Timeseries and Indicators Access

访问时间序列和指标数据

这些是用于处理时间序列和指标的函数。时间序列与常规数据数组的不同之处在于其反向排序——时间序列的元素是从数组的末尾到开头进行索引的（从最新数据到最旧数据）。要复制时间序列值和指标数据，建议使用动态数组のみ，因为复制函数旨在分配接收值所需的数组大小。

这里有一个重要的例外：如果经常需要复制时间序列和指标值，例如在每个OnTick()调用中在专家顾问或每个OnCalculate()调用中在指标中，在这种情况下，最好使用静态分布数组，因为动态数组的内存分配操作需要额外的时间，这在测试和优化过程中会有影响。

在使用访问时间序列和指标值的函数时，应考虑索引方向。这在数组、缓冲区和时间序列中的索引方向部分中有描述。

无论请求的数据是否已准备好（所谓的异步访问），都可以访问指标和时间序列数据。这对于自定义指标的计算至关重要，因此如果没有数据，Copy…()类型的函数会立即返回错误。然而，当从专家顾问和脚本访问时，会在小暂停期间尝试多次接收数据，这是为了提供下载所需时间序列或计算指标值所需的时间。

如果请求的数据（符号名称和/或时间框架与当前不同）来自其他图表，则有可能相应的图表未在客户端终端中打开，必须向服务器请求必要的数据。在这种情况下，错误ERR_HISTORY_WILL_UPDATED（4066 - 请求的历史数据正在更新）将放在last_error变量中，并且需要重新请求（参见ArrayCopySeries()的示例）。

时间序列和普通数组中的索引方向

历史上公认的是，对数组中的价格数据的访问是从数据的末尾开始的。实际上，新数据总是写在数组的末尾，但数组的索引始终为零。时间序列数组中的0索引表示当前条形图的数据，即与该时间框架中未完成的时间间隔相对应的条形图。

时间框架是形成单个价格条形的时间段。有几种预定义的标准时间框架。

函数	操作
SeriesInfoInteger	返回有关历史数据状态的信息
RefreshRates	刷新预定义变量和序列数组中的数据
CopyRates	将Rates结构的历史数据获取到指定符号和期间内的数组中
CopyTime	将指定符号和期间内的条形图开盘时间历史数据获取到数组中
CopyOpen	将指定符号和期间内的条形图开盘价格历史数据获取到数组中
CopyHigh	将指定符号和期间内的条形图最高价格历史数据获取到数组中
CopyLow	将指定符号和期间内的条形图最低价格历史数据获取到数组中
CopyClose	将指定符号和期间内的条形图收盘价历史数据获取到数组中
CopyTickVolume	将指定符号和期间内的刻度体积历史数据获取到数组中
Bars	返回指定符号和期间内的历史条形图数量
iBars	返回指定图表上的条形图数量
iBarShift	返回覆盖指定时间的条形图的索引
iClose	返回具有时间框架和偏移的指定符号的条形图的收盘价
iHigh	返回具有时间框架和偏移的指定符号的条形图最高价
iHighest	返回特定数量条形图上最大值的偏移
iLow	返回具有时间框架和偏移的指定符号的条形图最低价
iLowest	返回特定数量条形图上最低值的偏移
iOpen	返回具有时间框架和偏移的指定符号的条形图开盘价
iTime	返回具有时间框架和偏移的指定符号的条形图时间值
iVolume	返回具有时间框架和偏移的指定符号的条形图刻度体积

尽管使用ArraySetAsSeries()函数可以在数组中设置时间序列中类似元素的访问，但应记住数组元素在物理上存储在同一顺序中——只是索引方向发生了变化。为了证明这一点，让我们执行一个示例：

datetime TimeAsSeries[];
//--- set access to the array like to a timeseries
   ArraySetAsSeries(TimeAsSeries,true);
   ResetLastError();
   int copied=CopyTime(NULL,0,0,10,TimeAsSeries);
   if(copied<=0)
     {
      Print("The copy operation of the open time values for last 10 bars has failed");
      return;
     }
   Print("TimeCurrent =",TimeCurrent());
   Print("ArraySize(Time) =",ArraySize(TimeAsSeries));
   int size=ArraySize(TimeAsSeries);
   for(int i=0;i<size;i++)
     {
      Print("TimeAsSeries["+i+"] =",TimeAsSeries[i]);
     }

   datetime ArrayNotSeries[];
   ArraySetAsSeries(ArrayNotSeries,false);
   ResetLastError();
   copied=CopyTime(NULL,0,0,10,ArrayNotSeries);
   if(copied<=0)
     {
      Print("The copy operation of the open time values for last 10 bars has failed");
      return;
     }
   size=ArraySize(ArrayNotSeries);
   for(int i=size-1;i>=0;i--)
     {
      Print("ArrayNotSeries["+i+"] =",ArrayNotSeries[i]);
     }

结果我们将得到如下输出：

TimeCurrent = 2009.06.11 14:16:23
ArraySize(Time) = 10
TimeAsSeries[0] = 2009.06.11 14:00:00
TimeAsSeries[1] = 2009.06.11 13:00:00
TimeAsSeries[2] = 2009.06.11 12:00:00
TimeAsSeries[3] = 2009.06.11 11:00:00
TimeAsSeries[4] = 2009.06.11 10:00:00
TimeAsSeries[5] = 2009.06.11 09:00:00
TimeAsSeries[6] = 2009.06.11 08:00:00
TimeAsSeries[7] = 2009.06.11 07:00:00
TimeAsSeries[8] = 2009.06.11 06:00:00
TimeAsSeries[9] = 2009.06.11 05:00:00

ArrayNotSeries[9] = 2009.06.11 14:00:00
ArrayNotSeries[8] = 2009.06.11 13:00:00
ArrayNotSeries[7] = 2009.06.11 12:00:00
ArrayNotSeries[6] = 2009.06.11 11:00:00
ArrayNotSeries[5] = 2009.06.11 10:00:00
ArrayNotSeries[4] = 2009.06.11 09:00:00
ArrayNotSeries[3] = 2009.06.11 08:00:00
ArrayNotSeries[2] = 2009.06.11 07:00:00
ArrayNotSeries[1] = 2009.06.11 06:00:00
ArrayNotSeries[0] = 2009.06.11 05:00:00

从输出中可以看出，随着TimeAsSeries数组的索引增加，索引的时间值减少，即我们从现在移动到过去。对于普通数组ArrayNotSeries，结果是不同的——随着索引增长，我们是从过去移动到现在。

另请参阅

ArrayIsDynamic(), ArrayGetAsSeries(), ArraySetAsSeries(), ArrayIsSeries()

最后更新于 2026-07-04