copy_rates_range

copy_rates_range(
  symbol,      // 銘柄名
  timeframe,    // 時間枠
  date_from,   // バーがリクエストされている最初の日
  date_to       // バーがリクエストされている最後の日
  )

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__)
 
# テーブル形式で取得さ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) # 表示する列の数
pd.set_option('display.width', 1500)     # 表示するテーブルの最大幅
# タイムゾーンを使用するためのpytzモジュールをインポートする
import pytz
 
# 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()
 
# タイムゾーンをUTCに設定する
timezone = pytz.timezone("Etc/UTC")
# create 'datetime' objects in UTC time zone to avoid the implementation of a local time zone offset
utc_from = datetime(2020, 1, 10, tzinfo=timezone)
utc_to = datetime(2020, 1, 11, hour = 13, tzinfo=timezone)
# 2020.01.10 00:00-2020.01.11 13:00 UTCでUSDJPY M5からバーを取得する
rates = mt5.copy_rates_range("USDJPY", mt5.TIMEFRAME_M5, utc_from, utc_to)
 
# 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'")
counter=0
for rate in rates:
   counter+=1
  if counter<=10:
       print(rate)
 
# 取得されたデータから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.head(10))
 
結果:
MetaTrader5 package author:  MetaQuotes Software Corp.
MetaTrader5 package version:  5.0.29
 
Display obtained data 'as is'
(1578614400, 109.513, 109.527, 109.505, 109.521, 43, 2, 0)
(1578614700, 109.521, 109.549, 109.518, 109.543, 215, 8, 0)
(1578615000, 109.543, 109.543, 109.466, 109.505, 98, 10, 0)
(1578615300, 109.504, 109.534, 109.502, 109.517, 155, 8, 0)
(1578615600, 109.517, 109.539, 109.513, 109.527, 71, 4, 0)
(1578615900, 109.526, 109.537, 109.484, 109.52, 106, 9, 0)
(1578616200, 109.52, 109.524, 109.508, 109.51, 205, 7, 0)
(1578616500, 109.51, 109.51, 109.491, 109.496, 44, 8, 0)
(1578616800, 109.496, 109.509, 109.487, 109.5, 85, 5, 0)
(1578617100, 109.5, 109.504, 109.487, 109.489, 82, 7, 0)
 
Display dataframe with data
                time     open     high      low    close  tick_volume  spread  real_volume
0 2020-01-10 00:00:00  109.513  109.527  109.505  109.521           43       2            0
1 2020-01-10 00:05:00  109.521  109.549  109.518  109.543          215       8            0
2 2020-01-10 00:10:00  109.543  109.543  109.466  109.505           98      10            0
3 2020-01-10 00:15:00  109.504  109.534  109.502  109.517          155       8            0
4 2020-01-10 00:20:00  109.517  109.539  109.513  109.527           71       4            0
5 2020-01-10 00:25:00  109.526  109.537  109.484  109.520          106       9            0
6 2020-01-10 00:30:00  109.520  109.524  109.508  109.510          205       7            0
7 2020-01-10 00:35:00  109.510  109.510  109.491  109.496           44       8            0
8 2020-01-10 00:40:00  109.496  109.509  109.487  109.500           85       5            0
9 2020-01-10 00:45:00  109.500  109.504  109.487  109.489           82       7            0