copy_rates_range
从MetaTrader 5程序端获取指定日期范围内的柱形图。
copy_rates_range(
symbol, // 交易品种名称
timeframe, // 时间周期
date_from, // 请求柱形图的开始日期
date_to // 请求柱形图的结束日期
)参数
symbol
[in] 交易品种名称，例如"EURUSD"。所需的未命名参数。
timeframe
[in] 请求柱形图的时间周期。根据TIMEFRAME枚举的值设置。所需的未命名参数。
date_from
[in] 请求柱形图的开始日期。通过'datetime'对象或根据1970.01.01以来过去的秒数设置。包括开盘时间的柱形图 >= 返回date_from。所需的未命名参数。
date_to
[in] 请求柱形图的结束日期。通过'datetime'对象或根据1970.01.01以来过去的秒数设置。包括开盘时间的柱形图 <= 返回date_to。所需的未命名参数。
返回值
返回numpy数据柱形图（包含以下指定列：时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、tick_volume、点差和real_volume）。错误情况下返回None。可使用last_error()获取错误信息。
注意
参见CopyRates()函数获取更多信息。
MetaTrader 5程序端仅在用户可用的图表历史记录中提供柱形图。可供用户使用的柱形图数量设置在“图表中最大数量(Max.)柱形图”参数中。
当创建'datetime'对象时，Python使用本地时区，而MetaTrader 5以UTC时区保存报价和柱形图开盘时间（没有时移）。 因此，'datetime'应在UTC时间内创建，用于执行使用时间的函数。从MetaTrader 5程序端接收到的数据使用UTC时间。
例如：
from datetime import datetime
import MetaTrader5 as mt5
# 显示有关MetaTrader 5程序包的数据
print("MetaTrader5 package author: ",mt5.__author__)
print("MetaTrader5 package version: ",mt5.__version__)
# import the 'pandas' module for displaying data obtained in the tabular form
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500) # number of columns to be displayed
pd.set_option('display.width', 1500) # max table width to display
# import pytz module for working with time zone
import pytz
# 建立与MetaTrader 5程序端的连接
if not mt5.initialize():
print("initialize() failed, error code =",mt5.last_error())
quit()
# set time zone to UTC
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)
# get bars from USDJPY M5 within the interval of 2020.01.10 00:00 - 2020.01.11 13:00 in UTC time zone
rates = mt5.copy_rates_range("USDJPY", mt5.TIMEFRAME_M5, utc_from, utc_to)
# shut down connection to the MetaTrader 5 terminal
mt5.shutdown()
# display each element of obtained data in a new line
print("Display obtained data 'as is'")
counter=0
for rate in rates:
counter+=1
if counter<=10:
print(rate)
# create DataFrame out of the obtained data
rates_frame = pd.DataFrame(rates)
# convert time in seconds into the 'datetime' format
rates_frame['time']=pd.to_datetime(rates_frame['time'], unit='s')
# display data
print("\nDisplay dataframe with data")
print(rates_frame.head(10))
结果：
MetaTrader5程序包作者：MetaQuotes Software Corp.
MetaTrader5程序包版本：5.0.29
将获得的数据显示为“保持原来状态”
(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)
显示带有数据的数据框
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另见
CopyRates、copy_rates_from、 copy_rates_range、copy_ticks_from、 copy_ticks_range