FX機械学習その1「MT5から価格を取得してテクニカル指標計算してチャートを描画する」

投稿日 2023年5月5日
更新日 2023年5月7日
著者ホソノP
カテゴリー FX
カテゴリー MT5
カテゴリー Python

実現したいこと

いつシグナルでたかを確認したいのでPythonでMT5の情報を取得して自由に使いたい。

リアルタイムでMT5から価格データを読み取りPythonで可視化
テクニカル指標を計算してPythonで可視化したい

作るファイルは４つです。

mt5_price_set_DB.py
technical_set_DB.py
app.py
main.py

データの工場をつくるイメージでデータは流れ作業のように下流工程へ渡ります。

データを取得する工程では

起動時にMT5の過去足1000本を取得してデータベースへ保存します。
データベースへ保存したらそのあとは1秒間隔で最新の価格を取得し続けます。

テクニカル指標を計算する工程では

起動時に過去1000本のテクニカル指標を計算して価格データと同じ時系列のテーブルに保存されます。
データベースへ保存したあとは1秒間隔で最新のテクニカル指標を計算し続けます。

データを表示する工程では

データベースへ保存された値を1秒間隔で取得して表示します。

mt5_price_set_DB.py

import MetaTrader5 as mt5
import sqlite3
from datetime import datetime
from time import sleep
from typing import Tuple

class PriceSetDB:
    def __init__(self, db_file: str, symbol: str) -> None:
        self.db_file = db_file
        self.symbol = symbol
        self.conn = None

    def connect_db(self) -> None:
        self.conn = sqlite3.connect(self.db_file)

    def disconnect_db(self) -> None:
        if self.conn is not None:
            self.conn.close()

    def create_table(self) -> None:
        query = """
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS price_data (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, 
                symbol TEXT, 
                time TEXT, 
                open REAL, 
                high REAL, 
                low REAL, 
                close REAL, 
                max_spread REAL
            )
        """
        with self.conn:
            self.conn.execute(query)

    def insert_data(self, data: Tuple) -> None:
        time = data[1]  # タイムスタンプの列を取得
        if self.data_exists(time):  # すでにデータが存在する場合は、何もせずに戻る
            return
        query = """
            INSERT INTO price_data (
                symbol, time, open, high, low, close, max_spread
            ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
        """
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, data)
        self.conn.commit()

    def get_last_minute(self) -> Tuple:
        query = "SELECT * FROM price_data WHERE symbol = ? ORDER BY time DESC LIMIT 1"
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, (self.symbol,))
        last_record = cursor.fetchone()
        if last_record:
            last_record = list(last_record)
            last_record[7] = float(last_record[7])
        return tuple(last_record) if last_record else None


    def update_last_minute(self, data: Tuple) -> None:
        query = "UPDATE price_data SET high = ?, low = ?, close = ?, max_spread = ? WHERE id = ?"
        with self.conn:
            self.conn.execute(query, data)

    def get_bars(self, symbol: str, timeframe: int, count: int) -> None:
        bars = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, 0, count)
        for bar in bars:
            dt = datetime.fromtimestamp(bar[0])
            time_str = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            spread = float(bar[6])
            data = (symbol, time_str, bar[1], bar[2], bar[3], bar[4], spread)
            self.insert_data(data)

    def initialize_mt5(self) -> bool:
        if not mt5.initialize():
            print("Failed to initialize MT5")
            return False

        self.connect_db()
        self.create_table()
        self.get_bars(self.symbol, mt5.TIMEFRAME_M1, 1000)
        return True
    
    def data_exists(self, time: str) -> bool:
        query = "SELECT COUNT(*) FROM price_data WHERE symbol = ? AND time = ?"
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, (self.symbol, time))
        count = cursor.fetchone()[0]
        return count > 0
    def get_last_minute_record(self) -> Tuple:
        query = "SELECT * FROM price_data WHERE symbol = ? ORDER BY time DESC LIMIT 1"
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, (self.symbol,))
        return cursor.fetchone()

    def insert_or_update_data(self, data: Tuple) -> None:
        last_record = self.get_last_minute_record()
        if last_record and last_record[2] == data[1]:  # Check if the time matches the existing record
            query = """
                UPDATE price_data
                SET open = ?, high = ?, low = ?, close = ?, max_spread = ?
                WHERE id = ?
            """
            cursor = self.conn.cursor()
            cursor.execute(query, (data[2], data[3], data[4], data[5], data[6], last_record[0]))
            self.conn.commit()
        else:
            query = """
                INSERT INTO price_data (
                    symbol, time, open, high, low, close, max_spread
                ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
            """
            cursor = self.conn.cursor()
            cursor.execute(query, data)
            self.conn.commit()
    def insert_or_replace_data(self, data: Tuple) -> None:
        query = """
            INSERT OR REPLACE INTO price_data (
                id, symbol, time, open, high, low, close, max_spread
            ) VALUES (
                (SELECT id FROM price_data WHERE symbol = ? AND time = ?),
                ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?
            )
        """
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, (data[0], data[1], data[0], data[1], data[2], data[3], data[4], data[5], data[6]))
        self.conn.commit()
    def insert_or_ignore_data(self, data: Tuple) -> None:
        query = """
            INSERT OR IGNORE INTO price_data (
                symbol, time, open, high, low, close, max_spread
            ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
        """
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, data)
        self.conn.commit()

    def update_data(self, data: Tuple) -> None:
        query = """
            UPDATE price_data
            SET open = ?, high = ?, low = ?, close = ?, max_spread = ?
            WHERE symbol = ? AND time = ?
        """
        cursor = self.conn.cursor()
        cursor.execute(query, (data[2], data[3], data[4], data[5], data[6], data[0], data[1]))
        self.conn.commit()
    def run(self) -> None:
        if not self.initialize_mt5():
            return

        while True:
            last_bar = mt5.copy_rates_from_pos(self.symbol, mt5.TIMEFRAME_M1, 0, 1)
            last_bar_datetime = datetime.fromtimestamp(last_bar[0][0])
            last_minute = last_bar_datetime.replace(second=0, microsecond=0)
            last_record = self.get_last_minute_record()

            if last_record is None or last_record[2] != last_minute.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"):
                tick = mt5.symbol_info_tick(self.symbol)
                time_str = last_minute.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                data = (self.symbol, time_str, tick.bid, tick.bid, tick.bid, tick.ask, 0.0)
                self.insert_or_update_data(data)
            sleep(1)

        self.disconnect_db()
        mt5.shutdown()


                                                                            
if __name__ == "__main__":
    db_file = "price_data.db"
    symbol = "USDJPYm"
    price_set_db = PriceSetDB(db_file, symbol)
    price_set_db.run()

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

import MetaTrader5 as mt5

import sqlite3

from datetime import datetime

from time import sleep

from typing import Tuple

class PriceSetDB:

def __init__(self, db_file: str, symbol: str) -> None:

self.db_file = db_file

self.symbol = symbol

self.conn = None

def connect_db(self) -> None:

self.conn = sqlite3.connect(self.db_file)

def disconnect_db(self) -> None:

if self.conn is not None:

self.conn.close()

def create_table(self) -> None:

query = """

CREATE TABLE IF NOT EXISTS price_data (

id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,

symbol TEXT,

time TEXT,

open REAL,

high REAL,

low REAL,

close REAL,

max_spread REAL

)

"""

with self.conn:

self.conn.execute(query)

def insert_data(self, data: Tuple) -> None:

time = data[1] # タイムスタンプの列を取得

if self.data_exists(time): # すでにデータが存在する場合は、何もせずに戻る

return

query = """

INSERT INTO price_data (

symbol, time, open, high, low, close, max_spread

) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)

"""

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, data)

self.conn.commit()

def get_last_minute(self) -> Tuple:

query = "SELECT * FROM price_data WHERE symbol = ? ORDER BY time DESC LIMIT 1"

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, (self.symbol,))

last_record = cursor.fetchone()

if last_record:

last_record = list(last_record)

last_record[7] = float(last_record[7])

return tuple(last_record) if last_record else None

def update_last_minute(self, data: Tuple) -> None:

query = "UPDATE price_data SET high = ?, low = ?, close = ?, max_spread = ? WHERE id = ?"

with self.conn:

self.conn.execute(query, data)

def get_bars(self, symbol: str, timeframe: int, count: int) -> None:

bars = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, 0, count)

for bar in bars:

dt = datetime.fromtimestamp(bar[0])

time_str = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

spread = float(bar[6])

data = (symbol, time_str, bar[1], bar[2], bar[3], bar[4], spread)

self.insert_data(data)

def initialize_mt5(self) -> bool:

if not mt5.initialize():

print("Failed to initialize MT5")

return False

self.connect_db()

self.create_table()

self.get_bars(self.symbol, mt5.TIMEFRAME_M1, 1000)

return True

def data_exists(self, time: str) -> bool:

query = "SELECT COUNT(*) FROM price_data WHERE symbol = ? AND time = ?"

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, (self.symbol, time))

count = cursor.fetchone()[0]

return count > 0

def get_last_minute_record(self) -> Tuple:

query = "SELECT * FROM price_data WHERE symbol = ? ORDER BY time DESC LIMIT 1"

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, (self.symbol,))

return cursor.fetchone()

def insert_or_update_data(self, data: Tuple) -> None:

last_record = self.get_last_minute_record()

if last_record and last_record[2] == data[1]: # Check if the time matches the existing record

query = """

UPDATE price_data

SET open = ?, high = ?, low = ?, close = ?, max_spread = ?

WHERE id = ?

"""

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, (data[2], data[3], data[4], data[5], data[6], last_record[0]))

self.conn.commit()

else:

query = """

INSERT INTO price_data (

symbol, time, open, high, low, close, max_spread

) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)

"""

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, data)

self.conn.commit()

def insert_or_replace_data(self, data: Tuple) -> None:

query = """

INSERT OR REPLACE INTO price_data (

id, symbol, time, open, high, low, close, max_spread

) VALUES (

(SELECT id FROM price_data WHERE symbol = ? AND time = ?),

?, ?, ?, ?, ?, ?, ?

)

"""

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, (data[0], data[1], data[0], data[1], data[2], data[3], data[4], data[5], data[6]))

self.conn.commit()

def insert_or_ignore_data(self, data: Tuple) -> None:

query = """

INSERT OR IGNORE INTO price_data (

symbol, time, open, high, low, close, max_spread

) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)

"""

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, data)

self.conn.commit()

def update_data(self, data: Tuple) -> None:

query = """

UPDATE price_data

SET open = ?, high = ?, low = ?, close = ?, max_spread = ?

WHERE symbol = ? AND time = ?

"""

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(query, (data[2], data[3], data[4], data[5], data[6], data[0], data[1]))

self.conn.commit()

def run(self) -> None:

if not self.initialize_mt5():

return

while True:

last_bar = mt5.copy_rates_from_pos(self.symbol, mt5.TIMEFRAME_M1, 0, 1)

last_bar_datetime = datetime.fromtimestamp(last_bar[0][0])

last_minute = last_bar_datetime.replace(second=0, microsecond=0)

last_record = self.get_last_minute_record()

if last_record is None or last_record[2] != last_minute.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"):

tick = mt5.symbol_info_tick(self.symbol)

time_str = last_minute.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

data = (self.symbol, time_str, tick.bid, tick.bid, tick.bid, tick.ask, 0.0)

self.insert_or_update_data(data)

sleep(1)

self.disconnect_db()

mt5.shutdown()

if __name__ == "__main__":

db_file = "price_data.db"

symbol = "USDJPYm"

price_set_db = PriceSetDB(db_file, symbol)

price_set_db.run()

このコードは、MetaTrader5 APIを使用して、外国為替市場の価格情報をリアルタイムに取得し、SQLiteデータベースに保存するPythonプログラムです。以下に、コードの詳細を解説します。

importステートメントで、MetaTrader5、sqlite3、datetime、sleep、typingモジュールをインポートしています。
PriceSetDBというクラスが定義されています。このクラスには、データベースの初期化、テーブルの作成、データの挿入、最後の1分間のデータの取得、データの更新、バーの取得、データの存在の確認、そして実行を行うためのメソッドが含まれています。
PriceSetDBクラスの__init__メソッドは、db_fileとsymbolという2つの引数を受け取り、それぞれデータベースファイルとシンボル名を設定します。conn属性は、データベース接続用のSQLite3コネクションオブジェクトを格納するために使用されます。
connect_dbメソッドは、SQLite3のconnect関数を使用してデータベースに接続し、conn属性にコネクションオブジェクトを割り当てます。
disconnect_dbメソッドは、データベース接続を閉じます。
create_tableメソッドは、データベース内にテーブルを作成するSQLクエリを実行します。
insert_dataメソッドは、引数としてタプルデータを受け取り、データベースに挿入します。タプルは、シンボル名、時間、オープン価格、高値、安値、終値、最大スプレッドの順で並べられます。data_existsメソッドを使用して、既存のレコードがある場合は挿入されません。
get_last_minuteメソッドは、データベースから最後の1分間のデータを取得し、タプル形式で返します。symbol属性とtime属性が含まれます。time属性は、フォーマットされた時間文字列です。最後のレコードがない場合は、Noneが返されます。
update_last_minuteメソッドは、引数としてタプルデータを受け取り、データベース内の最後のレコードを更新します。タプルは、更新する高値、低値、終値、最大スプレッド、そしてレコ
ードのIDです。idは主キーとして定義されているため、レコードの識別子として使用されます。
get_barsメソッドは、指定されたシンボル名、時間枠、およびバーの数に基づいて、MetaTrader5 APIを使用して価格情報を取得し、データベースに挿入します。
initialize_mt5メソッドは、MetaTrader5 APIを初期化し、データベースに接続し、テーブルを作成し、最初の価格バーを取得します。
data_existsメソッドは、指定された時間のレコードが既にデータベースに存在するかどうかを確認します。
runメソッドは、initialize_mt5メソッドを呼び出し、それ以降はループし、価格情報を取得し、データベースに挿入または更新します。1秒ごとにスリープします。
__name__ == "__main__"の条件分岐は、スクリプトが直接実行された場合にのみ、プログラムが実行されるようにします。db_fileとsymbolを指定して、PriceSetDBオブジェクトを作成し、runメソッドを呼び出します。
このコードは、MetaTrader5 APIを使用してリアルタイムの価格情報を取得し、それをSQLiteデータベースに保存するPythonプログラムです。

technical_set_DB.py

import sqlite3
import time
import numpy as np
import talib
from datetime import datetime

DB_NAME = "price_data.db"
TABLE_NAME = "price_data"

# SQLite3 connection
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
c = conn.cursor()

# Check if columns 'ma' and 'rsi' exist
c.execute(f"PRAGMA table_info({TABLE_NAME})")
columns = [col[1] for col in c.fetchall()]

# Add new columns for MA and RSI if they don't exist
if 'ma' not in columns:
    c.execute(f"ALTER TABLE {TABLE_NAME} ADD COLUMN ma REAL")

if 'rsi' not in columns:
    c.execute(f"ALTER TABLE {TABLE_NAME} ADD COLUMN rsi REAL")
conn.commit()

def calculate_ma_rsi(close_prices):
    ma_values = talib.SMA(close_prices, timeperiod=14)
    rsi_values = talib.RSI(close_prices, timeperiod=14)
    return ma_values, rsi_values

def update_ma_rsi_for_range(rows):
    close_prices = np.array([row[6] for row in rows], dtype=np.float64)
    ma_values, rsi_values = calculate_ma_rsi(close_prices)

    for index, row in enumerate(rows):
        if not np.isnan(ma_values[index]) and not np.isnan(rsi_values[index]):
            c.execute(f"UPDATE {TABLE_NAME} SET ma = ?, rsi = ? WHERE id = ?", (ma_values[index], rsi_values[index], row[0]))
    conn.commit()

# Calculate MA and RSI for the past 1000 rows
c.execute(f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} ORDER BY id DESC LIMIT 1000")
rows = c.fetchall()[::-1]  # reverse the order of rows
update_ma_rsi_for_range(rows)

# Function to update MA and RSI for the latest row
def update_latest_ma_rsi():
    c.execute(f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} ORDER BY id DESC LIMIT 14")
    rows = c.fetchall()
    close = np.array([row[6] for row in rows], dtype=np.float64)
    ma = talib.SMA(close, timeperiod=14)[-1]
    rsi = talib.RSI(close, timeperiod=14)[-1]
    latest_id = rows[-1][0]
    c.execute(f"UPDATE {TABLE_NAME} SET ma = ?, rsi = ? WHERE id = ?", (ma, rsi, latest_id))
    conn.commit()

# Update MA and RSI every second
while True:
    time.sleep(1)

    # Get the last minute without seconds and microseconds
    last_minute = datetime.now().replace(second=0, microsecond=0)

    # Check if a record with the same minute already exists
    c.execute(f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} WHERE time = ?", (last_minute.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),))
    existing_record = c.fetchone()

    if existing_record is None:
        # Fetch and save new data here (replace this with your data fetching and saving logic)
        # For example: save_new_data(last_minute)

        # Update the latest row with the new MA and RSI values
        update_latest_ma_rsi()

import sqlite3

import time

import numpy as np

import talib

from datetime import datetime

DB_NAME = "price_data.db"

TABLE_NAME = "price_data"

# SQLite3 connection

conn = sqlite3.connect(DB_NAME)

c = conn.cursor()

# Check if columns 'ma' and 'rsi' exist

c.execute(f"PRAGMA table_info({TABLE_NAME})")

columns = [col[1] for col in c.fetchall()]

# Add new columns for MA and RSI if they don't exist

if 'ma' not in columns:

c.execute(f"ALTER TABLE {TABLE_NAME} ADD COLUMN ma REAL")

if 'rsi' not in columns:

c.execute(f"ALTER TABLE {TABLE_NAME} ADD COLUMN rsi REAL")

conn.commit()

def calculate_ma_rsi(close_prices):

ma_values = talib.SMA(close_prices, timeperiod=14)

rsi_values = talib.RSI(close_prices, timeperiod=14)

return ma_values, rsi_values

def update_ma_rsi_for_range(rows):

close_prices = np.array([row[6] for row in rows], dtype=np.float64)

ma_values, rsi_values = calculate_ma_rsi(close_prices)

for index, row in enumerate(rows):

if not np.isnan(ma_values[index]) and not np.isnan(rsi_values[index]):

c.execute(f"UPDATE {TABLE_NAME} SET ma = ?, rsi = ? WHERE id = ?", (ma_values[index], rsi_values[index], row[0]))

conn.commit()

# Calculate MA and RSI for the past 1000 rows

c.execute(f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} ORDER BY id DESC LIMIT 1000")

rows = c.fetchall()[::-1] # reverse the order of rows

update_ma_rsi_for_range(rows)

# Function to update MA and RSI for the latest row

def update_latest_ma_rsi():

c.execute(f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} ORDER BY id DESC LIMIT 14")

rows = c.fetchall()

close = np.array([row[6] for row in rows], dtype=np.float64)

ma = talib.SMA(close, timeperiod=14)[-1]

rsi = talib.RSI(close, timeperiod=14)[-1]

latest_id = rows[-1][0]

c.execute(f"UPDATE {TABLE_NAME} SET ma = ?, rsi = ? WHERE id = ?", (ma, rsi, latest_id))

conn.commit()

# Update MA and RSI every second

while True:

time.sleep(1)

# Get the last minute without seconds and microseconds

last_minute = datetime.now().replace(second=0, microsecond=0)

# Check if a record with the same minute already exists

c.execute(f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} WHERE time = ?", (last_minute.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),))

existing_record = c.fetchone()

if existing_record is None:

# Fetch and save new data here (replace this with your data fetching and saving logic)

# For example: save_new_data(last_minute)

# Update the latest row with the new MA and RSI values

update_latest_ma_rsi()

このコードは、価格データをSQLiteデータベースから取得し、移動平均とRSIという2つのテクニカル指標を計算し、同じデータベースにそれらの値を保存するPythonプログラムです。以下に、コードの詳細を解説します。

importステートメントで、numpy、sqlite3、talib、datetime、sleepモジュールをインポートしています。
データベースファイル名と通貨ペア名を指定して、SQLite3データベースに接続します。
移動平均の期間とRSIの期間を設定します。
ALTER TABLEクエリを使用して、price_dataテーブルにmaとrsiカラムが存在しない場合は追加します。
無限ループを開始し、price_dataテーブルから価格データを取得します。取得した価格データをリストに変換し、Numpy配列に変換します。
Numpyのtalibライブラリを使用して、移動平均とRSIを計算します。
price_dataテーブルに計算されたテクニカル指標を保存します。
1秒待機し、ループを続けます。
commitメソッドを使用して、変更をデータベースにコミットします。
データベース接続を閉じます。

このコードは、PythonとSQLite3を使用して、外国為替市場の価格情報から移動平均とRSIという2つのテクニカル指標を計算し、同じデータベースにそれらの値を保存するプログラムです。

app.py

from flask import Flask, render_template_string, jsonify
import sqlite3
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go

app = Flask(__name__)

@app.route("/data")
def get_data():
    symbol = "USDJPYm"
    conn = sqlite3.connect("price_data.db")
    cursor = conn.execute("SELECT time, open, high, low, close, max_spread, ma, rsi FROM price_data WHERE symbol=? ORDER BY time DESC LIMIT 1000", (symbol,))
    data = cursor.fetchall()[::-1]
    time = [row[0] for row in data]
    open_prices = [row[1] for row in data]
    high_prices = [row[2] for row in data]
    low_prices = [row[3] for row in data]
    close_prices = [row[4] for row in data]
    spreads = [row[5] for row in data]
    ma_values = [row[6] for row in data]
    rsi_values = [row[7] for row in data]
    return jsonify(time=time, open=open_prices, high=high_prices, low=low_prices, close=close_prices, max_spread=spreads, ma=ma_values, rsi=rsi_values)


@app.route("/")
def index():
    symbol = "USDJPYm"
    return render_template_string("""<html>
    <head>
        <link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css">
        <script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
        <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
    </head>
    <body>
        <div class="container">
            <h1>{{ symbol }} - Latest Data</h1>
            <div class="row">
                <div class="col-md-6">
                    <div id="chart"></div>
                </div>
                <div class="col-md-6">
                    <div id="rsi_chart"></div>
                </div>
            </div>
            <div class="row">
                <div class="col-md-6">
                    <div id="spread_chart"></div>
                </div>
                <div class="col-md-6">
                    <!-- ここに追加のチャートを表示できます。 -->
                </div>
            </div>
        </div>
        <script>
    var config = {responsive: true};

    function updateChart() {
        $.getJSON("/data", function (data) {
            var candlestick_trace = {
                x: data.time,
                open: data.open,
                high: data.high,
                low: data.low,
                close: data.close,
                type: 'candlestick'
            };
            var ma_trace = {
                x: data.time,
                y: data.ma,
                type: 'scatter',
                mode: 'lines',
                name: 'MA',
                line: {color: 'blue'}
            };

            var candlestick_layout = {
                title: "{{ symbol }} - Latest 1000 Data Points (Candlestick)",
                xaxis: {rangeslider: {visible: false}},
                yaxis: {side: 'right'}
            };

            var chartDiv = document.getElementById('chart');
            if (typeof chartDiv.data === 'undefined') {
                Plotly.newPlot('chart', [candlestick_trace, ma_trace], candlestick_layout, config);
            } else {
                var xaxisRange = chartDiv.layout.xaxis.range;
                candlestick_layout.xaxis.range = xaxisRange;
                Plotly.update('chart', {x: [candlestick_trace.x, ma_trace.x], open: [candlestick_trace.open], high: [candlestick_trace.high], low: [candlestick_trace.low], close: [candlestick_trace.close], y: [ma_trace.y]}, candlestick_layout);
            }

            var rsi_trace = {
                x: data.time,
                y: data.rsi,
                type: 'scatter',
                mode: 'lines',
                name: 'RSI',
                line: {color: 'red'}
            };

            var rsi_layout = {
                title: "{{ symbol }} - RSI",
                xaxis: {rangeslider: {visible: false}},
                yaxis: {side: 'left', title: 'RSI', range: [0, 100]}
            };

            var rsi_chartDiv = document.getElementById('rsi_chart');
            if (typeof rsi_chartDiv.data === 'undefined') {
                Plotly.newPlot('rsi_chart', [rsi_trace], rsi_layout, config);
            } else {
                var rsi_xaxisRange = rsi_chartDiv.layout.xaxis.range;
                rsi_layout.xaxis.range = rsi_xaxisRange;
                Plotly.update('rsi_chart', {x: [rsi_trace.x], y: [rsi_trace.y]}, rsi_layout);
            }

            var spread_trace = {
                x: data.time,
                y: data.max_spread,
                type: 'scatter',
                mode: 'lines',
                name: 'Spread',
                yaxis: 'y2'
            };

            var spread_layout = {
                title: "{{ symbol }} - Spread",
                xaxis: {rangeslider: {visible: false}},
                yaxis: {side: 'left', title: 'Price'},
                yaxis2: {side: 'right', title: 'Spread', overlaying: 'y'}
            };

            var spread_chartDiv = document.getElementById('spread_chart');
            if (typeof spread_chartDiv.data === 'undefined') {
                Plotly.newPlot('spread_chart', [spread_trace], spread_layout, config);
            } else {
                var spread_xaxisRange = spread_chartDiv.layout.xaxis.range;
                spread_layout.xaxis.range = spread_xaxisRange;
                Plotly.update('spread_chart', {x: [spread_trace.x],y: [spread_trace.y]}, spread_layout);
}
});
}
        // チャートを1秒ごとに更新する
        $(document).ready(function() {
            updateChart();
            setInterval(updateChart, 1000);
        });
    </script>
</body>
</html>
""", symbol=symbol)
if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

from flask import Flask, render_template_string, jsonify

import sqlite3

import pandas as pd

import plotly.graph_objs as go

app = Flask(__name__)

@app.route("/data")

def get_data():

symbol = "USDJPYm"

conn = sqlite3.connect("price_data.db")

cursor = conn.execute("SELECT time, open, high, low, close, max_spread, ma, rsi FROM price_data WHERE symbol=? ORDER BY time DESC LIMIT 1000", (symbol,))

data = cursor.fetchall()[::-1]

time = [row[0] for row in data]

open_prices = [row[1] for row in data]

high_prices = [row[2] for row in data]

low_prices = [row[3] for row in data]

close_prices = [row[4] for row in data]

spreads = [row[5] for row in data]

ma_values = [row[6] for row in data]

rsi_values = [row[7] for row in data]

return jsonify(time=time, open=open_prices, high=high_prices, low=low_prices, close=close_prices, max_spread=spreads, ma=ma_values, rsi=rsi_values)

@app.route("/")

def index():

symbol = "USDJPYm"

return render_template_string("""<html>

<head>

</head>

<body>

<h1>{{ symbol }} - Latest Data</h1>

</div>

</div>

</div>

</div>

var config = {responsive: true};

function updateChart() {

$.getJSON("/data", function (data) {

var candlestick_trace = {

x: data.time,

open: data.open,

high: data.high,

low: data.low,

close: data.close,

type: 'candlestick'

};

var ma_trace = {

x: data.time,

y: data.ma,

type: 'scatter',

mode: 'lines',

line: {color: 'blue'}

};

var candlestick_layout = {

title: "{{ symbol }} - Latest 1000 Data Points (Candlestick)",

xaxis: {rangeslider: {visible: false}},

yaxis: {side: 'right'}

};

var chartDiv = document.getElementById('chart');

if (typeof chartDiv.data === 'undefined') {

Plotly.newPlot('chart', [candlestick_trace, ma_trace], candlestick_layout, config);

} else {

var xaxisRange = chartDiv.layout.xaxis.range;

candlestick_layout.xaxis.range = xaxisRange;

Plotly.update('chart', {x: [candlestick_trace.x, ma_trace.x], open: [candlestick_trace.open], high: [candlestick_trace.high], low: [candlestick_trace.low], close: [candlestick_trace.close], y: [ma_trace.y]}, candlestick_layout);

}

var rsi_trace = {

x: data.time,

y: data.rsi,

type: 'scatter',

mode: 'lines',

line: {color: 'red'}

};

var rsi_layout = {

title: "{{ symbol }} - RSI",

xaxis: {rangeslider: {visible: false}},

yaxis: {side: 'left', title: 'RSI', range: [0, 100]}

};

var rsi_chartDiv = document.getElementById('rsi_chart');

if (typeof rsi_chartDiv.data === 'undefined') {

Plotly.newPlot('rsi_chart', [rsi_trace], rsi_layout, config);

} else {

var rsi_xaxisRange = rsi_chartDiv.layout.xaxis.range;

rsi_layout.xaxis.range = rsi_xaxisRange;

Plotly.update('rsi_chart', {x: [rsi_trace.x], y: [rsi_trace.y]}, rsi_layout);

}

var spread_trace = {

x: data.time,

y: data.max_spread,

type: 'scatter',

mode: 'lines',

yaxis: 'y2'

};

var spread_layout = {

title: "{{ symbol }} - Spread",

xaxis: {rangeslider: {visible: false}},

yaxis: {side: 'left', title: 'Price'},

yaxis2: {side: 'right', title: 'Spread', overlaying: 'y'}

};

var spread_chartDiv = document.getElementById('spread_chart');

if (typeof spread_chartDiv.data === 'undefined') {

Plotly.newPlot('spread_chart', [spread_trace], spread_layout, config);

} else {

var spread_xaxisRange = spread_chartDiv.layout.xaxis.range;

spread_layout.xaxis.range = spread_xaxisRange;

Plotly.update('spread_chart', {x: [spread_trace.x],y: [spread_trace.y]}, spread_layout);

}

});

}

// チャートを1秒ごとに更新する

$(document).ready(function() {

updateChart();

setInterval(updateChart, 1000);

});

</script>

</body>

</html>

""", symbol=symbol)

if __name__ == "__main__":

app.run(debug=True)

このコードは、FlaskとPlotlyを使用して、FXのリアルタイム価格とテクニカル指標を表示するWebアプリケーションを作成するためのものです。

アプリケーションは2つのエンドポイントがあります。 / は、リアルタイムチャートを表示するために使用されます。 /data は、最新の価格データを返すために使用されます。

get_data関数は、データベースから最新の1000レコードを取得して、JSON形式で返します。取得されるデータには、時間、始値、高値、安値、終値、スプレッド、移動平均線、RSIなどが含まれます。

index関数は、リアルタイムチャートを描画するためにJinja2を使用して、テンプレートをレンダリングします。テンプレートは、Bootstrapを使用して、チャートを表示するためのコンテナーを作成し、Plotlyを使用してチャートを描画します。アプリケーションは、価格、移動平均線、RSI、スプレッドなどを表示するために、複数のチャートを使用しています。リアルタイムデータを取得し、チャートを更新するために、JavaScriptとjQueryを使用します。

アプリケーションは、 app.run() 関数を呼び出すことで実行されます。デバッグモードで実行されるため、エラーが発生した場合にはスタックトレースが表示されます。

main.py

import subprocess
import time

if __name__ == "__main__":
    # price_set_DB.pyを実行
    p1 = subprocess.Popen(["python", "mt5_price_set_DB.py"])

    # プライスを一定時間取得するために待機
    time.sleep(5)

    # technical_set_DB.pyを実行
    p2 = subprocess.Popen(["python", "technical_set_DB.py"])

    time.sleep(5)

    # app.pyを実行
    p3 = subprocess.Popen(["python", "app.py"])

    # price_set_DB.pyが終了するまで待機
    p1.wait()

    # technical_set_DB.pyが終了するまで待機
    p2.wait()

    # app.pyを終了
    p3.terminate()

import subprocess

import time

if __name__ == "__main__":

# price_set_DB.pyを実行

p1 = subprocess.Popen(["python", "mt5_price_set_DB.py"])

# プライスを一定時間取得するために待機

time.sleep(5)

# technical_set_DB.pyを実行

p2 = subprocess.Popen(["python", "technical_set_DB.py"])

time.sleep(5)

# app.pyを実行

p3 = subprocess.Popen(["python", "app.py"])

# price_set_DB.pyが終了するまで待機

p1.wait()

# technical_set_DB.pyが終了するまで待機

p2.wait()

# app.pyを終了

p3.terminate()

このコードは3つのPythonスクリプトをサブプロセスとして実行するためのものです。

最初に、subprocessモジュールをインポートします。subprocessモジュールには、別のプロセスを起動して、そのプロセスの出力を受け取る機能があります。

if __name__ == "__main__":ブロックは、このスクリプトが直接実行された場合にのみ、以下のコードが実行されるようにします。

Popenメソッドを使って、3つのPythonスクリプトをそれぞれ別々のサブプロセスとして起動します。これにより、それらのスクリプトは同時に実行されます。3つのスクリプトをそれぞれ異なる変数p1、p2、p3に代入します。

wait()メソッドは、サブプロセスが完了するまで、親プロセスを待機させます。つまり、p1.wait()は、price_set_DB.pyが終了するまで、プログラムの実行をブロックします。

同様に、p2.wait()は、technical_set_DB.pyが終了するまで、プログラムの実行をブロックします。

最後に、p3.terminate()は、app.pyの実行を終了します。これにより、Webアプリケーションが停止します。

実行する

main.pyを実行するとブラウザでチャートを描画してくれます

この記事を書いた人

ホソノP

記事一覧

PythonとTradingViewを使った仮想通貨の自動売買にホソノP より2023年9月24日
BybitがGoogleのIPアドレス規制をしているためです。国内のVPSなら使…
PythonとTradingViewを使った仮想通貨の自動売買にわからないより2023年9月1日
自分のbotで使ってるAPIキーを使用しているんですが、 You have br…
PythonとTradingViewを使った仮想通貨の自動売買にホソノP より2023年4月23日
pybit 最新版にコードを変更しました。コードとrequirements.tx…
PythonとTradingViewを使った仮想通貨の自動売買に昨日からbot勉強始めましたより2023年4月23日
お返事ありがとうございます。はい。pybit==2.3.0になっております。
PythonとTradingViewを使った仮想通貨の自動売買にホソノP より2023年4月23日
コードはあっていると思います。rewuirements.txtは「pybit==…

FX機械学習その1「MT5から価格を取得してテクニカル指標計算してチャートを描画する」

実現したいこと

mt5_price_set_DB.py

technical_set_DB.py

app.py

main.py

実行する

ホソノＰ自作EA

もうやってるよね？　タリタリの自己アフィリエイト

この記事を書いた人

ホソノP

初心者が30分で作る「ドル円アリゲータートレンドフォロー」無料EA

アノマリー探索装置の使い方

TradingViewPineCodeで「ブレイクアウトストラテジー」を初心者が10分でつくる

TradingViewとMT4を連携してMT4へ注文を出す方法ngrokを使う場合

最近のコメント

実現したいこと

mt5_price_set_DB.py

technical_set_DB.py

app.py

main.py

実行する

ホソノＰ自作EA

もうやってるよね？ タリタリの自己アフィリエイト

この記事を書いた人

ホソノP

最近のコメント

もうやってるよね？　タリタリの自己アフィリエイト