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Multi-Timeframe OHLCV CSV Exporter for Python pandas (ISO-8601) - MetaTrader 5のためのスクリプト

Shigemi Yagi
ビュー:
34
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A single-run Script that exports OHLCV data for multiple timeframes in one shot, formatted for direct ingestion by Python pandas using pd.read_csv(..., parse_dates=['datetime']).

It is designed to complement existing single-timeframe exporters by adding multi-timeframe batch output, ISO-8601 timestamps that pandas parses without custom converters, and an optional Spread column, all packaged into one drop-in script.

Features:
  1. Multiple timeframes per run. Supply a comma-separated list such as M15,H1,H4,D1 and the script will produce one CSV per timeframe.
  2. ISO-8601 timestamps in the 2025-04-15T13:30:00 format that pandas, polars, and Excel parse natively.
  3. Two range modes. Choose either a date range (FromDate / ToDate) or a trailing N bars window via dropdown input.
  4. Optional Spread and TickVolume columns, each toggled independently.
  5. UTF-8 or ANSI output, with UTF-8 set as the default and recommended choice for pandas.
  6. Symbol override. Defaults to the chart symbol, or specify any symbol present in Market Watch.
  7. Safe filenames. Special characters such as #, dot, and spaces are sanitised from the symbol name to avoid filesystem issues on Windows and macOS.

How to use:
  1. Drag the script onto any chart, set the inputs, click OK, and you are done.
  2. Output files appear in the MQL5/Files/ directory (the FILES sandbox).
  3. File naming pattern is Prefix_Symbol_TF.csv, for example OHLCV_EURUSD_H1.csv.
  4. In Python, load with: df = pd.read_csv("OHLCV_EURUSD_H1.csv", parse_dates=["datetime"]).

This script is intended for researchers and quant developers who need clean, ready-to-load OHLCV data without writing custom parsing glue code.

Multi-Timeframe OHLCV CSV Exporter for Python pandas (ISO-8601)

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