【初心者向け】Python×MT5でFXローソク足チャートを作成する方法｜USDJPYの日足を自動描画

MT5

2025.05.18

1 はじめに
2 準備編｜必要なライブラリとMT5のセットアップ
3 データ取得編｜MT5から1分足データを取り込む
4 データ処理編｜日足データへの変換と整形
5 描画編｜ローソク足チャートを表示しよう
6 応用編｜データの保存と再利用（Pickle）
7 まとめ・結論
- 7.1 今後の応用例：

はじめに

FXトレードで過去データを活用した分析は、勝率を高める上でとても重要です。PythonとMT5を組み合わせて、FXデータを自由に扱えるようになりたい方に最適な内容です。この記事では、MetaTrader5（以下MT5）とPythonを使って、USDJPYの1分足データを取得し、日足ローソク足チャートとして描画する方法を初心者向けにわかりやすく解説します。

準備編｜必要なライブラリとMT5のセットアップ

PythonでMT5を扱うための前提

まず、PythonからMT5のデータを扱うにはMetaTrader5ライブラリが必要です。これはMetaQuotes社が公式提供しているライブラリで、MT5がインストールされ、実行中のPC上でのみ使用可能です（別のPCからは接続できません）。

必要なライブラリ

以下のコマンドでライブラリをインストールできます：

pip install MetaTrader5 pandas pytz matplotlib mplfinance

MT5の準備

MT5をインストールし、対象の証券会社の口座にログインしておきます。
Pythonスクリプトと同じPCにMT5をインストールしてください。

データ取得編｜MT5から1分足データを取り込む

以下のコードで、USDJPYの1分足データを2021年1月1日から2025年5月5日まで取得します：

import MetaTrader5 as mt5
import pandas as pd
from datetime import datetime
import pytz

# タイムゾーン設定
utc = pytz.UTC

# MT5起動
mt5.initialize()

# 通貨ペアと時間足設定
symbol = "USDJPY"
timeframe = mt5.TIMEFRAME_M1
from_date = utc.localize(datetime(2021, 1, 1, 0, 0, 0))
to_date   = utc.localize(datetime(2025, 5, 5, 23, 59, 0))

# データ取得
rates = mt5.copy_rates_range(symbol, timeframe, from_date, to_date)

# MT5切断
mt5.shutdown()

データ取得後に得られる情報を理解しておくと、後の処理がスムーズです。取得されるデータには、以下のカラムが含まれています：

time（UNIX時間）
open, high, low, close
tick_volume（ティック数を基にした出来高の指標）など

データ処理編｜日足データへの変換と整形

MT5から得た1分足データは、そのままだと扱いにくい場合があります。ここでは、日足（1日単位）のローソク足に変換する方法を紹介します。

# DataFrameに変換
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf

df = pd.DataFrame(rates)
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
df.set_index("time", inplace=True)

# 日足にリサンプリング
df_day = df.resample('1D').agg({
    'open': 'first',
    'high': 'max',
    'low': 'min',
    'close': 'last',
    'tick_volume': 'sum'
})

# 欠損値の除去
df_day.dropna(inplace=True)

# カラム名調整
df_day = df_day.rename(columns={"tick_volume": "volume"})

この処理によって、1日ごとのOHLC（始値・高値・安値・終値）と出来高がまとまった形になります。

描画編｜ローソク足チャートを表示しよう

リサンプリングして整形した日足データを使って、mplfinanceライブラリでローソク足チャートを描画します。

mpf.plot(df_day, type='candle', style='charles', volume=True, title="USDJPY Daily Chart")

ポイント：

type='candle'でローソク足指定
style='charles'で視認性の高いスタイル
volume=Trueで出来高も表示

応用編｜データの保存と再利用（Pickle）

毎回データを取得するのは時間がかかるので、処理済みのデータは保存しておくと便利です。Pickle形式はPythonでの高速保存形式です。

# 保存（必要なら）
df.to_pickle('USDJPY_1m_20210101_20250505.pkl')

次回からはpd.read_pickle()で即時読み込みできます。

まとめ・結論

この記事では、MetaTrader5とPythonを連携させて、FXの1分足データを日足ローソク足チャートに変換・描画する方法を紹介しました。

今回の学び：

FXデータの取得方法（MT5とPython連携）
データの加工（Pandasによる整形とリサンプリング）
チャート描画（mplfinanceでの可視化）
MT5 × Pythonの環境構築方法
FXデータの取得・加工・可視化の流れ
Pandasでの時間集約とmplfinanceによる描画

この基礎ができると、より高度な分析へと発展できます。

今後の応用例：

テクニカル指標（移動平均線、MACD、RSIなど）の追加
自動売買システム（EA）との連携
AIや機械学習を活用した価格予測モデルの構築

まずはこのチャート作成を習得し、自動分析の第一歩を踏み出しましょう！