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SQL 与 MQL5: 与 SQLite 数据库集成·综合运用

Q: 怎么把外汇账户的历史成交记录存到本地数据库方便以后查？

用 SQLite 建一张成交表，每次平仓后把品种、开平时间、手数、盈亏写进去，之后直接跑 SQL 查某段时间的交易就行。

Q: 想看自己黄金交易盈亏是不是正态分布，手工算太麻烦怎么办？

把每笔平仓盈亏落盘到 SQLite，用一条 GROUP BY 盈亏区间的 SQL 就能出分布直方图数据，再丢给图表画出来。

Q: 小布能帮我自动整理历史成交并算盈亏分布吗？

小布可读取你的成交记录并自动归类统计，打开对应品种页就能看到盈亏分布和异常单提示，不用自己写库。

Q: 自己编译 64 位 sqlite 动态库总报错找不到编译器怎么办？

装好 MinGW-w64 并把 bin 加到 PATH，用 gcc -shared 命令编译 sqlite3.c 即可生成 dll，注意选 64 位目标。

Q: 成交记录太多图表画得乱，怎么精简看关键信号？

只标出超过 2 倍均值的盈亏单和连亏段，其余灰显，视觉上立刻能抓到该复盘的那几笔。

第 3/3 篇

本章目录

用 SQLite 把 MT5 历史成交落盘
用 SQLite 给成交记录算盈亏分布
自己动手编译 64 位 sqlite3_64.dll
画得少，看得清

用 SQLite 把 MT5 历史成交落盘

在 MT5 里做自己的成交数据仓库，比反复调 HistoryDealsTotal() 更稳。下面这段 CSQLite3Base 的 Exec 方法是入口：先判连接，再判空串，最后把 string 转 uchar 数组丢给原生 sqlite3_exec。 [CODE] int CSQLite3Base::Exec(string query) { if(!IsConnected()) if(!Reconnect()) return(SQLITE_ERROR); if(StringLen(query)<=0) return(SQLITE_DONE); uchar str[]; StringToCharArray(query,str); int res=::sqlite3_exec(m_db,str,NULL,NULL,NULL); return(res); } [/CODE] 逐行看：第 3–5 行，没连上就尝试重连，重连失败直接返 SQLITE_ERROR；第 6–7 行，查询串长度 ≤0 视为空操作，返 SQLITE_DONE；第 8–9 行，StringToCharArray 把 MQL5 的 UTF-16 string 压成 C 端要的 uchar 缓冲；第 10 行调底层 sqlite3_exec，回调全传 NULL，适合无结果集的 DDL/DML。真正导数据时在 OnStart 里走事务：Connect("Deals.db3") 打开库，CREATE TABLE IF NOT EXISTS 建表，字段含 ticket 主键、open_price、profit、comment。随后 Exec("BEGIN") 开事务，循环里用 QueryBind 做 REPLACE INTO，任一行失败就 Exec("ROLLBACK") 回滚。实测若不包事务、逐条 INSERT 千笔成交可能卡好几秒；包 BEGIN/COMMIT 后同量写入通常亚秒级完成。外汇与贵金属杠杆高，历史 profit 仅作策略回看，不等于未来损益。

MQL5 / C++

class="type">int CSQLite3Base::Exec(class="type">class="kw">string query)
  {
   if(!IsConnected())
      if(!Reconnect())
         class="kw">return(SQLITE_ERROR);
   if(StringLen(query)<=class="num">0)
      class="kw">return(SQLITE_DONE);
   class="type">uchar str[];
   StringToCharArray(query,str);
   class="type">int res=::sqlite3_exec(m_db,str,NULL,NULL,NULL);
   class="kw">return(res);
  }

◍ 用 SQLite 给成交记录算盈亏分布

在 MT5 里直接调 SQLite 接口统计历史成交，比导出 csv 再拿 Excel 算要快得多，也方便写进 EA 的复盘模块。下面这段逻辑只做两件事：数盈利单数量、算总利润和均值利润。代码先跑一条 COUNT 查询，筛出 profit 大于 0 的 Deals 行数；若返回不是 SQLITE_DONE 就打印错误并退出，避免脏数据继续往下走。拿到结果后从单元格 (0,0) 取 Int64 打印出来，这就是你的盈利单数。紧接着一条 SELECT 同时拿 SUM(profit) 和 AVG(profit)，别名分别叫 sumprof 和 avgprof。同样判错后，从 (0,0) 取双精度总和、从 (0,1) 取双精度均值并打印。实盘跑下来，若 avgprof 远低于单笔最大回撤，说明盈利单靠数量堆、每笔质量偏弱，外汇与贵金属杠杆高，这种结构在连亏期可能迅速侵蚀权益。把这段塞进 OnDeinit 或独立脚本，每次退出终端就能留一份成交统计，比肉眼翻账户历史靠谱。

MQL5 / C++

  if(sql3.Query(tbl,"SELECT COUNT(*) FROM `Deals` WHERE(`profit`>class="num">0)")!=SQLITE_DONE)
    {
      Print(sql3.ErrorMsg());
      class="kw">return;
    }
  tbl.Cell(class="num">0,class="num">0,cell);
  Print("Count(*)=",cell.GetInt64());
class=class="str">"cmt">//---
  if(sql3.Query(tbl,"SELECT SUM(`profit`) AS `sumprof`, AVG(`profit`) AS `avgprof` FROM `Deals`")!=SQLITE_DONE)
    {
      Print(sql3.ErrorMsg());
      class="kw">return;
    }
  tbl.Cell(class="num">0,class="num">0,cell);
  Print("SUM(`profit`)=",cell.GetDouble());
  tbl.Cell(class="num">0,class="num">1,cell);
  Print("AVG(`profit`)=",cell.GetDouble());
  }

「自己动手编译 64 位 sqlite3_64.dll」

想在 MT5 64 位终端里直接调 SQLite，得先有一份匹配的 sqlite3_64.dll。从 SQLite amalgamation 包里取 sqlite3.c，再从 sqlite-dll-win32 包展开出 sqlite3.dll，目的是拿到 sqlite3.def 导出表。在 DLL 文件夹里跑 LIB.EXE /DEF:sqlite3.def 生成导入库，注意 lib.exe 要么进了 PATH，要么临时指到 Visual Studio 的 VC 工具链路径，否则命令行直接报找不到。建 DLL 工程时选 x64 发行配置，把 sqlite3.c 和 sqlite3.def 都加进去。若编译器对某些 def 里的函数签名不认，注释掉对应行即可，不影响核心 SQL 接口。项目设置里把调试信息格式设为程序数据库 (/Zi)，预编译头文件改为不使用 (/Yu)，这两项是避开 MSVC 默认坑的关键。编完就能拿到 64 位 dll，丢进 MT5 的 Libraries 目录供 EA 调用。外汇与贵金属品种波动剧烈，接入本地数据库做 tick 存储属高风险自用方案，需先在模拟盘验证稳定性。

画得少，看得清

把前面三节的 SQLite 接入、表结构设计与查询封装收拢成一件事：在 MT5 里跑通一个轻量价格采集回路，比堆界面更有用。附件里的 MQL5.zip（790.12 KB）含类库与测试脚本，直接丢进 MetaEditor 编译即可验证。建议你接的功课是写个即时价格收集器，把每个品种的 bid/ask 按时间戳插进表，再用 SQLite Studio 抽看分布。外汇与贵金属点差跳变频繁，这类本地库只作复盘与信号预筛，实盘仍受滑点和高风险影响。真跑起来后，俄语文本乱码、ByteImg.mqh 报错这类社区反馈，本质都是编码与作用域的细节坑，遇到再查比预先背手册省时间。

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