Pythonスクリプトでレート情報を自動収集する

2020-02-09 2023-12-12

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Contents

1 レート情報取得を自動化する
- - 1.0.1 MetaTrader Python パッケージ
  - 1.0.2 環境準備
2 データ取得スクリプト
3 取得結果
4 活用例
5 まとめ
6 MT5用EA Helios 6.0を公開しました！！！
7 EAは無料でご利用頂けます

レート情報取得を自動化する

以前の記事でレート情報の傾向を見るために、主要28通貨ペア、過去11年分のレートを収集しました。
MT5の画面上から手動で取得しても良いのですが、手待ち時間と頻度を考えると自動化が楽でおすすめです。

MetaTrader Python パッケージ

2019年6月リリースの Build 2085 からPythonパッケージが使用できるようになっています。

環境準備

PyPIも参考にさせて頂きながら実行環境を整備。特段ハマるポイントはありませんでしたが、
Python 3.8では動作せず。 Python 3.7で環境を作成しました。

追加のライブラリは本体の MetaTrader5に加え pandas, pytz 程度。

pip install MetaTrader5
pip install pandas
pip install pytz

データ取得スクリプト

・取得フォーマットとしてcsv, parquetに対応
・通貨ペアと期間足を指定したら、その組み合わせ全てを出力する
・日付範囲は指定可能。日付fromは必須、日付toは任意(デフォルト当日)

くらいを追加しましたが、土台部分はリファレンス通り。

"""get rate from MT5"""

from datetime import datetime
from enum import IntEnum, auto
import configparser
import os
import pytz
import sys

import pandas as pd
from MetaTrader5 import *


class FileFormat(IntEnum):
    csv = auto()
    parquet = auto()


class MT5:
    date_from = ''
    date_from_tz = ''
    date_to = ''
    date_to_tz = ''
    vendor_prefix = ''
    output_format = ''

    currency_list = []
    timeframe_list = []

    dict_timeframe = {'M1': MT5_TIMEFRAME_M1,
                      'M2': MT5_TIMEFRAME_M2,
                      'M3': MT5_TIMEFRAME_M3,
                      'M4': MT5_TIMEFRAME_M4,
                      'M5': MT5_TIMEFRAME_M5,
                      'M6': MT5_TIMEFRAME_M6,
                      'M10': MT5_TIMEFRAME_M10,
                      'M12': MT5_TIMEFRAME_M12,
                      'M15': MT5_TIMEFRAME_M15,
                      'M20': MT5_TIMEFRAME_M20,
                      'M30': MT5_TIMEFRAME_M30,
                      'H1': MT5_TIMEFRAME_H1,
                      'H2': MT5_TIMEFRAME_H2,
                      'H3': MT5_TIMEFRAME_H4,
                      'H4': MT5_TIMEFRAME_H3,
                      'H6': MT5_TIMEFRAME_H6,
                      'H8': MT5_TIMEFRAME_H8,
                      'H12': MT5_TIMEFRAME_H12,
                      'D1': MT5_TIMEFRAME_D1,
                      }

    def __init__(self):
        config = configparser.ConfigParser()

        config.read('./app.ini', encoding='utf-8')

        self.config = config
        self.mt5_path = config.get('common', 'mt5_path')
        self.data_dir_path = config.get('common', 'data_dir')
        self.timezone = pytz.timezone('Etc/UTC')

        MT5Initialize(self.mt5_path)
        MT5WaitForTerminal()

        print(MT5TerminalInfo())
        print(MT5Version())

    def convert_date(self):
        self.date_from_tz = self.date_from.astimezone(self.timezone)

        if self.date_to == '':
            self.date_to = datetime.now()
        self.date_to_tz = self.date_to.astimezone(self.timezone)

    def generate_parameter(self):
        self.convert_date()
        df_currency = pd.DataFrame({'currency_pair_name': self.currency_list}).assign(dummy_key=1)
        df_timeframe = pd.DataFrame({'timeframe_string': self.timeframe_list}).assign(dummy_key=1)

        # full outer join
        df = df_currency.merge(df_timeframe, how='outer',on='dummy_key').drop('dummy_key', 1)
        df['date_from_tz'] = self.date_from_tz
        df['date_to_tz'] = self.date_to_tz
        df['timeframe_int'] = df['timeframe_string'].map(self.dict_timeframe)

        param_list = []
        list_append = param_list.append
        for param_dict in df.to_dict(orient='index').items():
            list_append(param_dict[1])

        return param_list

    def output_file(self):
        df = pd.DataFrame(list(self.rates),
                          columns=['time', 'open', 'low', 'high', 'close',
                                   'tick_volume', 'spread', 'real_volume'])

        df['vendor_name'] = self.vendor_prefix
        df['currency_pair_name'] = self.param['currency_pair_name']
        df['timeframe'] = self.param['timeframe_string']

        file_name = '{}_{}_{}'.format(self.vendor_prefix,
                                      self.param['timeframe_string'],
                                      self.param['currency_pair_name'])

        if self.output_format == FileFormat.csv:
            file_path = os.path.join(self.data_dir_path, 'csv', '{}.csv'.format(file_name))
            df.to_csv(file_path, index=False)

        elif self.output_format == FileFormat.parquet:
            file_path = os.path.join(self.data_dir_path, 'parq', '{}.parq'.format(file_name))
            df.to_parquet(file_path, index=False)

    def get_rate_main(self):
        params = self.generate_parameter()

        for param in params:
            print('get rate: {} {}'.format(param['currency_pair_name'], param['timeframe_string']))
            self.param = param
            self.rates = MT5CopyRatesRange(param['currency_pair_name'],
                                           param['timeframe_int'],
                                           param['date_from_tz'],
                                           param['date_to_tz'])

            self.output_file()

    def close(self):
        MT5Shutdown()


if __name__ == '__main__':
    try:
        mt5 = MT5()
        mt5.vendor_prefix = 'XM'
        mt5.output_format = FileFormat.parquet
        mt5.date_from = datetime.strptime('2009-01-01', '%Y-%m-%d')
        mt5.currency_list = ['USDJPY', 'EURUSD', 'EURJPY', 'CADJPY', 'CHFJPY', 'EURCAD', 'EURCHF', 'EURGBP', 'CADCHF',
                             'GBPCAD', 'GBPCHF', 'GBPJPY', 'GBPUSD', 'USDCHF', 'AUDNZD', 'AUDCAD', 'AUDCHF', 'AUDJPY',
                             'EURAUD', 'AUDUSD', 'EURNZD', 'NZDUSD', 'GBPAUD', 'GBPNZD', 'NZDCAD', 'NZDCHF', 'NZDJPY',
                             'USDCAD']
        mt5.timeframe_list = ['M1', 'H1']

        mt5.get_rate_main()

        mt5.close()

        print('success.')
    except Exception as e:
        print(e)
        sys.exit(-1)