永远是 0)。 ```python # ✅ 正确:找关仓 deal exits = [d for d in deals if d.get('entry') == 1 and d.get('magic') == 88001] ``` ### P3. `/order/send` 只返回 `{retcode, order, comment}`,**没有成交价、没有 deal ticket** ```json // 实际响应(成功) {"data": {"retcode": 10009, "order": 1797395084, "comment": "Request executed"}} ``` bridge 不返回 `price` 也不返回 `deal` 字段。**所以拿真实 fill 价格和实现 P&L,唯一办法是 close 之后查 `/history/deals`**。 ```python # ❌ 永远拿不到正确价格 result = api_post('/order/send', {...})['data'] result.get('price') # None # ✅ 正确:成交后从 history/deals 拿 deals = api('/history/deals', params={'date_from': today, 'date_to': tomorrow})['data'] exit_deal = next(d for d in deals if d['entry'] == 1 and d['symbol'] == sym) realized_pnl_usd = exit_deal['profit'] # broker 已经换算成 deposit currency actual_fill_price = exit_deal['price'] ``` ### P4. `/positions.profit` **是 deposit currency(USD),不是 quote currency** ```python # USDCAD SELL 当前浮动 -0.17 # 这是 USD 真实值 (-0.24 CAD ÷ 1.417 USD/CAD = -0.169 USD ≈ -0.17) # 不是 CAD! ``` MT5 `POSITION_PROFIT` 的官方语义就是 in deposit currency,bridge 严格遵循。 **如果手动算 USDCAD / USDJPY P&L 时按 quote currency 处理,会差一个汇率倍数**(USDCAD 大约 1.4×)。 ### P5. bridge 拿到的 tick 跟 broker 实际 fill 差 1-4 ticks `/positions` 的 `price_open` / `price_current` 和 `/order/send` 时看到的 tick 跟 broker 服务器**真实成交价**有几毫秒级的时间差,导致值差 0.0001-0.0004(约 0.1-0.4 pip)。 ``` broker 实际 fill: 1.41715 /positions.price_open: 1.41711 ← 差 0.00004 (0.4 pip) ``` **永远以 `/history/deals` 里的 `price` 为准做对账,不要用 `/positions` 的 price_open**。 ### P6. `/position/close` 与 `/order/send` 的成功 retcode 含义不同 | 端点 | 成功 retcode | 失败 retcode | 来源 | |------|--------------|--------------|------| | `/order/send` | MT5 原生(通常 `10009`) | MT5 原生 | 直接透传 `result.Retcode` | | `/position/close` | **合成** `10009` | **合成** `10004` | C# 代码 `ok ? 10009u : 10004u` | 两者都是 `10009 = success`,但**别假设 0 是 success**。建议统一判 `retcode == 10009`。 ### P7. `data: []` 与"默认值数据"的语义混淆 Bridge 的所有 list 端点(`/account`, `/positions`, `/orders`, `/history/deals`, `/symbols` 等)都遵循这个统一约定: - **"有数据"** ⇒ `{"data": [{...}], "count": 1, ...}` - **"无数据"** ⇒ `{"data": [], "count": 0, ...}`(**HTTP 仍 200**,不是错误) 客户端很容易把"无数据"误判成"默认值数据"。例: ```python # ❌ 错:data:[] 时 fallback 到 {},默认零值看着像合法数据 info = api('/account') acc = (info.get('data') or [{}])[0] if not acc.get('trade_allowed'): raise PermissionError('trading disabled') # ↑ 实际可能是"账户未登录",不是"Algo Trading 真关闭" # ❌ 错:bool({})==True,让健康检查通过 if api('/account'): mark_healthy() ``` **正确做法**:用 `data` 长度 + 身份字段(如 `login`、`ticket`)作为"真实数据就绪"的标志: ```python def data_ready(info, key='login'): """data 非空 + 身份字段 > 0 ⇒ 真实数据""" items = info.get('data') or [] return bool(items) and (items[0].get(key, 0) if items else 0) not in (0, None, '') # ✅ info = api('/account') if not data_ready(info, 'login'): raise ConnectionError('account not loaded yet') ``` **适用所有 list 端点**。判 `positions`、`orders`、`deals` 同理。 --- ## 1. 健康检查 ``` GET /health ``` ```python status = api("/health") # {"status": "healthy", "mt5_connected": true, "api_version": "1.0.0"} ``` --- ## 2. 账户信息 ``` GET /account ``` ```python acc = api("/account")["data"][0] print(f"余额: {acc['balance']}, 净值: {acc['equity']}, 浮动盈亏: {acc['profit']}") print(f"保证金: {acc['margin']}, 可用保证金: {acc['margin_free']}, 比例: {acc['margin_level']}%") print(f"杠杆: 1:{acc['leverage']}, 币种: {acc['currency']}") ``` **返回字段:** | 字段 | 含义 | |------|------| | login | 账户号 | | balance | 余额 | | equity | 净值 | | profit | 浮动盈亏 | | margin | 已用保证金 | | margin_free | 可用保证金 | | margin_level | 保证金比例 | | leverage | 杠杆 | | currency | 账户币种 | | trade_allowed | 是否允许交易 | | trade_expert | 是否允许 EA 交易 | --- ## 3. 实时行情 #### 3-1. 主动拉取(一次性) ``` GET /symbols/{symbol}/tick ``` 自动将品种加入 MT5 Market Watch,并等待最多 3 秒获取真实 tick 数据(解决品种未订阅时返回空值的问题)。 ```python def get_tick(symbol): data = api(f"/symbols/{symbol}/tick")["data"][0] return data["bid"], data["ask"] bid, ask = get_tick("XAUUSD") print(f"XAUUSD Bid: {bid} Ask: {ask} Spread: {ask - bid}") ``` **返回字段:** | 字段 | 含义 | |------|------| | bid | 卖价 | | ask | 买价 | | last | 最新成交价 | | volume | 成交量 | | time | 时间 | #### 3-2. 订阅推送(WebSocket 流式)⭐ 推荐 ``` WS /stream/ticks/{symbol} ``` MT5 每收到一个 tick 就立即推给所有订阅者,省去轮询。 - 走 `X-API-Key` 认证(Header `X-API-Key: your-key`,WebSocket 客户端在握手 Header 里带) - 连上时自动把品种加入 MT5 Market Watch;最后一个订阅者断开时自动移除 - 每个品种最多 50 个订阅者(含 WS + SSE 总数),超出返回 `429` - 每 30 秒发一条心跳(无 tick 时也发),客户端可用于保活与断线检测 **推送格式(每条 tick 一帧 JSON 文本):** ```json { "type": "tick", "symbol": "XAUUSDc", "time": "2026-07-08T10:30:45", "bid": 4180.0, "ask": 4180.5, "last": 4180.2, "volume": 100, "time_msc": "2026-07-08T10:30:45.123000", "flags": 6 } ``` **心跳包:** ```json {"type":"heartbeat","time":"2026-07-08T10:31:15"} ``` #### 3-3. SSE 推送(不能用 WebSocket 的环境) ``` GET /stream/ticks-sse/{symbol} → Content-Type: text/event-stream ``` 面向无法建 WebSocket 的客户端(部分老浏览器、内网代理、curl 测试等)。语义同 3-2,每条 tick 一帧 SSE: ``` data: {"type":"tick","symbol":"XAUUSDc","bid":4180.0,...} data: {"type":"tick","symbol":"XAUUSDc","bid":4181.0,...} ``` **curl 测试:** ```bash curl -N -H "X-API-Key: your-api-key" \ http://61.164.252.86:13485/stream/ticks-sse/XAUUSDc ``` **Python SSE 客户端(`sseclient-py`):** ```python from sseclient import SSEClient import json messages = SSEClient("http://61.164.252.86:13485/stream/ticks-sse/XAUUSDc", headers={"X-API-Key": "your-api-key"}) for msg in messages: data = json.loads(msg.data) if data.get("type") == "heartbeat": continue print(data["symbol"], data["bid"], data["ask"]) ``` **Python 示例(需安装 `websocket-client`):** ```python import websocket import threading def on_message(ws, msg): tick = eval(msg) # 或 json.loads(msg) print(f"{tick['symbol']} Bid:{tick['bid']} Ask:{tick['ask']}") def on_open(ws): print("connected") def on_close(ws, code, reason): print(f"disconnected: {code} {reason}") ws = websocket.WebSocketApp( f"ws://61.164.252.86:13485/stream/ticks/XAUUSDc", header=[f"X-API-Key: your-api-key"], on_message=on_message, on_open=on_open, on_close=on_close, ) ws.run_forever() ``` **`websockets` 库(asyncio 版):** ```python import asyncio import websockets import json async def watch_ticks(): headers = {"X-API-Key": "your-api-key"} async with websockets.connect( "ws://61.164.252.86:13485/stream/ticks/XAUUSDc", additional_headers=headers, ) as ws: async for raw in ws: tick = json.loads(raw) print(tick["symbol"], tick["bid"], tick["ask"]) asyncio.run(watch_ticks()) ``` **浏览器控制台测试:** ```js const ws = new WebSocket("ws://61.164.252.86:13485/stream/ticks/XAUUSDc", { headers: { "X-API-Key": "your-api-key" } // 浏览器原生 WS 不支持自定义 Header,需走 ?key= 参数,见下 }); // 浏览器场景:用 query 参数传 key const ws2 = new WebSocket("ws://61.164.252.86:13485/stream/ticks/XAUUSDc?key=your-api-key"); ws2.onmessage = (e) => console.log(JSON.parse(e.data)); ``` --- ## 4. 品种信息 ``` GET /symbols/{symbol} ``` bid/ask 从实时 tick 数据获取(自动等待最多 3 秒),避免品种刚加入 Market Watch 时返回 0 的问题。 ```python def get_symbol_info(symbol): info = api(f"/symbols/{symbol}")["data"][0] print(f"品种: {info['name']}, 描述: {info['description']}") print(f"小数位: {info['digits']}, 点值: {info['point']}") print(f"最小手数: {info['volume_min']}, 最大: {info['volume_max']}, 步长: {info['volume_step']}") print(f"合约大小: {info['trade_contract_size']}") return info ``` --- ## 5. 历史 K 线(按偏移量) ``` GET /rates/from-pos?symbol={symbol}&timeframe={timeframe}&start_pos={start}&count={count} ``` | 参数 | 可选值 | |------|--------| | timeframe | `TIMEFRAME_M1` / `M5` / `M15` / `M30` / `H1` / `H4` / `D1` | | start_pos | 0 = 最新,1 = 前一根,以此类推 | | count | 获取数量,最大 10000 | ```python import pandas as pd def get_rates(symbol, timeframe, count): """获取 K 线并转为 DataFrame""" data = api("/rates/from-pos", params={ "symbol": symbol, "timeframe": f"TIMEFRAME_{timeframe}", "start_pos": 0, "count": count })["data"] df = pd.DataFrame(data) df["time"] = pd.to_datetime(df["time"]) df.set_index("time", inplace=True) return df # 获取最近 100 根 H1 K 线 df = get_rates("XAUUSD", "H1", 100) print(df.head()) ``` **返回字段:** `time`, `open`, `high`, `low`, `close`, `tick_volume`, `spread`, `real_volume` --- ### 5-2. 历史 K 线(按时间范围)⭐ 推荐 ``` GET /rates/from-date?symbol={symbol}&timeframe={timeframe}&date_from={date_from}&date_to={date_to} ``` | 参数 | 可选值 | |------|--------| | timeframe | `TIMEFRAME_M1` / `M5` / `M15` / `M30` / `H1` / `H4` / `D1` | | date_from | 起始日期,ISO-8601 或 `yyyy-MM-dd` | | date_to | 结束日期,ISO-8601 或 `yyyy-MM-dd` | ```python def get_rates_by_date(symbol, timeframe, date_from, date_to): """按时间范围获取 K 线""" data = api("/rates/from-date", params={ "symbol": symbol, "timeframe": f"TIMEFRAME_{timeframe}", "date_from": date_from, "date_to": date_to, })["data"] df = pd.DataFrame(data) df["time"] = pd.to_datetime(df["time"]) df.set_index("time", inplace=True) return df # 获取 2026年7月1日 ~ 7月3日 的 H1 K 线 df = get_rates_by_date("XAUUSD", "H1", "2026-07-01", "2026-07-03") print(df.head()) ``` **返回字段:** 同 `/rates/from-pos` --- ## 6. 当前持仓 ``` GET /positions[?symbol={symbol}] ``` symbol 可选过滤。 ```python def get_positions(symbol=None): return api("/positions", params={"symbol": symbol} if symbol else None)["data"] positions = get_positions() for pos in positions: print(f"{pos['ticket']} {pos['symbol']} " f"{'买' if pos['type'] == 0 else '卖'} " f"手数:{pos['volume']} 盈亏:{pos['profit']}") ``` **返回字段:** `ticket`, `symbol`, `type`(0=买,1=卖), `volume`, `price_open`, `sl`, `tp`, `price_current`, `swap`, `profit`, `comment`, `magic` ### 6-1. 平仓 ``` POST /position/close ``` ```json // 全平 { "ticket": 12345678 } // 部分平仓 { "ticket": 12345678, "volume": 0.05 } ``` | 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | ticket | ✅ | 持仓编号 | | volume | ❌ | 平仓手数;不传/0 = 全平;>0 = 部分平仓 | | deviation | ❌ | 允许滑点(默认 10) | ```python def close_position(ticket, volume=None): body = {"ticket": ticket} if volume: body["volume"] = volume return api_post("/position/close", body)["data"] close_position(12345678) # 全平 close_position(12345678, volume=0.05) # 部分平 ``` ### 6-2. 改持仓 SL/TP ``` POST /position/modify ``` ```json { "ticket": 12345678, "sl": 4170.0, "tp": 4190.0 } ``` SL/TP 设为 0 表示清除对应止损/止盈。 ```python def modify_position(ticket, sl=0, tp=0): return api_post("/position/modify", {"ticket": ticket, "sl": sl, "tp": tp})["data"] ``` ### 6-3. 对冲平仓(节省点差) ``` POST /position/close-by ``` 用一张反向持仓对冲平仓,只收一次点差(MT5 净额结算),适合双向网格 / 锁仓策略快速离场。 ```json { "position": 111, "position_by": 222 } ``` 要求:两张持仓 **同品种 + 反向**。 ```python def close_by(ticket_a, ticket_b): return api_post("/position/close-by", {"position": ticket_a, "position_by": ticket_b})["data"] ``` ### 6-4. 移动止损(客户端轮询模式) Bridge 不在服务端跑轮询,暴露 `/position/modify` 由客户端自己做: ```python def trail_stop(ticket, distance, step): """distance: 跟踪距离(如 50 点);step: 最小推进步长(如 10 点)""" pos = next((p for p in bridge.positions() if p["ticket"] == ticket), None) if not pos: return current = pos["price_current"] if pos["type"] == 0: # 多单 new_sl = current - distance if new_sl - pos["sl"] >= step: bridge.modify_position(ticket, sl=new_sl) else: # 空单 new_sl = current + distance if pos["sl"] - new_sl >= step: bridge.modify_position(ticket, sl=new_sl) # 每秒跑一次 while True: for p in bridge.positions(): trail_stop(p["ticket"], distance=50, step=10) time.sleep(1) ``` 也可以用 WebSocket tick 流推送驱动,把 `time.sleep(1)` 换成 tick 回调,反应更快。 ### 6-5. 批量平仓 ``` POST /positions/close-batch ``` 按 `symbol` 和/或 `magic` 批量平仓。**至少传一个**过滤条件,避免误清整个账户。 ```json { "magic": 123456 } { "symbol": "XAUUSDc", "magic": 123456 } { "symbol": "XAUUSDc" } ``` | 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | symbol | 一 | 品种过滤 | | magic | 一 | Magic Number 过滤 | | deviation | ❌ | 允许滑点(默认 10) | ```python def close_by_magic(magic): return api_post("/positions/close-batch", {"magic": magic})["data"] result = close_by_magic(123456) print(f"已平 {result['closed']} 单,失败 {result['failed']} 单") # data 数组里有每张单的 ticket / symbol / retcode / comment ``` --- ## 7. 挂单 ``` GET /orders?symbol={symbol} ``` symbol 可选,不传返回全部。 ```python orders = api("/orders")["data"] for o in orders: print(f"{o['ticket']} {o['symbol']} 类型:{o['type']} 手数:{o['volume_initial']}") ``` ### 7-1. 撤单 ``` POST /order/cancel ``` ```json { "ticket": 87654321 } ``` ```python def cancel_order(ticket): return api_post("/order/cancel", {"ticket": ticket})["data"] cancel_order(87654321) ``` ### 7-2. 改挂单 ``` POST /order/modify ``` ```json { "ticket": 87654321, "price": 4180.0, "sl": 4170.0, "tp": 4190.0 } ``` sl/tp 设为 0 表示清除。 ```python def modify_order(ticket, price, sl=0, tp=0): return api_post("/order/modify", {"ticket": ticket, "price": price, "sl": sl, "tp": tp})["data"] ``` --- ## 8. 订单预检 ``` POST /order/check ``` 下单前验证,不会真正执行。检查保证金是否足够、价格是否有效等。 **填充模式自动适配**:服务端会根据品种的 `SYMBOL_FILLING_MODE` 自动选择经纪商支持的填充模式。如果请求的 `type_filling` 不被支持,会按 IOC(1) → FOK(0) → RETURN(2) 顺序降级,无需客户端手动判断。 ```python def check_order(symbol, volume, order_type, price, sl=None, tp=None, magic=0, comment=""): """预检订单""" data = { "action": 1, # 1=即时成交 "symbol": symbol, "volume": volume, "order_type": order_type, # 0=市价买, 1=市价卖 "price": price, "sl": sl or 0, "tp": tp or 0, "magic": magic, "comment": comment, "deviation": 10, "type_filling": 0 # 0=FOK, 1=IOC, 2=RETURN — 服务端自动适配,不传也行 } result = api_post("/order/check", data)["data"] print(f"预检结果: retcode={result['retcode']}, comment={result['comment']}") if result['retcode'] == 0: print("✅ 可以下单") else: print("❌ 不可下单") return result check_order("XAUUSD", 0.01, 0, 4180.0, sl=4170.0, tp=4190.0) ``` **type_filling 说明:** | 值 | 含义 | 说明 | |------|------|------| | 0 | FOK (Fill or Kill) | 必须全部成交,否则取消 | | 1 | IOC (Immediate or Cancel) | 能成交多少成交多少 | | 2 | RETURN | 剩余部分留在订单簿 | > 不同经纪商支持的填充模式不同(如 ICMarkets 只支持 IOC),服务端会自动降级,客户端无需关心。 --- ## 9. 下单 ``` POST /order/send ``` 与 `/order/check` 相同,`type_filling` 会自动适配经纪商支持的填充模式。 ```python def send_order(symbol, volume, order_type, price, sl=None, tp=None, magic=0, comment=""): """下单""" data = { "request": { "action": 1, "symbol": symbol, "volume": volume, "order_type": order_type, "price": price, "sl": sl or 0, "tp": tp or 0, "magic": magic, "comment": comment, "deviation": 10, "type_filling": 0 # 自动适配,不传也行 } } result = api_post("/order/send", data)["data"] print(f"下单结果: retcode={result['retcode']}, order={result['order']}, comment={result['comment']}") return result # 市价买入 0.01 手 XAUUSD result = send_order("XAUUSD", 0.01, 0, 4180.0, sl=4170.0, tp=4190.0) ``` **order_type 说明:** | 值 | 含义 | |------|------| | 0 | 市价买入 | | 1 | 市价卖出 | | 2 | 限价买入 | | 3 | 限价卖出 | | 4 | 止损买入 | | 5 | 止损卖出 | --- ## 10. 历史成交 ``` GET /history/deals?date_from={from}&date_to={to}&symbol={symbol} ``` ```python deals = api("/history/deals", params={ "date_from": "2026-07-01", "date_to": "2026-07-03", "symbol": "XAUUSD" })["data"] for d in deals: print(f"{d['ticket']} {d['time']} {d['symbol']} " f"手数:{d['volume']} 价格:{d['price']} 盈亏:{d['profit']}") ``` --- ## 11. 全局变量(MQL5 信号桥) > 让 MQL5 指标/EA 把信号写出来,Python 通过 Bridge 读取。不用翻译 MQL5 代码。 说明: - 这部分属于“MT5 指标/EA 信号导出”能力,不影响 Bridge 的账户、行情、历史、持仓、挂单、预检、下单等基础 API。 - 如果你只更新了远程 `Mt5Bridge.dll`,没有替换 `Alpha Trend.ex5`,Bridge 仍然可以正常工作,`/gvar` 也仍会返回旧版指标写出的变量名。 - 只有在你需要“已收盘 K 线信号”和“带周期/参数作用域的新变量名”时,才需要重新编译并替换新版 `Alpha Trend.ex5`。 #### 列出所有全局变量 ``` GET /gvar ``` ```python gvars = api("/gvar") print(gvars) # {"data": [{"name": "AT_Trend_XAUUSD", "value": 1}, ...], "count": 5} ``` #### 读取指定变量 ``` GET /gvar/{name} ``` ```python trend = api("/gvar/AT_Trend_XAUUSD")["value"] print(f"趋势方向: {'多头' if trend == 1 else '空头'}") ``` #### 写入变量 ``` POST /gvar/{name} ``` Body: `{"value": 75.5}` ```python def set_gvar(name, value): return api_post(f"/gvar/{name}", {"value": value}) set_gvar("MY_RSI", 75.5) ``` #### 删除变量 ``` DELETE /gvar/{name} ``` --- ## MQL5 指标 → Python 完整流程 ### 第一步:改指标源码,输出已收盘 K 线信号 这一步是“升级指标导出行为”的可选步骤,不是 Bridge 基础 API 的必需步骤。 ```mql5 // 在 OnCalculate 末尾加 int last_closed = rates_total - 2; string key = StringFormat("MY_SIGNAL_%s_%s", _Symbol, EnumToString(_Period)); GlobalVariableSet(key, signal_value[last_closed]); ``` ### 第二步:Python 读取信号 ```python def read_signal(): try: return api(f"/gvar/MY_SIGNAL_XAUUSD_PERIOD_H1")["value"] except: return None signal = read_signal() print(f"指标信号: {signal}") ``` 如果你仍在使用旧版 `Alpha Trend.ex5`,则读取方式应继续对应旧键名,例如: ```python trend = api("/gvar/AT_Trend_XAUUSD")["value"] buy_signal = api("/gvar/AT_Buy_XAUUSD")["value"] ``` ### 第三步:根据信号做决策 ```python def on_tick(): signal = read_signal() if signal != 1: return # 没信号,不动 if not bridge.has_position("XAUUSD"): bid, ask = bridge.tick("XAUUSD") bridge.buy("XAUUSD", 0.01, ask, sl=ask - 50, tp=ask + 100) print("指标发出买入信号,已开多") ``` ## 完整策略模板 ```python import requests import pandas as pd import time from datetime import datetime BRIDGE = "http://61.164.252.86:13485" KEY = "your-api-key" class Mt5Bridge: def __init__(self): self.headers = {"X-API-Key": KEY} def _get(self, path, params=None): r = requests.get(f"{BRIDGE}{path}", params=params, headers=self.headers) r.raise_for_status() return r.json() def _post(self, path, data): r = requests.post(f"{BRIDGE}{path}", json=data, headers=self.headers) r.raise_for_status() return r.json() def stream_ticks(self, symbol, on_tick): """订阅 tick 推送,on_tick 回调收到 dict,阻塞运行。需 pip install websocket-client""" import websocket url = f"{BRIDGE.replace('http', 'ws', 1)}/stream/ticks/{symbol}" ws = websocket.WebSocketApp( url, header=[f"X-API-Key: {KEY}"], on_message=lambda ws, msg: on_tick(eval(msg)), on_error=lambda ws, err: print(f"ws error: {err}"), ) ws.run_forever() def stream_ticks_async(self, symbol, on_tick): """后台线程订阅 tick,不阻塞主线程""" import threading t = threading.Thread(target=self.stream_ticks, args=(symbol, on_tick), daemon=True) t.start() return t # ── 行情 ── def tick(self, symbol): d = self._get(f"/symbols/{symbol}/tick")["data"][0] return d["bid"], d["ask"] def rates(self, symbol, timeframe, count): return self._get("/rates/from-pos", params={ "symbol": symbol, "timeframe": f"TIMEFRAME_{timeframe}", "start_pos": 0, "count": count })["data"] def to_df(self, symbol, timeframe, count): df = pd.DataFrame(self.rates(symbol, timeframe, count)) df["time"] = pd.to_datetime(df["time"]) df.set_index("time", inplace=True) return df # ── 账户 ── def account(self): return self._get("/account")["data"][0] # ── 持仓 ── def positions(self, symbol=None): return self._get("/positions", params={"symbol": symbol} if symbol else None)["data"] def has_position(self, symbol): return any(p["symbol"] == symbol for p in self.positions()) def close(self, ticket, volume=None): body = {"ticket": ticket} if volume: body["volume"] = volume return self._post("/position/close", body)["data"] def modify_position(self, ticket, sl=0, tp=0): return self._post("/position/modify", {"ticket": ticket, "sl": sl, "tp": tp})["data"] def close_by(self, ticket_a, ticket_b): return self._post("/position/close-by", {"position": ticket_a, "position_by": ticket_b})["data"] def close_batch(self, magic=None, symbol=None, deviation=None): body = {k: v for k, v in {"magic": magic, "symbol": symbol, "deviation": deviation}.items() if v is not None} return self._post("/positions/close-batch", body) # ── 挂单 ── def orders(self, symbol=None): return self._get("/orders", params={"symbol": symbol} if symbol else None)["data"] def cancel_order(self, ticket): return self._post("/order/cancel", {"ticket": ticket})["data"] def modify_order(self, ticket, price, sl=0, tp=0): return self._post("/order/modify", {"ticket": ticket, "price": price, "sl": sl, "tp": tp})["data"] # ── 下单 ── def buy(self, symbol, volume, price, sl=0, tp=0, magic=0, comment=""): return self._send(symbol, volume, 0, price, sl, tp, magic, comment) def sell(self, symbol, volume, price, sl=0, tp=0, magic=0, comment=""): return self._send(symbol, volume, 1, price, sl, tp, magic, comment) def _send(self, symbol, volume, order_type, price, sl, tp, magic, comment): return self._post("/order/send", { "request": { "action": 1, "symbol": symbol, "volume": volume, "order_type": order_type, "price": price, "sl": sl, "tp": tp, "magic": magic, "comment": comment, "deviation": 10 } })["data"] def check(self, symbol, volume, order_type, price, sl=0, tp=0): return self._post("/order/check", { "action": 1, "symbol": symbol, "volume": volume, "order_type": order_type, "price": price, "sl": sl, "tp": tp, "magic": 0, "comment": "", "deviation": 10 })["data"] # ══════════════════════════════════════════════ # 策略示例:均线金叉死叉 # ══════════════════════════════════════════════ class MAStrategy: def __init__(self, bridge, symbol, fast=20, slow=60): self.bridge = bridge self.symbol = symbol self.fast = fast self.slow = slow def signal(self): """计算信号:1=买入, -1=卖出, 0=观望""" df = self.bridge.to_df(self.symbol, "H1", self.slow + 5) df["ma_fast"] = df["close"].rolling(self.fast).mean() df["ma_slow"] = df["close"].rolling(self.slow).mean() # 使用最近两根已收盘 K 线 prev = df.iloc[-3] curr = df.iloc[-2] # 金叉 if prev["ma_fast"] <= prev["ma_slow"] and curr["ma_fast"] > curr["ma_slow"]: return 1 # 死叉 if prev["ma_fast"] >= prev["ma_slow"] and curr["ma_fast"] < curr["ma_slow"]: return -1 return 0 def run(self): sig = self.signal() bid, ask = self.bridge.tick(self.symbol) acc = self.bridge.account() print(f"[{datetime.now()}] {self.symbol} Bid:{bid} Ask:{ask} " f"Balance:{acc['balance']} Equity:{acc['equity']} Signal:{sig}") if sig == 1 and not self.bridge.has_position(self.symbol): print(" → 金叉,开多") self.bridge.buy(self.symbol, 0.01, ask, sl=ask - 50, tp=ask + 100) elif sig == -1 and not self.bridge.has_position(self.symbol): print(" → 死叉,开空") self.bridge.sell(self.symbol, 0.01, bid, sl=bid + 50, tp=bid - 100) # ══════════════════════════════════════════════ # 运行 # ══════════════════════════════════════════════ if __name__ == "__main__": bridge = Mt5Bridge() strategy = MAStrategy(bridge, "XAUUSD", fast=20, slow=60) while True: try: strategy.run() except Exception as e: print(f"Error: {e}") time.sleep(60) # 每分钟检查一次 ``` --- ## 浏览器快速验证 在浏览器地址栏直接输入: ``` http://61.164.252.86:13485/health?key=your-api-key http://61.164.252.86:13485/account?key=your-api-key http://61.164.252.86:13485/symbols/XAUUSD/tick?key=your-api-key http://61.164.252.86:13485/rates/from-date?symbol=XAUUSD&timeframe=TIMEFRAME_H1&date_from=2026-07-01&date_to=2026-07-03&key=your-api-key ``` --- ## PowerShell 快速测试 ```powershell $headers = @{ "X-API-Key" = "your-api-key" } Invoke-RestMethod "http://61.164.252.86:13485/health" -Headers $headers Invoke-RestMethod "http://61.164.252.86:13485/account" -Headers $headers Invoke-RestMethod "http://61.164.252.86:13485/symbols/XAUUSD/tick" -Headers $headers Invoke-RestMethod "http://61.164.252.86:13485/rates/from-date?symbol=XAUUSD&timeframe=TIMEFRAME_H1&date_from=2026-07-01&date_to=2026-07-03" -Headers $headers ``` --- ## 常见问题 > **第一次调这个 bridge?先去读 [§「⚠️ 隐含约定与已知陷阱」](#-隐含约定与已知陷阱先读)** —— 7 个非显而易见的约定(date_to 排他、`entry` 字段语义反、`/order/send` 不返回 fill 价、`/account` 空 data 误判 等),不读这一节直接调接口几乎必踩。 ### 返回 "Unauthorized" API Key 错误或没带。检查 Header 中的 `X-API-Key` 或 URL 中的 `?key=`。 ### 返回 "对于该符号,不支持市场执行" `order_type` 填错了,MT5 中有些品种不支持市价单,有些不支持挂单。先调用 `/order/check` 预检。 ### 返回 "没有足够的资金" 保证金不足,减小手数或检查 `account.margin_free`。 ### 闭仓 P&L 永远是 0 / 跟 MT5 terminal 对不上 大概率是过滤了 `entry==0` 的 deal(以为 OUT),实际这个 bridge 是 `entry==1` 才是 OUT(关仓)。详见 §隐含约定 P2。 ### 算出来的 P&L 跟 broker 对差 1.4× / 1.5× 多半是手动把 `positions.profit` 当 quote currency 处理。`positions.profit` 是 deposit currency(USD),不是 quote currency。详见 §隐含约定 P4。 ### 返回 "无法连接到远程服务器" Bridge 未运行或网络不通,先检查 `/health`。 ### 业务字段返回默认值 → 怎么区分"无数据"和"真状态" `/account` 在账户未加载完成时返回 `data:[]` + 全零字段(HTTP 200)。客户端若只看 `bool(response)` 或 `field == 0`,会把"无数据"误判成"零值正常状态"。详见 §隐含约定 P7。