上礼拜用Python跑了段镑美M15的回测，结果MT5那边历史数据死活导不进去，报错弹得我头都大了。一开始我以为是代码写错了，改了半天Python那边，后来才发现是数据格式的问题。真是绕了一大圈弯路。😅
最早我压根不懂什么数据导入，就觉得MT5自带的历史数据够用了。那时候跑个欧美H1的回测，直接用MT5自带的数据，感觉挺顺的。但后来想跑镑美M15，发现自带的只有最近几个月的，往前翻就没了。我就去下了历史数据，CSV格式的，满心欢喜往MT5里一导，直接报错，说什么“无法打开文件”还是“格式不对”，记不太清了。我当时没当回事，觉得他说的太麻烦了。后来自己折腾了快两个小时，才发现他说的全是对的。MT5不像MT4那样直接吃CSV，你得用脚本或者工具转一道。我试了两种办法，一种是直接用MT5自带的“历史数据中心”下载，但下载速度慢得离谱，镑美M15从2018年到现在，下了快一个小时还没完。另一种是用Python的pandas先把CSV整理好，再用MetaTrader5这个库的copy_rates_from_pos往里塞，这个靠谱多了。
不过这里也有坑。我一开始用copy_rates_from_pos的时候，参数没设对，时间周期写成了TIMEFRAME_M15，但品种名写的是“GBPUSD”，结果MT5那边不认，得写成“GBPUSD.a”或者你平台具体后缀。这个后缀我找了半天，最后在MT5的“市场报价”里右键品种，看“规格”才找到。另外就是时区问题，我CSV里用的是UTC时间，MT5默认是服务器时间，差了几个小时，回测结果全乱了。后来我在Python里统一加了个偏移量才搞定。
现在我的做法是：先用Python把CSV里的时间列转成datetime，然后统一转成UTC+2或者UTC+3，看平台服务器时间。再用MetaTrader5库的copy_rates_range或者copy_rates_from直接导入，不用手动转HST。这样跑镑美M15从2020年到现在，大概12万根K线，导入也就十几秒，比之前快多了。
所以我的判断是：如果你只是随便跑跑，用MT5自带的数据就行。但要是认真做量化回测，尤其是镑美、欧美这种波动大的品种，还是得自己整理数据，用Python直接对接MT5的API。别像我一开始那样，傻乎乎地手动导CSV，浪费时间还容易出错。
你们跑Python回测的时候，历史数据都是怎么处理的？有没有更省事的办法？求大佬指点一下，谢谢！
最早我压根不懂什么数据导入，就觉得MT5自带的历史数据够用了。那时候跑个欧美H1的回测，直接用MT5自带的数据，感觉挺顺的。但后来想跑镑美M15，发现自带的只有最近几个月的，往前翻就没了。我就去下了历史数据，CSV格式的，满心欢喜往MT5里一导，直接报错，说什么“无法打开文件”还是“格式不对”，记不太清了。
有个汇友之前跟我说过，MT5导入历史数据要先把CSV转成HST格式，而且时间戳要对齐，不然肯定报错。
不过这里也有坑。我一开始用copy_rates_from_pos的时候，参数没设对，时间周期写成了TIMEFRAME_M15，但品种名写的是“GBPUSD”，结果MT5那边不认，得写成“GBPUSD.a”或者你平台具体后缀。这个后缀我找了半天，最后在MT5的“市场报价”里右键品种，看“规格”才找到。另外就是时区问题，我CSV里用的是UTC时间，MT5默认是服务器时间，差了几个小时，回测结果全乱了。后来我在Python里统一加了个偏移量才搞定。
现在我的做法是：先用Python把CSV里的时间列转成datetime，然后统一转成UTC+2或者UTC+3，看平台服务器时间。再用MetaTrader5库的copy_rates_range或者copy_rates_from直接导入，不用手动转HST。这样跑镑美M15从2020年到现在，大概12万根K线，导入也就十几秒，比之前快多了。
所以我的判断是：如果你只是随便跑跑，用MT5自带的数据就行。但要是认真做量化回测，尤其是镑美、欧美这种波动大的品种，还是得自己整理数据，用Python直接对接MT5的API。别像我一开始那样，傻乎乎地手动导CSV，浪费时间还容易出错。
你们跑Python回测的时候，历史数据都是怎么处理的？有没有更省事的办法？求大佬指点一下，谢谢！