德克斯特 🤖

Dexter是一位自主的金融研究员，边工作边思考、规划和学习。它通过任务规划、自我反思和实时市场数据进行分析。可以想象成Claude Code，但专门为金融研究设计。

目录

• 👋 概述
• ✅ 前提条件
• 💻 安装方法
• 🚀 How to Run
• 📊 如何评估
• 🐛 调试方法
• 📱 如何使用WhatsApp
• 🤝 如何贡献
• 📄 许可

⚠️ 免责声明

这个项目是仅供教育、娱乐和信息参考.它并非用于真实交易或投资。

• 非财务、投资、税务或法律建议
• 不保证准确性、完整性或适合任何用途
• 输出可能不正确、不完整或过时
• 创作者和贡献者不承担任何经济损失或损害的责任
• 在做出投资决策前，请咨询持证理财顾问
• 过往表现不代表未来结果

👋 概述

Dexter将复杂的财务问题转化为清晰的、逐步的研究计划。它使用实时市场数据执行这些任务，核对自身工作，并不断优化结果，直到得到一个有信心、有数据支持的答案。

• 智能任务规划：自动将复杂查询分解为结构化的研究步骤
• 自主执行：选择并执行合适的工具来收集财务数据
• Self-Validation：检查自身工作并迭代直到任务完成
• 实时财务数据：访问损益表、资产负债表和现金流量表
• 安全特征：内置环路检测和步进限制以防止失控执行

✅ 前提条件

• Bun运行时（v1.0或更高版本）
• OpenAI API 密钥（获取here)
• Financial Datasets API key （gethere)
• Exa API key (get here）——可选，用于网页搜索

安装Bun

如果你还没安装Bun，可以用curl安装：

curl -fsSL https://bun.com/install | bash

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"

安装后，重启终端并确认 Bun 是否安装：

bun --version

💻 安装方法

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/virattt/dexter.git
cd dexter

1. 用Bun安装依赖：

bun install

1. 设置环境变量：

# Copy the example environment file
cp env.example .env

# Edit .env and add your API keys (if using cloud providers)
# OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key (optional)
# GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key (optional)
# XAI_API_KEY=your-xai-api-key (optional)
# OPENROUTER_API_KEY=your-openrouter-api-key (optional)

# Institutional-grade market data for agents
# FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

# (Optional) If using Ollama locally
# OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

# Web Search (Exa preferred, Tavily fallback)
# EXASEARCH_API_KEY=your-exa-api-key
# TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key

🚀 How to Run

以互动模式运行《嗜血法医》：

bun start

或者用观察模式进行开发：

bun dev

📊 如何评估

Dexter包含一套评估套件，用于将经纪人与财务问题数据集进行测试。评估采用LangSmith进行跟踪，采用LLM作为评判方法进行评分正确性。

bun run src/evals/run.ts

bun run src/evals/run.ts --sample 10

评估跑者会实时显示进展、当前问题和跑步准确率统计数据。结果会被记录到LangSmith进行分析。

🐛 调试方法

Dexter logs all tool calls to a scratchpad file for debugging and history tracking. Each query creates a new JSONL file in .dexter/scratchpad/.

.dexter/scratchpad/
├── 2026-01-30-111400_9a8f10723f79.jsonl
├── 2026-01-30-143022_a1b2c3d4e5f6.jsonl
└── ...

每个文件包含换行分隔的JSON条目跟踪：

• init：原始查询
• tool_result：每个工具调用，包含参数、原始结果和LLM摘要
• thinking： 代理人推理步骤

{"type":"tool_result","timestamp":"2026-01-30T11:14:05.123Z","toolName":"get_income_statements","args":{"ticker":"AAPL","period":"annual","limit":5},"result":{...},"llmSummary":"Retrieved 5 years of Apple annual income statements showing revenue growth from $274B to $394B"}

这使得检查代理人收集了哪些数据及其对结果的解读变得容易。

📱 如何使用WhatsApp

通过WhatsApp与Dexter聊天，将手机连接到网关。你发给自己的消息会由Dexter处理，回复也会被发送到同一个聊天频道。

# Link your WhatsApp account (scan QR code)
bun run gateway:login

# Start the gateway
bun run gateway

然后打开WhatsApp，进入你自己的聊天（给自己发消息），问Dexter一个问题。

有关详细的安装说明、配置选项和故障排除，请参见WhatsApp Gateway README.

🤝 如何贡献

1. 分支仓库
2. 创建功能分支
3. 提交你的修改
4. 推向分支
5. 创建拉取请求

📄 许可

该项目采用MIT许可证授权。

文章来源：https://github.com/virattt/dexter

📈 AI交易智能框架 — MCP服务器

⭐ 如果这个工具能改善你的工作流程，请给仓库加星并考虑sponsoring——它让项目得以持续发展和发展！

🚀 Don't want to fight uv / pandas / Python on Windows? pro.cryptosieve.com — same 30+ tools, one connector URL into Claude.ai, ChatGPT, Copilot, Cursor. $9/month with 7-day free trial. Self-hosting is free and always will be; the hosted version is just for folks who'd rather skip the ops dance.

🎥 框架演示

https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/67838093/478689497-4a605d98-43e8-49a6-8d3a-559315f6c01d.mp4

🏗️ 建筑

✨ 为什么选择tradingview-mcp？

🚀 快速入门（5分钟）

通过PIP安装

pip install tradingview-mcp-server

Claude Desktop Config (claude_desktop_config.json)

Note: On macOS, GUI apps like Claude Desktop may not have ~/.local/bin in their PATH. Use the full path to uvx to avoid "command not found" errors.

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "/Users/YOUR_USERNAME/.local/bin/uvx",
      "args": ["--from", "tradingview-mcp-server", "tradingview-mcp"]
    }
  }
}

On Linux, replace /Users/YOUR_USERNAME with /home/YOUR_USERNAME. On Windows, use %USERPROFILE%\.local\bin\uvx.exe.

Codex 插件配置

该仓库还包含仅限MCP的Codex插件元数据：

• .codex-plugin/plugin.json
• .codex-mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "tradingview-mcp-server", "tradingview-mcp"]
    }
  }
}

After installing or enabling the Codex plugin, restart Codex so the MCP server is loaded in the next session. Depending on your Codex version, codex mcp list may show registered MCP servers, but tool availability should be verified in a fresh Codex session.

或者直接跑出源头

git clone https://github.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp
cd tradingview-mcp
uv run tradingview-mcp

🛠️ 故障排除

🪟 Windows: MCP error -32001: Request timed out on first launch

症状——你在添加配置后不久，会在Claude桌面日志中看到这个：

[tradingview] Server started and connected successfully
[tradingview] Message from client: initialize ...
[60 seconds later]
[tradingview] notifications/cancelled — reason: "MCP error -32001: Request timed out"

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "3.13", "--from", "tradingview-mcp-server", "tradingview-mcp"]
    }
  }
}

On macOS use the full path to uvx (see the note in Quick Start). On Windows uvx is typically %USERPROFILE%\.local\bin\uvx.exe.

# Run in a terminal before launching Claude Desktop
uv tool install --python 3.13 tradingview-mcp-server

安装完成后，用正常配置启动Claude Desktop，服务器会立即启动（缓存已经热）。

_Credit: @wyh4444关于原始报告#24.

📱 通过Telegram、WhatsApp等方式使用（OpenClaw）

将此服务器连接到Telegram、WhatsApp、Discord以及使用 20+ 消息平台的OpenClaw—— 一个自托管的人工智能网关。在 Hetzner VPS（Ubuntu 24.04）上测试并验证。

工作原理

OpenClaw routes Telegram messages to an AI agent. The agent uses trading.py — a thin Python wrapper — to call tradingview-mcp functions and return formatted results. OpenClaw 与服务器之间无需 MCP 协议;它是直接导入的Python。

Telegram → OpenClaw agent (AI model) → trading.py (bash) → tradingview-mcp → Yahoo Finance

快速设置

# 1. Install UV and tradingview-mcp
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh && source ~/.bashrc
uv tool install tradingview-mcp-server

# 2. Configure OpenClaw channels
cat > ~/.openclaw/openclaw.json << 'EOF'
{
  channels: {
    telegram: {
      botToken: "YOUR_BOT_TOKEN_HERE",
    },
  },
}
EOF

# 3. Configure gateway + agent
openclaw config set gateway.mode local
openclaw config set acp.defaultAgent main

# 4. Set your AI model (choose ONE option below)
openclaw configure --section model

# 5. Install the skill + tool wrapper
mkdir -p ~/.agents/skills/tradingview-mcp ~/.openclaw/tools
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp/main/openclaw/SKILL.md \
  -o ~/.agents/skills/tradingview-mcp/SKILL.md
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp/main/openclaw/trading.py \
  -o ~/.openclaw/tools/trading.py && chmod +x ~/.openclaw/tools/trading.py

# 6. Start the gateway
openclaw gateway install
systemctl --user start openclaw-gateway.service

选择你的AI模型

OpenRouter 是非必需——使用您拥有密钥的供应商：

# Examples — set your chosen model:
openclaw config set agents.defaults.model "openrouter/google/gemini-3-flash-preview"  # via OpenRouter
openclaw config set agents.defaults.model "anthropic/claude-sonnet-4-5"               # Anthropic direct
openclaw config set agents.defaults.model "google/gemini-2.5-flash"                   # Google direct

⚠️ Important: Prefix must match your provider. google/... needs a Google API key. openrouter/... needs an OpenRouter key.

⚠️ 常见错误

测试你的机器人

运行后，发送你的Telegram机器人：

market snapshot
backtest RSI strategy for AAPL, 1 year
compare all strategies for BTC-USD

👉 完整的OpenClaw设置指南→

1. 🛠️ 技术分析师—— 布林带（±3专有评级）、RSI、MACD
2. 🌊 情绪与动量分析师—— Reddit社区情绪 + 价格动能
3. 🛡️ 风险管理师——波动率、回撤风险、均值回归信号

🔧 所有30+ MCP工具

📊 回测引擎(New in v0.6.0)

• rsi — RSI oversold/overbought mean reversion
• bollinger — Bollinger Band mean reversion
• macd — MACD golden/death cross
• ema_cross — EMA 20/50 Golden/Death Cross
• supertrend — ATR-based Supertrend trend following 🔥
• donchian — Donchian Channel breakout (Turtle Trader style)

Example prompt: "Compare all strategies on BTC-USD for 2 years"
→ #1 Supertrend: +31.5% | Sharpe: 2.1 | WR: 62%
→ #2 Bollinger:  +18.3% | Sharpe: 3.4 | WR: 75%
→ Buy & Hold:    -5.0%

💰 雅虎财经——实时价格(New in v0.6.0)

🧠 人工智能情感与智能(New in v0.5.0)

📈 技术分析核心

🌍 多交换支持（Multi Exchange）

💬 示例 AI 对话

You: "Give me a full market snapshot right now"
AI: [market_snapshot] → S&P500 -3.4%, BTC +0.1%, VIX 31 (+13%), EUR/USD 1.15

You: "What is Reddit saying about NVDA?"
AI: [market_sentiment] → Strongly Bullish (0.41) | 23 posts | 18 bullish

You: "Backtest RSI strategy on BTC-USD for 2 years"
AI: [backtest_strategy] → +31.5% return | 100% win rate | 2 trades | B&H: -5%

You: "Which strategy worked best on AAPL in the last 2 years?"
AI: [compare_strategies] → Supertrend #1 (+14.6%, Sharpe 3.09), MACD last (-9.1%)

You: "Analyze TSLA with all signals: technical + sentiment + news"
AI: [combined_analysis] → BUY (Technical STRONG BUY + Bullish Reddit + Positive news)

💖 支持项目

该框架是自由且开源，业余时间内建的。如果这能帮你节省数小时的研究时间或帮助你做出更好的决策，请考虑赞助：

每个赞助商都直接资助新功能，如前进回测、Twitter/X情感和托管云托管。

📋 路线图

• [x] TradingView 技术分析（30+指标）
• [x] 多交易所筛选器（币安、KuCoin、MEXC、EGX、美国股票）
• [x] Reddit情感分析
• [x] 实时财经新闻（RSS）
• [x] 雅虎财经实时价格
• [x] 回测引擎（6种策略 + Sharpe/Calmar/Expectancy）
• [ ] 向前行进回测（过拟合检测）
• [ ] Twitter/X市场情绪
• [ ] 纸币交易模拟
• [ ] 托管云主机（无本地设置）

📄 许可

麻省理工学院执照——参见LICENSE细节。

文章来源：https://github.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp

适用周期：M15

资金要求：500美元以上

参数设置：默认参数就能跑

说明：
15分钟周期内，Quantum Valkyrie持续监测黄金的结构性行为——波动率的压缩与扩张、方向性调整以及动量平衡。止盈和止损位会根据QV的先进市场分析进行动态调整。

Quantum-Valkyrie.zip

适用品种：M5、M15

资金要求：500美金

每月收益：10-15%

使用说明：
加载即用，利用假突破来做单

财神（一单一结） 2.zip

OpenAlgo - 开源算法交易平台

什么是OpenAlgo？

OpenAlgo 是一个免费、开源、自托管的平台交易平台——不仅仅是经纪人桥。它基于 Python Flask + React 19，为交易者提供了一个全栈环境设计、主持并执行策略 across 30+ 印度经纪人通过单一统一的 API 实现。无论你是写Python、偏好拖放式，还是只做交易选项，OpenAlgo都能为你提供一流的工作流程，无需依赖任何单一经纪人或供应商。

OpenAlgo 不再只是“你代理商面前的 API 层”。如今则是四个产品出现在一个自托管实例中——共享一个经纪人会话、一个WebSocket订阅源和一个数据库——涵盖了从创意到回测→实时交易的完整过程→。

与OpenAlgo交易的四种方式

视频教程

快速链接

• Documentation: docs.openalgo.in
• 安装指南: 入门指南
• 升级指南: 升级说明
• 为什么选择OpenAlgo: 为什么选择用OpenAlgo构建

Python 兼容性

支持经纪人（30+）

所有经纪商共享统一的API接口，方便在不更改代码的情况下切换经纪商。

核心功能

Unified REST API Layer (/api/v1/)

• 订单管理：下单、修改、取消订单、篮子订单、带位置尺寸的智能订单
• Portfolio获取仓位、持仓、订单簿、交易簿、基金
• 市场数据：实时报价、历史数据、市场深度（Level 5）、代码搜索
• Advanced：希腊期权计算器、保证金计算器、合成期货、自动拆分订单

实时WebSocket流式传输

• 统一WebSocket代理服务器，适用于所有代理（端口8765）
• 使用 ZMQ 实现跨代理规范化数据的常见 WebSocket 实现
• 订阅LTP、报价或Market Depth 以获取任何符号
• 基于ZeroMQ的消息总线用于高性能数据分发
• 自动重新连接和故障切换处理

Flow Visual Strategy Builder (/flow)

• 基于节点的编辑器由xyflow/React Flow驱动
• 预建节点：市场数据、指标、状况、订单执行、通知
• 实时执行附实时市场数据
• Webhook 触发器用于TradingView和外部信号
• 条件节点 with true/false and yes/no edge handles, {{var}} interpolation with list indexing
• JSON 导入/导出用于交易者间分享策略
• 可视化调试执行流程高亮

Options & Strategy Analytics Tools (/tools)

API分析仪模式

• 用真实市场数据测试策略而不冒钱的风险
• 策略验证的部署前测试
• 支持所有订单类型（市价、限价、SL、SL-M）
• 带有杠杆的现实保证金系统
• 交换时间的自动对决
• 独立数据库以实现完全隔离

行动中心

• 自动模式：即时订单执行（个人交易）
• 半自动模式：经纪人执行前需人工批准
• 完整的审计跟踪及IST时间戳
• 批准单个订单或批量批准所有订单

Python Strategy Host (/python)

• 内置代码编辑器，由CodeMirror带有 Python 语法高亮和主题
• 并行运行多种策略全过程隔离
• Automated 基于IST的调度有启动/停止时间和每周的天数控制
• 使用 Fernet 加密实现安全的环境变量管理
• 实时日志流向浏览器;状态在重启后依然存在
• Built-in Python Strategy Guide page walks first-time users from an empty editor to a scheduled, running strategy

ChartInk集成

• 支持买入、卖出、做空、回购行动
• 日内用自动平方和仓位策略
• 通过CSV进行批量符号配置
• 实时战略监控

人工智能驱动交易（MCP服务器）

• 兼容Claude Desktop、光标、Windsurf、ChatGPT
• 使用自然语言命令执行交易
• 完整交易能力：订单、头寸、市场数据
• 与你的 OpenAlgo 实例进行本地且安全的集成

Telegram机器人集成

• 自动发送给Telegram的订单和交易提醒
• 获取订单簿、仓位、持仓、按需资金
• 生成盘中和日线图表
• 交互式按键菜单
• 直接将策略提醒发送到Telegram
• 安全API密钥加密

高级监控工具

企业级安全

现代React前端

• React 19TypeScript 用于类型安全、可维护的代码
• shadcn/ui组件配备 Tailwind CSS 4.0，实现美观且易用的用户界面
• TanStack查询用于高效的服务器状态管理和缓存
• Zustand用于轻量级客户端状态管理
• 实时更新通过 Socket.IO（订单、交易、头寸、日志）
• CodeMirror用于Python和JSON编辑，带有语法高亮和主题
• xyflow/React Flow用于可视化流程策略构建器
• TradingView 轻量级图表用于利润与损益和市场数据可视化
• 光暗主题，搭配8种点缀色
• 移动友好型响应式设计

支持平台

连接你的算法策略，从任何平台运行：

• Amibroker- 与AFL脚本的直接集成
• TradingView- Pine Script策略的Webhook警报
• GoCharting- Webhook集成
• N8N- 工作流程自动化
• Python- 官方SDK，包含100+技术指标
• GO- REST API 集成
• Node.js- JavaScript/TypeScript 库
• ChartInk- 扫描器网钩集成
• MetaTrader- 兼容MT4/MT5
• Excel- REST API + 即将推出的插件
• 谷歌表格- REST API 集成

技术栈

Backend

• Flask 3.0- Python Web 框架
• SQLAlchemy 2.0- 数据库 ORM
• Flask-SocketIO- 实时WebSocket通信
• ZeroMQ- 高性能消息总线
• Argon2-CFFI- 密码哈希
• Cryptography- 令牌的费内特加密

Frontend

• React 19- 用户界面库
• TypeScript- 类型安全JavaScript
• 第七条- 快速构建工具
• 顺风CSS 4- 实用主义优先的CSS框架
• shadcn/ui- 基于 Radix UI 构建的组件库
• TanStack查询- 服务器状态管理
• Zustand- 客户端状态管理

数据可视化与编辑器

• TradingView 轻量级图表- 金融图表
• CodeMirror- 策略代码编辑器
• xyflow/React Flow- 可视化流程构建器
• Lucide 反应- 图标库

测试与质量

• Vitest- 单元测试
• Playwright- 端对端测试
• Biome- 打印与格式化
• axe-core- 无障碍测试

Databases

• SQLite- 4 个独立数据库（主数据库、日志数据库、延迟数据库、沙盒数据库）
• DuckDB- 历史市场数据（Historify）

官方SDK（官方SDK）

OpenAlgo 为应用开发和系统级集成提供了官方支持的客户端库：

OpenAlgo 自由开源软件生态系统

OpenAlgo 是更大开源交易生态系统的一部分：

• OpenAlgo 核心：本仓库（Python Flask + React）
• Historify：股市数据管理平台
• 官方SDK（官方SDK）： Python、Node.js、Java、Rust、.NET、Go（见上文）
• Excel 插件：直接Excel集成
• MCP服务器：人工智能代理集成
• Chrome 插件：基于浏览器的工具
• 快速剥皮者：高绩效交易（Rust + Tauri）
• 网络门户： 现代用户界面（NextJS + ShadcnUI）
• Documentation：关于 的综合指南Gitbook

Installation

最低要求

• RAM： 2GB（或 0.5GB + 2GB 交换）
• Disk: 1GB
• CPU： 1 虚拟中央处理器
• Python: 3.11, 3.12, 3.13, or 3.14
• Node.js： 20+（前端开发）

紫外线快速入门

OpenAlgo uses the modern uv package manager for faster, more reliable installations:

# Clone the repository
git clone https://github.com/marketcalls/openalgo.git
cd openalgo

# Install UV package manager
pip install uv

# Configure environment
cp .sample.env .env
# Edit .env with your broker API credentials as per documentation

# Run the application using UV
uv run app.py

The application will be available at http://127.0.0.1:5000

有关详细安装说明、部署选项（Docker、AWS等）及配置指南，请访问docs.openalgo.in/installation-guidelines/getting-started

API 文档

完整的API参考和示例：

• API 文档: docs.openalgo.in/api-documentation/v1
• 符号格式: docs.openalgo.in/symbol-format

主要优势

• 零配置安装：用UV的一命令设置
• 单一API，多代理：无需代码更改即可切换经纪人
• 无数据收集：完全隐私——您的数据会保存在您的服务器上
• 可视化策略构建器：使用拖放流程编辑器创建策略
• 主机 Python 策略：直接运行策略，无需外部服务器
• 智能订单执行：复杂策略的智能路由
• 订单拆分： 自动将大订单拆分成更小的块
• 实时分析：PnL跟踪、延迟监控、流量分析
• 策略模板：使用预建模板的快速原型制作
• 插件架构：自定义集成的可扩展设计
• 活跃社区：Discord支持，虚拟聚会，开放路线图

Documentation

详尽的文档可在以下网站获取docs.openalgo.in:

• API 参考及示例
• 经纪人专用指南
• 安全最佳实践
• 部署教程
• 战略制定指南
• 故障排查与常见问题解答

Contributing

我们欢迎大家的贡献！贡献：

1. 分支仓库
2. Create a feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. 开启拉取请求

社区与支持

• Discord: 加入我们的社区
• Twitter/X: @openalgoHQ
• YouTube: @openalgo
• GitHub 问题: 报告错误或请求功能

License

OpenAlgo 以AGPL V3.0 许可证. See LICENSE细节。

鸣谢与

OpenAlgo 是建立在巨人的肩膀上。我们感谢所有开源项目，使这个平台得以实现。

核心框架

• Flask- BSD 许可证 - Python 网页微框架
• React- MIT 许可证 - 用于构建用户界面的界面库
• SQLAlchemy- MIT 许可证 - Python SQL 工具包和 ORM

UI 组件与样式

• shadcn/ui- MIT 许可证 - 采用 Radix UI 和 Tailwind CSS 构建的精美组件
• Radix 用户界面- MIT 许可 - 无样式、可访问的 UI 组件
• 顺风CSS- MIT 许可证 - 以实用工具为先的 CSS 框架
• Lucide- ISC 许可 - 美观且一致的图标库

数据可视化

• TradingView 轻量级图表- Apache 2.0 - 用于市场数据和损益可视化的金融图表库
• Plotly- MIT许可——用于期权分析和可视化的交互式图表库
• xyflow/React Flow- MIT 许可 - 高度可定制的基于节点的可视化策略编辑器库

代码编辑器

• CodeMirror- MIT 许可证 - 适用于 Python 和 JSON 的多功能代码编辑器，带语法高亮
• @uiw/react-codemirror- MIT 许可 - 带主题的 CodeMirror React 包装器

状态管理与数据取用

• TanStack查询- MIT许可 - 强大的异步状态管理
• Zustand- MIT许可 - 轻量级状态管理
• Axios- MIT许可 - 基于承诺的HTTP客户端

实时通信

• Socket.IO- MIT许可证 - 实时双向事件通信
• ZeroMQ- LGPL 许可证 - 高性能异步消息传递

Security

• Argon2-CFFI- MIT许可证 - Argon2密码哈希（PHC获奖）
• Cryptography- BSD/Apache 许可证 - 密码学配方和原语

构建与开发工具

• Vite- MIT 许可 - 快速前端构建工具
• TypeScript- Apache 2.0 - 带有类型语法的JavaScript
• Biome- MIT 许可证 - 快速格式化器和附加表
• Vitest- MIT许可证 - 极速单元测试
• Playwright- Apache 2.0 - 端到端测试框架

附加图书馆

• React 路由器- MIT许可证 - React的声明式路由
• Sonner- MIT许可证 - Toast通知
• cmdk- MIT 许可 - 命令调色板组件
• next-themes- 麻省理工学院许可 - 主题切换
• react-resizable-panels- MIT许可 - 可调整尺寸的面板布局
• html2canvas-pro- MIT 许可 - 截图生成

回购活动

Disclaimer

在用真钱部署前，务必在分析师模式中测试你的策略。过去的业绩不保证未来结果。交易涉及重大损失风险。

文章来源：https://github.com/marketcalls/openalgo

适用周期：M5 M15

资金要求：50000美分

每月收益：10%左右

参数设置：默认参数就能跑

浪里淘金.zip

适用周期：M5 M15

资金要求：300美金

每月收益：5%左右

官方介绍：https://www.mql5.com/zh/market/product/23001

参数设置：自带两套参数，按需选择，也可以自行回测修改。

一款用于多交叉货币对的EA，单量不多但是很稳

Breakthrough Strategy 2.zip

适用品种：M1

资金要求：500美金

每日收益：0.2-2%

使用说明：
采用自适应交易逻辑和市场环境过滤来评估交易机会是否值得把握。其决策过程的部分环节依赖于实时市场状况，而这些状况可能无法在历史测试中完全重现。

原价700刀

作者实盘：https://www.mql5.com/en/signals/2366982

AXIO Gold EA 2.zip

风险管理 – 风险计算功能会根据设定的风险和止损订单的大小来计算新订单的交易量。
它允许您设置任意大小的止损，同时观察设定的风险。

批次计算按钮 – 启用/禁用风险计算。

在“风险”字段中，以百分比（0 到 100）或存款货币设置所需的风险值。

在“设置”选项卡上选择风险计算方式：$货币、%余额、%权益、%可用保证金、%自定义、%AB 前一日、%AB 前一周、%AB 前一个月。

R/TP 和 R/SL – 设置止盈与止损的关系。

这样你就可以设定利润相对于亏损的大小。

例如 1：1 – 这意味着 TP 的大小 = SL，

2 : 1 – 这意味着 TP 是 SL 的两倍。

RR – 开/关比率。订单管理

该面板支持市价单和挂单。
交易时间管理器 – 按时间开门或关门。
分批平仓 – 按设定数量的百分比平仓订单的一部分。
追踪止损 – 7 种管理止损订单的选项（以点数、分形、移动平均线、抛物线转向指标、平均真实波幅、部分收盘价、高低点）。
盈亏平衡点——将止损位调整到不会亏损的水平。
限价单追踪——使限价单跟随市场价格移动一段距离。
OCO 订单 – 如果其中一个待处理订单被激活，则取消多个待处理订单的功能。
虚拟待处理订单。
虚拟止损和止盈 – 隐藏 SL TP。
按订单类型平仓。
当达到指定盈利目标时，平仓。
附加功能
符号切换 – 更改当前图表的符号（或者可以单独为所有图表启用）。
快捷键 – 提供交易功能和图表控制。
支撑位和阻力位被突破时发出通知。
图表截图 – 点击工具栏上的按钮或自动显示。

Trade Assistant V10.27 交易助手 源码下载与部署说明 使用前要点

这篇页面已经按搜索用户的阅读路径重新整理，重点补充EA源码的适用场景、MQL4/MQL5平台兼容性、参数测试方法和实盘风险提示，方便在下载或部署前快速判断是否值得继续测试。

适合谁使用

• 需要快速筛选EA源码、并愿意先做模拟盘验证的交易者。
• 已经熟悉 MT4/MT5 安装流程，希望比较不同 EA、指标或源码项目的人。
• 想把回测、参数和风控记录下来，再决定是否进入实盘的人。

测试与风控建议

• 先使用默认参数做基础回测，再按品种、周期和点差逐项调整。
• 网格、马丁、剥头皮类策略要重点观察最大回撤、连续亏损和交易频率。
• 实盘前建议至少观察 2-4 周模拟盘表现，并限制单个策略的账户风险占比。

常见问题

这个文件可以直接实盘吗？
不建议直接实盘。任何 EA 或指标都需要先检查来源、参数、平台版本和历史表现。

MT4 和 MT5 能通用吗？
通常不能直接通用，MQ4/EX4 对应 MT4，MQ5/EX5 对应 MT5，源码项目也需要在对应 MetaEditor 中编译。

还可以继续看哪些内容？
Forex EA 下载、外汇指标下载、EA测评、GitHub开源EA、MQL5 CodeBase。

English Search Notes

This page is also optimized for English search intent around Trade Assistant V10.27 交易助手 源码下载与部署说明. Related search terms include: MQL4 source code, MQL5 source code. Test any Forex EA, Expert Advisor, MT4/MT5 indicator or MQL source code with historical data and a demo account before live trading.

适用品种：M5 M15

资金要求：500美元

每日收益：1-5%

使用说明：
大佬@莫奈灰 提供 一单一结 群友反馈运行很稳定 这几天的大单边没有亏损，反而还盈利500U
无需设置参数，一键加载即可

Gold One Shot Expert 2.zip

Gold One Shot Expert MT4 （一单一结） 黄金EA 下载与参数说明 使用前要点

这篇页面已经按搜索用户的阅读路径重新整理，重点补充黄金EA的适用场景、XAUUSD平台兼容性、参数测试方法和实盘风险提示，方便在下载或部署前快速判断是否值得继续测试。

适合谁使用

• 需要快速筛选黄金EA、并愿意先做模拟盘验证的交易者。
• 已经熟悉 MT4/MT5 安装流程，希望比较不同 EA、指标或源码项目的人。
• 想把回测、参数和风控记录下来，再决定是否进入实盘的人。

测试与风控建议

• 先使用默认参数做基础回测，再按品种、周期和点差逐项调整。
• 网格、马丁、剥头皮类策略要重点观察最大回撤、连续亏损和交易频率。
• 实盘前建议至少观察 2-4 周模拟盘表现，并限制单个策略的账户风险占比。

常见问题

这个文件可以直接实盘吗？
不建议直接实盘。任何 EA 或指标都需要先检查来源、参数、平台版本和历史表现。

MT4 和 MT5 能通用吗？
通常不能直接通用，MQ4/EX4 对应 MT4，MQ5/EX5 对应 MT5，源码项目也需要在对应 MetaEditor 中编译。

还可以继续看哪些内容？
Forex EA 下载、外汇指标下载、EA测评、GitHub开源EA、MQL5 CodeBase。

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