MQL5 MetaTrader 5용 소스 코드 스크립트

몇 주 동안 해당 신호를 기반으로 EA를 개발하는 데 시간을 쏟기 전에, 해당 진입 신호가 실제로 거래 비용을 상쇄하는지 여부를 측정합니다. 비용 공제 후 순수익을 보고하며, 중복되지 않는 표본에 대한 신뢰할 수 있는 t-통계량과 무작위 대조군을 제공합니다. 주문은 전혀 체결하지 않습니다.

주문을 자동으로 거부하는 보이지 않는 계약 제한 사항들을 표시합니다: 스탑 레벨, 프리즈 레벨, 최소/단위/최대 랏, 틱 크기 및 값, 스프레드 유형, 체결 모드, 스왑, 그리고 사용 가능한 마진 대비 최소 랏 거래에 필요한 마진 등이 포함됩니다.

현재 상태, 다음 전환 상태, 다중 심볼 범위 및 CSV 내보내기 기능을 갖춘 읽기 전용 브로커 네이티브 거래 세션 검사기.

브로커의 거래량, 가격, 스탑 주문, 거래 정지, 스프레드 및 체결 제한 사항을 보고하는 읽기 전용 MT5 스크립트입니다.

시장, 계좌 또는 주문에 대한 접근 권한 없이 MT5 EA 진입 상태 로직에 대한 결정론적 합성 검증.

여러 EA를 실행 중이거나(또는 이와 병행하여 수동 거래를 하는) 계정을 위한 읽기 전용 감사 스크립트입니다. 이 스크립트는 마감된 거래 내역을 매직 넘버별로 그룹화하고, 매직 넘버당 한 줄씩 출력합니다: 청산된 왕복 거래, 거래 양측의 스왑 및 수수료를 포함한 순 손익, 승률, 수익 계수, 평균 승패 금액, 현재 오픈 포지션 및 대기 중인 주문, 활동 날짜 및 종목 — 순 결과별로 정렬되며, 스프레드시트용 CSV 내보내기 기능이 제공됩니다.

TimeCurrent() is not a clock. It is the stamp of the LAST TICK. Two consequences break robots in production: 1. It freezes. With no tick it does not move: illiquid instrument, end of session, unstable connection - and any rule based on it stops with it. 2. It steps backwards: on a symbol switch, a reconnection or a tick from another instrument, the value can go back. The case that cost me a whole protection: I compared the date of a daily decision with TimeCurrent() to reject an expired one. The server clock stepped back to the previous day, the comparison matched, and four EAs accepted YESTERDAY's decision as valid. The gate that should have failed closed failed open - without a single error in the log. Rule: TimeLocal() for timestamps, dates, day changes, expiry - all that must always move forward; TimeCurrent() for session hours and market data. The script measures the divergence in your environment and reports both symptoms live. Run it with the market closed.

Measures, hour by hour, how far a symbol travels and how much of that the spread takes away. Built for gold, works on any symbol, compares several side by side.

Opens a virtual bracketed trade on every M1 bar, walks it forward on the real tick history, and reports for a sweep of stop distances how often 1-minute OHLC modelling would score the trade the wrong way round.

Exports one CSV line per closed trade with the numbers a statement does not carry: the best unrealised profit the trade showed (MFE), the worst unrealised loss it survived (MAE), how much of the MFE was actually kept, how many bars it spanned, and how long it was held. Same measurement as the Trade Excursion indicator, written to a file instead of drawn, because the questions worth asking of this data are ones a chart cannot answer: does the capture ratio depend on the hour of entry? Are the trades I close early the ones I hold longest? Do losers on Mondays reach a different MAE than on Fridays? Those are one pivot table away once the CSV exists. Output is semicolon separated with a header row, in MQL5\Files; opens in any spreadsheet. Measurement limit: excursions come from bar highs and lows on the chosen timeframe; the path inside a bar is unknown. The bars column reports the resolution each trade got, and the summary counts single-bar trades separately instead of averaging them in.

A datetime in MQL5 is seconds since 1970 - but server time (TimeCurrent, bar times, deal times) is the broker's wall clock stored AS IF it were UTC. Export it to CSV, read it in Python or a spreadsheet with a "seconds since 1970 UTC" parser, and every timestamp shifts by the server's UTC offset. On a UTC-3 broker that is three hours: the daily bar dated 00:00 reads as 21:00 of the previous day, and "yesterday's session" silently becomes "today's, half formed". That happened to a morning report of mine before this script existed. The script prints TimeTradeServer, TimeCurrent, TimeGMT and TimeLocal, the three offsets between them, the tick lag, and this chart's last bar time in server time and in real UTC - then states the rule: export server timestamps as wall-clock text, or export the epoch together with the offset, and never let the consumer apply its own timezone.

A simple MQL5 script that calculates the correct lot size for a trade based on your account risk percentage and stop loss distance in pips, so every trade risks a consistent, controlled amount of your balance.

Sizes your next trade based on the correlated risk you already have open across other positions — not just the trade in isolation.

Checks your trade history against common prop-firm challenge rules — profit target, max daily loss, max drawdown, consistency rule, and minimum trading days — with a clear PASS/FAIL report.

Customize your MetaTrader 5 AI Assistant with selectable language, personality, menu and behavior using a simple prompt file.

Reports, month by month, whether your symbol really has ticks or only bars - so you know which part of your backtest ran on generated ticks before you trust the curve. The Strategy Tester gives you one History Quality figure after the test has finished, and it never says which months were the problem. This script asks first.

여러 Expert Advisor를 동시에 실행하는 계정에 대한 읽기 전용 분석 기능입니다. 이 기능은 마감된 거래를 매직 넘버별로 그룹화하고, 해당 시스템들을 함께 실행했을 때 실제로 얼마나 절감되는지 측정합니다. 여기에는 단독 운용 시와 통합 운용 시의 드로다운 비교, 차트에 히트맵 형태로 표시된 쌍별 상관관계 행렬, 그리고 포트폴리오의 기간별 수익률에 대한 몬테카를로 재구성 결과가 포함됩니다.

The script prices one night of holding: for every open position and every Market Watch symbol it prints the swap per night in your account currency, the annualized cost in percent for both directions, the broker's rate-independent markup (|swap long| + |swap short| never depends on interest rates - it is pure broker margin), and the triple-swap day. Honest "n/a" where a swap mode cannot be converted reliably.

A read only MT5 script that reports broker symbol specifications, volume limits, price settings, execution modes, trading permissions, margin requirements and estimated profit values.

이 스크립트는 M1 바의 ‘spread’ 필드에서 귀하의 브로커의 실제 스프레드를 수집하여 중앙값, 90번째 및 99번째 백분위수를 가격 단위, 펑트, ATR 비율로 표시하고, 매일 각 시간대별 평균 및 최대 스프레드를 CSV 파일로 내보냅니다. 이 스크립트는 머릿속으로 추측한 “전형적인” 스프레드가 아닌, 실제 계좌의 비용을 기준으로 전략을 테스트하기 위해 필요합니다.

Measures whether a drawing indicator repaints, instead of asserting that it does not. The invariant: once a bar has closed and been processed, no object drawn on it may ever change - not move, not recolour, not change its text, and not disappear. The script seeds a custom symbol with real history, attaches your indicator through a template, records every object, appends bars, forces a full recalculation, and compares object by object. Changes and disappearances are counted separately, because only a change means the claim is false. A run that compared nothing is reported as INCONCLUSIVE, never as a pass. Output is a CSV you can publish next to the number.

청산된 포지션의 거래 내역(CSV 파일 또는 동반 스크립트인 RuinExport.mq5가 현재 계좌의 거래 내역에서 자동으로 생성한 파일)을 읽어들이고, 다음 네 가지 독립적인 위험 지표를 보고합니다: 손실 발생 후 거래량 증가, 평균 가격이 더 나빠지는 중복된 동일 방향 포지션, 수익과 손실 간의 수익 비대칭성, 그리고 거래당 지정된 위험 수준에 따른 고전적인 파산 위험 추정치입니다. 이 네 가지 점수는 하나의 A~F 등급으로 통합되며, 평이한 언어로 된 권장 사항이 함께 제공됩니다. CSV 파일이 발견되지 않으면 스크립트가 재현 가능한 데모 거래 내역을 자동으로 생성하므로, 첫 실행 시에도 보고서를 확인할 수 있습니다.

Neural Loss-Pattern Auditor trains a small feed-forward neural network, written from scratch in native MQL5, on closed-deal history to test whether behavioral and market-context features predict which trades are more likely to lose. It reports an accuracy uplift over a naive baseline, a probability-calibration table, a permutation feature-importance ranking, and a configurable A-F composite grade with recommendations. On first run it uses a built-in synthetic demo, so the output is visible immediately with no setup; switch one input to InpUseDemoData=false to analyze real account history instead. Pure MQL5: no external libraries, no Python, and no AI service of any kind.

Most reports give you one drawdown number - the worst one. This read-only script measures all three that matter on your own closed history: depth, duration and frequency. It prints the maximum drawdown with its peak, trough and recovery dates, the longest underwater period in days, whether you are at a new peak or how far below it and for how long, and a table of the deepest episodes with the days each took to recover. An episode is not a losing streak: it closes only when a NEW high is made, so a dip that never reclaims the old peak stays the same episode - which is what makes the duration column meaningful. Entry commissions are included and a partial close counts as one round turn, so the curve carries full cost. Optional percentage figures and CSV export. Deposits and withdrawals are excluded: this is the drawdown of your trading, not of your balance line.

Read-only MT5 script that estimates stop-distance cash loss in account currency, reserves explicit cash costs and floors volume to the broker grid. It never sends or modifies an order.

A native MQL5 tool that reconstructs closed positions from deal-level history, flags the ones closed through more than one exit, and reprices each one at its own first, last, and best exit rates to measure whether scaling out actually added value. Reports a Value-Add Ratio, a Scale Out Win Rate, an Efficiency figure, and a single-trade dependence check, combined into an A+ to F score with recommendations. Runs out of the box against a built-in demonstration data set; a companion script exports the real input file from your own account history. Pure MQL5, no external libraries.

Checks a hypothetical MT5 market or pending order against current symbol, volume, tick-size, stop-distance and filling rules without sending a trade.

Prints a privacy-conscious snapshot of the current MT5 broker, account, symbol and terminal environment to the Experts log for diagnostics and support.

전략의 우위가 실행 비용에 대해 얼마나 견고한지를 측정하는 순수 MQL5 스크립트입니다. 이 스크립트는 청산된 거래에 대한 날짜(Date), 수익(Profit), 거래량(Volume)이 포함된 CSV 파일을 읽어들이고, 각 거래의 비용을 고정 부분과 랏당 비용 부분으로 모델링합니다. 이 스크립트는 거래당 손익분기점 비용, 쿠션(순이익이 0이 되는 가정된 현실적 비용의 배수), 가정된 비용으로 재계산된 순이익 및 수익 계수, 비용이 손실로 전환되는 수익 거래의 비율, 그리고 권장 사항이 포함된 A+부터 F까지의 종합 비용 견고성 점수를 출력합니다. 파일이 없는 경우 재현 가능한 샘플을 생성하여 분석하므로, 첫 실행 시 바로 결과를 확인할 수 있습니다. 외부 라이브러리, 파이썬, AI를 전혀 사용하지 않습니다.

사용자가 설정한 위험 수준(자본금의 백분율 또는 고정 금액)과 손절 거리(포인트 또는 가격 수준)를 바탕으로 계획된 거래에 적합한 적절한 로트 크기를 계산합니다. 해당 종목의 계약 사양(틱 크기 및 가치, 최소/최대/단계별 거래량)을 반영하며, 필요한 증거금을 산정합니다.

설정 가능한 기간 동안 청산된 포지션을 CSV 파일로 내보내, Excel이나 Google 스프레드시트에서 거래 내역을 분석할 수 있도록 합니다. 내보내지는 항목은 진입 및 청산 시각과 가격(부분 체결분에 대해 거래량 가중 평균 적용), 거래량, 포인트 기준 결과, 수수료, 스왑, 순이익 및 거래 기간입니다.

단순히 “최대 드로다운” 수치뿐만 아니라 계좌의 드로다운 구조를 분석하는 네이티브 MQL5 스크립트입니다. 이 스크립트는 일일 자산 곡선(Date,DailyPnL CSV)을 읽어와 손실 구간 곡선을 재구성한 후, 이를 개별 드로다운 에피소드로 나누어 각 에피소드의 깊이, 지속 기간 및 회복 시간을 산출합니다. 그런 다음 ‘울서 지수(Ulcer Index)’, ‘페인 지수(Pain Index)’, ‘회복 계수(Recovery Factor)’ 및 마이너스 상태 지속 시간을 보고하고, 이를 하나의 회복력 점수(A+ ~ F)로 통합하여 권장 사항과 함께 ‘전문가(Experts)’ 탭에 표시합니다. 외부 라이브러리가 필요하지 않으며, 파일이 발견되지 않을 경우 샘플 곡선을 생성하므로 설치 후 바로 실행할 수 있습니다.

전략의 수익이 얼마나 집중되어 있는지, 즉 수익 우위가 폭넓게 분포되어 있는지 아니면 소수의 운 좋은 거래에 의존하고 있는지를 측정하는 네이티브 MQL5 스크립트입니다. 이 스크립트는 거래별 CSV 파일(날짜, 수익)을 읽어와 최대 규모 거래에서 발생한 순이익의 비중, 승리 거래의 지니 계수, 집중도 프로필, 최상위 몇 건의 거래를 제외하고 순이익 및 수익 계수를 재계산하는 생존 테스트, 그리고 설정 가능한 일관성 한도 대비 최대 일일 수익 등을 분석하여, 이를 집중도 및 일관성 점수(A+ ~ F)로 통합하고 권장 사항을 제공합니다. 파일이 발견되지 않으면 샘플 세트를 생성하므로 설치 후 바로 실행할 수 있습니다. 외부 라이브러리, 파이썬, AI가 필요하지 않습니다. 보조 프로그램인 ExportTrades.mq5는 사용자의 거래 내역에서 파일을 생성합니다.

XAUUSD/GOLD 심볼 설정, 스프레드, 틱 값, 계약 규모, 거래량 단위, 스톱/프리즈 레벨, 스왑 및 계정 컨텍스트를 로그와 선택적으로 CSV 파일에 기록하는 오픈소스 MT5 스크립트입니다.

마켓 워치에 있는 모든 종목에 대해 SYMBOL_TRADE_TICK_VALUE, SYMBOL_TRADE_TICK_VALUE_LOSS 및 SYMBOL_TRADE_TICK_VALUE_PROFIT을 비교하는 진단 스크립트입니다. 각 심볼을 네 가지 범주(ALL_EQUAL, TV_MATCHES_PROFIT, TV_MATCHES_LOSS, ALL_DIFFER) 중 하나로 분류하고, 집계된 요약 정보와 해석 팁을 제공합니다. EA에서 위험 기반 로트 크기 조정을 구현할 때 어떤 틱 값 속성을 기준으로 삼아야 할지 확인하는 데 유용합니다. 심볼별 전체 보고서를 MQL5/Files의 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다.

계좌 통화로 표시된 목표 손실액(예: 포지션당 50달러)을 기준으로 모든 오픈 포지션에 손절매를 설정하는 스크립트입니다. 모든 입금 통화와 모든 외환 종목에서 작동합니다. 브로커의 스톱/프리즈 레벨을 확인합니다. 통화 변환은 자동으로 처리됩니다.

트리플 배리어 라벨링 파이프라인은 종종 임의의 상수(0.5–1.0%)나 기존의 스프레드 가정을 min_ret 임계값으로 사용합니다. 실제 왕복 거래 비용보다 낮게 설정된 임계값은 파이프라인이 비용에 의한 잡음을 거래 가능한 신호로 오인하게 만듭니다. 이렇게 라벨링된 데이터셋은 에지를 체계적으로 과대평가하게 되며, 해당 라벨을 기반으로 훈련된 모델은 진정한 시장 구조가 아닌 라벨링 방식에서 비롯된 인공적 현상에 과적합하게 됩니다. TransactionCostCollector.mq5는 이 문제의 데이터 수집 단계를 해결하는 독립형 스크립트입니다.

이익이 난 포지션 청산

Utility script that exports your MetaTrader 5 trading history to a CSV file. It automatically calculates Maximum Favorable Excursion (MFE), Maximum Adverse Excursion (MAE), and Forward Returns (Time-Based Excursions) in whole points for deep quantitative analysis in Excel. It will allow you to understand whether you close your trades too early and can help optimize overall trading execution.

The script shows the usage of L1 Trend Filter methods in MQL5 for float and double vectors on random walk simulated data.