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MQL5 リファレンスPython用MetaTradercopy_rates_from_pos 

copy_rates_from_pos

指定されたインデックス以降のバーをMetaTrader 5ターミナルから取得します。

copy_rates_from_pos(
  symbol,      // 銘柄名
  timeframe,    // 時間枠
  start_pos,   // 初めのバーのインデックス
  count        // バー数
  )

パラメータ

symbol

[in] 金融商品名(例: EURUSD)。名前なし必須パラメータ。

timeframe

[in] バーがリクエストされている時間枠で、TIMEFRAME列挙からの値で設定されます。名前なし必須パラメータ。

start_pos

[in]  データがリクエストされているバーの初めのインデックス。バーは現在から過去へ番号付けられるので、現在のバーは「ゼロバー」です。名前なし必須パラメータ。

count

[in] 受信するバーの数名前なし必須パラメータ。

戻り値

バーを名前付きのtime、open、high、low、close、tick_volume、spread、real_volume列を持つNumPy配列として返します。エラーの場合はNoneを返します。エラーに関する情報はlast_error()を使用して取得できます。

注意事項

詳細はCopyRates()関数をご覧ください。

MetaTrader 5ターミナルは、チャート上でユーザが利用できる履歴内でのみバーを提供します。ユーザが使用できるバーの数は「Max. bars in chart」パラメータで設定されます。

例：

from datetime import datetime
import MetaTrader5 as mt5
# MetaTrader 5パッケージについてのデータを表示する
print("MetaTrader5 package author: ",mt5.__author__)
print("MetaTrader5 package version: ",mt5.__version__)
 
# 表形式で得られたデータを表示するための「pandas」モジュールをインポートする
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500) # 表示される列の数
pd.set_option('display.width', 1500)     # 表示する表の最高幅
 
# MetaTrader 5ターミナルとの接続を確立する
if not mt5.initialize():
   print("initialize() failed, error code =",mt5.last_error())
  quit()
 
# 今日の10のGBPUSD D1バーを取得する
rates = mt5.copy_rates_from_pos("GBPUSD", mt5.TIMEFRAME_D1, 0, 10)
 
# MetaTrader 5ターミナルへの接続をシャットダウンする
mt5.shutdown()
# 取得したデータの各要素を新しい行に表示する
print("Display obtained data 'as is'")
for rate in rates:
  print(rate)
 
# 取得したデータからDataFrameを作成する
rates_frame = pd.DataFrame(rates)
# 秒での時間をdatetime形式に変換する
rates_frame['time']=pd.to_datetime(rates_frame['time'], unit='s')
 
# データを表示する
print("\nDisplay dataframe with data")
print(rates_frame)
 
結果:
MetaTrader5 package author:  MetaQuotes Software Corp.
MetaTrader5 package version:  5.0.29
 
Display obtained data 'as is'
(1581552000, 1.29568, 1.30692, 1.29441, 1.30412, 68228, 0, 0)
(1581638400, 1.30385, 1.30631, 1.3001, 1.30471, 56498, 0, 0)
(1581897600, 1.30324, 1.30536, 1.29975, 1.30039, 49400, 0, 0)
(1581984000, 1.30039, 1.30486, 1.29705, 1.29952, 62288, 0, 0)
(1582070400, 1.29952, 1.3023, 1.29075, 1.29187, 57909, 0, 0)
(1582156800, 1.29186, 1.29281, 1.28489, 1.28792, 61033, 0, 0)
(1582243200, 1.28802, 1.29805, 1.28746, 1.29566, 66386, 0, 0)
(1582502400, 1.29426, 1.29547, 1.28865, 1.29283, 66933, 0, 0)
(1582588800, 1.2929, 1.30178, 1.29142, 1.30037, 80121, 0, 0)
(1582675200, 1.30036, 1.30078, 1.29136, 1.29374, 49286, 0, 0)
 
Display dataframe with data
       time     open     high      low    close  tick_volume  spread  real_volume
0 2020-02-13  1.29568  1.30692  1.29441  1.30412        68228       0            0
1 2020-02-14  1.30385  1.30631  1.30010  1.30471        56498       0            0
2 2020-02-17  1.30324  1.30536  1.29975  1.30039        49400       0            0
3 2020-02-18  1.30039  1.30486  1.29705  1.29952        62288       0            0
4 2020-02-19  1.29952  1.30230  1.29075  1.29187        57909       0            0
5 2020-02-20  1.29186  1.29281  1.28489  1.28792        61033       0            0
6 2020-02-21  1.28802  1.29805  1.28746  1.29566        66386       0            0
7 2020-02-24  1.29426  1.29547  1.28865  1.29283        66933       0            0
8 2020-02-25  1.29290  1.30178  1.29142  1.30037        80121       0            0
9 2020-02-26  1.30036  1.30078  1.29136  1.29374        49286       0            0

参照

CopyRates、copy_rates_from、copy_rates_range、 copy_ticks_from、copy_ticks_range