MT5CopyRatesFromPos

Получает бары из терминала MetaTrader 5, начиная с указанного индекса.

MT5CopyRatesFromPos(
   symbol,       // имя символа
   timeframe,    // таймфрейм
   start_pos,    // номер начальноно бара
   count         // количество баров
   )

Параметры

symbol

[in]  Имя финансового инструмента, например, "EURUSD".

timeframe

[in]  Таймфрейм, для которого запрашиваются бары. Задается значением из перечисления MT5_TIMEFRAME.

start_pos

[in]  Начальный номер бара, с которого запрашиваются данные. Нумерация баров идет от настоящего к прошлому, то есть нулевой бар означает текущий.

count

[in]  Количество баров, которое необходимо получить.

Возвращаемое значение

Возвращает бары в виде кортежей (time, open, high, low, close, tick_volume, spread, real_volume).

Примечание

Для дополнительной информации смотрите функцию CopyRates().

Пример:

from datetime import datetime
from MetaTrader5 import *
# импортируем модуль pandas для вывода полученных данных в табличной форме
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500# сколько столбцов показываем
pd.set_option('display.width', 1500)      # макс. ширина таблицы для показа
 
# установим подключение к терминалу MetaTrader 5
MT5Initialize()
# подождем пока MetaTrader 5 подключится к торговому серверу
MT5WaitForTerminal()
 
# запросим 10 баров на GBPUSD D1 c текущего дня
rates = MT5CopyRatesFrom("GBPUSD"MT5_TIMEFRAME_D1010)
 
# завершим подключение к терминалу MetaTrader 5
MT5Shutdown()
# выведем каждый элемент полученных данных на новой строке
print("Выведем полученные данные как есть")
for rate in rates:
    print(rate)
 
# создадим из полученных данных DataFrame
rates_frame = pd.DataFrame(list(rates),
                           columns=['time', 'open', 'low', 'high', 'close', 'tick_volume', 'spread', 'real_volume'])
# выведем данные
print("\nВыведем датафрейм с данными")
print(rates_frame)  # видим, что Python представляет время открытия баров в локальной таймзоне, со смещением
 
# получим для локального компьютера смещение от времени UTC
UTC_OFFSET_TIMEDELTA = datetime.utcnow() - datetime.now()
 
# создадим простую функцию, которая влоб корректирует смещение
def local_to_utc(dt):
    return dt + UTC_OFFSET_TIMEDELTA
 
# применим смещение для столбца time в датафрейме rates_frame
rates_frame['time'] = rates_frame.apply(lambda ratelocal_to_utc(rate['time']), axis=1)
 
# еще раз выведем данные и убедимся, что теперь время открытия дневных свечей равно 00:00
print("\nВыведем датафрейм после корректировки времени открытия свечей ")
print(rates_frame)
 
Результат:
Выведем полученные данные как есть
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 3, 15, 0), open=1.12431, low=1.12543, high=1.12335, close=1.12341, tick_volume=11735, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 3, 19, 0), open=1.12339, low=1.12487, high=1.12247, close=1.12439, tick_volume=15241, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 3, 23, 0), open=1.12439, low=1.12478, high=1.12311, close=1.12312, tick_volume=4973, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 4, 3, 0), open=1.12324, low=1.12472, high=1.12318, close=1.1244, tick_volume=3099, spread=4, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 4, 7, 0), open=1.1244, low=1.12451, high=1.12364, close=1.12406, tick_volume=3304, spread=4, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 4, 11, 0), open=1.12406, low=1.12472, high=1.12302, close=1.12313, tick_volume=10119, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 4, 15, 0), open=1.12313, low=1.12359, high=1.12122, close=1.12171, tick_volume=15098, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 4, 19, 0), open=1.12171, low=1.12246, high=1.12056, close=1.12188, tick_volume=15369, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 4, 23, 0), open=1.12187, low=1.12265, high=1.1213, close=1.12191, tick_volume=5156, spread=8, real_volume=0)
MT5Rate(time=datetime.datetime(2019, 4, 5, 3, 0), open=1.12199, low=1.12286, high=1.1217, close=1.1222, tick_volume=3903, spread=4, real_volume=0)
 
Выведем датафрейм с данными
                 time     open      low     high    close  tick_volume  spread  real_volume
0 2019-04-03 15:00:00  1.12431  1.12543  1.12335  1.12341        11735       8            0
1 2019-04-03 19:00:00  1.12339  1.12487  1.12247  1.12439        15241       8            0
2 2019-04-03 23:00:00  1.12439  1.12478  1.12311  1.12312         4973       8            0
3 2019-04-04 03:00:00  1.12324  1.12472  1.12318  1.12440         3099       4            0
4 2019-04-04 07:00:00  1.12440  1.12451  1.12364  1.12406         3304       4            0
5 2019-04-04 11:00:00  1.12406  1.12472  1.12302  1.12313        10119       8            0
6 2019-04-04 15:00:00  1.12313  1.12359  1.12122  1.12171        15098       8            0
7 2019-04-04 19:00:00  1.12171  1.12246  1.12056  1.12188        15369       8            0
8 2019-04-04 23:00:00  1.12187  1.12265  1.12130  1.12191         5156       8            0
9 2019-04-05 03:00:00  1.12200  1.12286  1.12170  1.12220         3903       4            0
 
Выведем датафрейм после корректировки времени открытия свечей 
                 time     open      low     high    close  tick_volume  spread  real_volume
0 2019-04-03 12:00:00  1.12431  1.12543  1.12335  1.12341        11735       8            0
1 2019-04-03 16:00:00  1.12339  1.12487  1.12247  1.12439        15241       8            0
2 2019-04-03 20:00:00  1.12439  1.12478  1.12311  1.12312         4973       8            0
3 2019-04-04 00:00:00  1.12324  1.12472  1.12318  1.12440         3099       4            0
4 2019-04-04 04:00:00  1.12440  1.12451  1.12364  1.12406         3304       4            0
5 2019-04-04 08:00:00  1.12406  1.12472  1.12302  1.12313        10119       8            0
6 2019-04-04 12:00:00  1.12313  1.12359  1.12122  1.12171        15098       8            0
7 2019-04-04 16:00:00  1.12171  1.12246  1.12056  1.12188        15369       8            0
8 2019-04-04 20:00:00  1.12187  1.12265  1.12130  1.12191         5156       8            0
9 2019-04-05 00:00:00  1.12200  1.12286  1.12170  1.12220         3903       4            0

Смотри также

CopyRates, MT5CopyRatesFrom, MT5CopyRatesRange, MT5CopyTicksFrom, MT5CopyTicksRange