MT4 AI 交易机器人框架
MT4 AI 交易机器人框架 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分，整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
MT4 AI 交易机器人框架 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
MT4 AI 交易机器人框架 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
MT4 AI 交易机器人框架 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install ai-trader-for-mt4
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install ai-trader-for-mt4
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/toki-plus/ai-trader-for-mt4
cd ai-trader-for-mt4
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import ai_trader_for_mt4; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
ai-trader-for-mt4 --help
# 基本用法
ai-trader-for-mt4 input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import ai_trader_for_mt4
# 示例
result = ai_trader_for_mt4.process("input")
print(result)
# ai-trader-for-mt4 配置文件示例（config.yml） app: name: "ai-trader-for-mt4" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 ai-trader-for-mt4 --config config.yml # 或通过环境变量配置 export AI_TRADER_FOR_MT4_API_KEY="your-key" export AI_TRADER_FOR_MT4_OUTPUT_DIR="./output"
AI-Trader-For-MT4: LLM驱动的自主型MT4交易机器人框架
简体中文 | English
AI-Trader-For-MT4 是一款革命性的、开源的AI交易解决方案，它通过赋予大语言模型（LLM）一套“交易法则”和完备的工具集，将LLM从一个对话工具转变为一个能够独立在 MetaTrader 4 (MT4) 平台上进行“感知-思考-行动”的自主交易代理（Agent）。
本项目旨在为量化交易者、策略研究员和开发者提供一个终极框架，让您能够将自己复杂的交易哲学、风控纪律和操作流程，通过高度结构化的Prompt“灌输”给AI，并由AI严格、自主地执行。它彻底摆脱了传统EA编程的束缚，进入一个通过自然语言定义和迭代交易策略的全新范式。
<p align="center">
<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1gVrhBgE6L/" target="_blank">
<img src="./images/cover_demo.png" alt="点击观看B站演示视频（暂未录制）" width="800"/>
</a>
<br>
<em>(点击封面图跳转到 B 站观看高清演示视频)</em>
</p>
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✨ 核心功能
本项目通过五大模块的精密协作，构建了一个真正意义上的AI自主交易生态：
系统要求
1. 操作系统: Windows (因为 MetaTrader 4 主要是 Windows 平台)。
2. Python: 3.8 或更高版本。
3. 交易平台与API:
| 软件/工具 | 下载/安装说明 | 备注 |
| :------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :---------------------------------------------------------------- |
| MetaTrader 4 | 官方网站 或您的经纪商网站 | 必须。本程序的核心交易终端。 |
| LLM API Keys | OpenAI, DeepSeek, Moonshot | 至少需要一个。用于驱动AI交易员。 |
| Jina API Key | Jina AI Cloud | 可选。用于 tool_news 新闻搜索功能。 |
🚀 快速开始
安装与启动
本项目提供两种安装方式，请根据您的需求选择其一：
#### 方式一：小白版 (推荐) - 直接运行
这种方式最简单，无需安装 Python 环境，适合希望直接使用的用户。
1. 下载预编译包:
- 访问本项目的 Releases 页面。
- 在最新版本中，下载名为 AI-Trader-For-MT4.zip 的文件。
- 将 AI-Trader-For-MT4.zip 解压到您希望安装的任意位置（例如 D:\AI-Trader）。
2. 配置 MT4 Expert Advisor (EA):
- 打开您的 MT4 终端，点击菜单栏 文件(File) -> 打开数据文件夹(Open Data Folder)。
- 在弹出的文件夹中，进入 MQL4/Experts/ 目录。
- 将您刚刚解压的文件夹中的 MQL4/Experts/AI_Trader_for_MT4.mq4 文件复制到这里。
- 返回 MT4 终端，在左侧“导航器(Navigator)”窗口中，右键点击“EA交易(Expert Advisors)”并选择“刷新(Refresh)”。
- AI_Trader_for_MT4 现在应该会出现在列表中。将其拖拽到任意一个图表上。在弹出的配置窗口中，切换到“常用(Common)”标签，确保 “允许DLL导入(Allow DLL imports)” 和 “允许实时自动交易(Allow live trading)” 均已勾选。点击“确定”后，图表右上角应出现一个😊笑脸图标。
3. 配置 API Keys 和 MT4 路径:
- 在您解压的程序文件夹中，找到 .env.example 文件，将其复制一份并重命名为 .env。
- 打开 .env 文件，填入您的LLM API密钥和Jina API密钥。
- [关键步骤] 找到并修改 MT4_DATA_PATH 变量。此路径必须是您在第2步中打开的MT4数据文件夹下的 MQL4/Files 目录的绝对路径。
# 示例:
MT4_DATA_PATH="C:/Users/YourUsername/AppData/Roaming/MetaQuotes/Terminal/YOUR_TERMINAL_ID/MQL4/Files"
AI-Trader-For-MT4.exe 文件即可启动程序。
#### 方式二：开发者版 - 从源码运行
这种方式适合希望研究、修改或贡献代码的开发者。
1. 克隆本仓库：
git clone https://github.com/toki-plus/ai-trader-for-mt4.git
cd ai-trader-for-mt4
python -m venv venv
# Windows 系统
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python main.py
📖 使用指南
1. 启动与连接:
- 确保您的 MT4 终端已运行，并且 AI_Trader_for_MT4 EA 正在一个图表上活动（右上角有😊笑脸）。
- 运行 python main.py 启动 Python 主程序。
- 观察GUI左上角，MT4 Connection Settings 应显示为绿色“Connected”，代表与MT4通信成功。
2. 配置AI人格与策略:
- 在 "AI Agent Configuration" 区域，从 AI Model 下拉菜单中选择一个“大脑”（如 DeepSeek）。
- 在 Strategy Profile 下拉菜单中选择一个交易档案。这决定了AI的交易节奏（15-Minute 对应快节奏日内交易，4-Hour 对应慢节奏波段交易）。
3. 启动自主交易:
- 点击 "RUN" 按钮。
- AI代理将进入激活状态，并开始按照其内部“交易法则”和SOP进行周期性的市场分析、仓位管理和交易决策。
4. 观察与学习:
- "Logs" 区域是您的主监视窗口。您可以在这里实时看到AI的完整思考过程，理解它为何做出或不做出某个决策。
- "MT4 Open Positions" 区域会实时同步您在MT4中的持仓情况。
- 要停止AI，请点击 "STOP"。AI会在完成当前决策循环后安全、优雅地停止。
📸 软件截图
<p align="center"> <img src="./images/cover_software_main.png" alt="软件主界面" width="800"/> <br> <em>软件主界面：集成了AI代理配置、策略选择、账户状态和实时持仓，所有信息一目了然。</em> </p> <p align="center"> <img src="./images/cover_software_log_01.png" alt="AI思考日志" width="800"/> <br> <em>AI思考日志：实时展示AI的完整决策链。</em> </p> <p align="center"> <img src="./images/cover_software_log_02.png" alt="AI思考日志" width="800"/> <br> <em>AI思考日志：实时展示AI的完整决策链。</em> </p> <p align="center"> <img src="./images/cover_software_chart.png" alt="K线图表查看器" width="800"/> <br> <em>内置的K线图表查看器：支持查看K线、指标和形态，双击持仓即可快速打开。</em> </p>
🛠️ 工作流驱动的二级工具系统 (Workflow-Driven Two-Tier Tool System)
- 高级工作流工具 (
Flow Tools): 位于src/tools/tool_flows.py，这是AI主要的交互接口。execute_prepare_flow,execute_scan_flow,execute_trade_flow,execute_management_flow四大工作流将数十个原子操作封装成高级指令，极大地提高了AI决策效率，并强制其遵循SOP。 - 全面的原子工具 (
Atomic Tools): 位于src/tools/各文件中，提供了超过30个精细化的底层工具，涵盖： - 市场分析与形态识别: 从基础的K线获取，到自动化的价格行为扫描 (
scan_for_price_action) 和谐波/供需区扫描 (scan_for_structures)。 - 动态止损计算: 核心工具
calculate_stop_loss_from_pattern可根据不同信号类型（Pin Bar, Engulfing, Zone等）的K线形态，动态计算出最合理的止损位置，并内置ATR安全缓冲，防止止损过窄。 - 精准仓位计算:
calculate_lot_size工具能根据给定的风险金额、止损距离和品种合约信息，精确计算出符合风控要求的交易手数。 - 全功能交易接口: 封装了从开仓到平仓、从修改到部分平仓的所有MT4交易指令。
- 新闻驱动决策:
search_jina_and_read工具允许AI在做出交易决策前，主动搜索并分析相关新闻，将宏观情绪纳入考量。
该项目提供了一个开源AI工作流，连接LLM与MT4，用于创建自主工具驱动算法交易机器人，提高交易效率和准确率，但需要注意的是该项目的风险提示信息为空
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，MT4 AI 交易机器人框架 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量良好。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | ai-trader-for-mt4 |
| 原始描述 | 开源AI工作流：一个用于将大型语言模型 (LLM) 与 MetaTrader 4 (MT4) 连接起来的 Python 框架，用于创建自主的、工具驱动的算法交易机器人。A Py。⭐22 · Python |
| Topics | AI交易机器人MT4Python |
| GitHub | https://github.com/toki-plus/ai-trader-for-mt4 |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-01 · 更新时间：2026-06-01 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。