MetaTrader 5 Python User Group - メタトレーダーでPythonを使用する方法 - ページ 79

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Rashid Umarov:

head()メソッド(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.head.html) はログ出力ではなく、オブジェクトを返すからです。内容を見るには、明示的にオブジェクトをprint()に送る必要があります。

この便宜的なアナコンダは、あたかも print() が呼ばれたかのようにオブジェクトを出力します。

私は、jupyter notebookの 様々な例で、headメソッド（printなし）をうまく使って います。しかし、この方法はMetaEditorが作成するDataFradeオブジェクトでは動作しません。そこで、「MetaEditorで作成したオブジェクトのどこが悪いのですか？なぜheadメソッドはすべての例で動作し、MetaEditorで作成されたオブジェクトでは動作しないのでしょうか？

 
Vladimir Karputov:

私は、jupyter notebookの さまざまな例でheadメソッドをうまく使っています - printなし。しかし、この方法はMetaEditorで作成されるDataFradeオブジェクトに対しては機能しません。そのため、「MetaEditorで作成したオブジェクトのどこが悪いのですか？なぜ、すべての例で動作し、MetaEditorで作成されたオブジェクトでは動作しないのでしょうか？

IPythonは自動的に出力する（何を出力するかを理解している）、ターミナルはどうやら違う解釈をしているようだ

 
Maxim Dmitrievsky:

IPythonは自動的に出力する（何を出力するかを理解している）、ターミナルはどうやら違う解釈をしているようだ

だから、ターミナルでサンプルを実行していないんだ。マークされたDataFrameオブジェクトはすべてheadメソッドで5行印刷に成功しますが、MetaEditorで作成したオブジェクトは成功しません。

 
Vladimir Karputov:

ターミナルではなく、このようにサンプルを実行しています。マークされたDataFrameオブジェクトはすべてheadメソッドで5行印刷に成功しますが、MetaEditorで作成されたオブジェクトは成功しません。

じゃあ、謎のままだね。

ところで、掲載されているコードが2つ重複していますね。
 
Maxim Dmitrievsky:

じゃあ、謎のままだね。

ところで、あなたのリストには、コードが2つ重複していますね。

ありがとうございます、コピーパストはたぶん。

 

こんにちは。

困ったなー。

なぜエラーになるのかがわからない。

とにかく

  1. anacondaをインストールしました。
  2. condaはcondaを、condaはanacondaを更新したのか
  3. PyCharmをインストールしました。
  4. 新規プロジェクト pr1 を作成しました。
  5. PyCharmを 終了しました。
  6. pr1 環境でpip install metatrader5 を行いました。
  7. PyCharmを 開始しました。
  8. メタトレーダー5をmt5としてインポート するようにした - そしてここからが問題だ...。

PyCharmがインデックスを作成している最中、以下のような 画面が表示されます。


しかし、インデックス作成が終了し、コードを実行すると・・・。:


メタトレーダー5 モジュールはありません。どうして？プロジェクトの設定にも、Anacondaにもあるのですが、実行するとないのです!!!!

どうしたんですか？

 

私なりの答えです。

metatrader5 を mt5 としてインポート する - 間違ってる

正：MetaTrader5を mt5としてインポート する。

 

numpyの配列の各値が1ずつ増加するようにするにはどうすればよいですか？

いくつかの要素が必要であれば、この数字が有効だったのです。

import numpy as np

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

が、100要素の配列が必要な場合はどうするのでしょうか？

 
Vladimir Karputov:

numpyの配列の各値が1ずつ増加するようにするにはどうすればよいですか？

いくつかの要素が必要であれば、この数字が有効だったのです。

が、100要素の配列が必要な場合はどうするのでしょうか？

np.arange(100)

np.array([xfor x inrange(100)])
 

またまた新参者からの質問です。

状況は次のとおりです。インジケーターがあるんです。コールド」モードでチャートに追加すると、計算されるまでに7～8秒かかる。

pythonで同じことをしました。違いは、pythonはデータを.csvファイルに保存することです。

いずれも2019.01.01から算出

さて、問題は、なぜこのようなことが起こりうるのか、ということです。


Pythonは、2 時間半の間、この課題に取り組みました止めるのは可哀想だから...。もう終わってしまったらどうしよう...。

ちょっとだけ補足を。

copy_ticks_range
で結ばれている。

1日分のダニを要求する。

終了しました...ほぼ3時間。何を考えるか？<<<<つまり、2分58 秒。

MT5への接続ロス、その他の諸経費は理解しているのですが・・・。でも、8秒対3時間って......。????????どのように？
1...727374757677787980818283848586...88
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