CopyTickVolume

函数在特定量中获得指定交易品种周期的特定点击成交量数据到volume_array数据中。元素注释的命令是从现在到过去，例如，从当前位置0开始表示当前字节。

CopyTickVolume

当复制未知数量数据时，推荐使用动态数组为目标数组，因为如果要求数据账户少于（或多于）目标数值的长度，函数试图重新分配内存以完全适应要求数据。

如果知道所需复制的数据数量，为了阻止内存过多分配，最好使用静态分配缓冲区。

无论目标数组- as_series=true 或者 as_series=false的属性是什么，数据就会复制，以至于最旧的数组元素会在记忆内存开始中放置。有3个变量函数可供调用。

调用第一位置和要求元素的数量

int  CopyTickVolume(
   string           symbol_name,      // 交易品种名称
   ENUM_TIMEFRAMES  timeframe,        // 周期
   int              start_pos,        // 启动位置
   int              count,            // 复制的数据计算
   long             volume_array[]    // 订单号交易量的目标数组
   );

调用起始位置日期和要求元素数量

int  CopyTickVolume(
   string           symbol_name,      // 交易品种名称
   ENUM_TIMEFRAMES  timeframe,        // 周期
   datetime         start_time,       // 启动日期和时间
   int              count,            // 复制的数据计算
   long             volume_array[]    // 订单号交易量的目标数组
   );

调用起始位置和要求时间间隔的日期末尾

int  CopyTickVolume(
   string           symbol_name,      // 交易品种名称
   ENUM_TIMEFRAMES  timeframe,        // 周期
   datetime         start_time,       // 开始日期和时间
   datetime         stop_time,        // 结束日期和时间
   long             volume_array[]    // 订单号交易量的目标数组
   );

参量

symbol_name: [in] 交易品种名称。
timeframe: [in] 周期。
start_pos: [in] 复制的第一元素开始位置。
count: [in] 复制数据点。
start_time: [in] 复制第一元素起始时间。
stop_time: [in] 字节时间，复制最后元素相一致。
volume_array[]: [out] 长整型类型数组

返回值

返回数组中元素数量或者错误情况下-1。

注释

如果要求的数据的全部间隔没有在可行数据的服务器中，函数返回-1，如果外部数据 TERMINAL_MAXBARS （图表中的最大字节量）是要求的，函数也会返回-1。

当向指标要求数据，如果要求的时序列没有建立或者需要从服务器上下载，函数很快会返回-1，但是下载/建立的过程将会开始。

当EA交易或脚本要求数据时，来自服务器的下载会开始，如果终端本地没有这些数据，要求建立的时序列就会开始，如果数据可以从本地历史建立但尚未准备好。函数在超时期满时，会返回一定数量的准备好的数据，但是历史下载会继续，在下一个类似要求函数中会返回更多数据。

当通过起始日期和所需的元素数量请求数据时，只有日期小于（早于）或等于指定日期的数据。这意味着，任何柱的开盘时间的返回值（交易量，点差，指标缓冲区，开盘价，最高价，最低价，收盘价或开盘时间）始终少于或等于指定的值。

当在日期指定范围内要求数据，只有间隔中的数据才能返回，间隔建立并指到秒。这表示，任意字节的开始时间，返回的值（成交量，传播，指标缓冲区的值，开仓价，最高阶，最低价，收盘价或者开仓时间）是间隔要求范围内的。

因此，如果当前日期是星期六，想要复制指定的一周的时间表start_time=Last_Tuesday 和stop_time=Last_Friday，函数的返回值是0，因为每周开盘时间是星期日，但是一周字节不能分成特殊的间隔。

如果需要返回与当前未完成字节相类似的值，可以调用指定的 start_pos=0 和 count=1第一种形式。

示例：

#property indicator_separate_window
#property indicator_buffers 1
#property indicator_plots   1
//---- 订单号交易量图
#property indicator_label1  "TickVolume"
#property indicator_type1   DRAW_HISTOGRAM
#property indicator_color1  C'143,188,139'
#property indicator_style1  STYLE_SOLID
#property indicator_width1  1
//--- 输入参量
input int      bars=3000;
//--- 指标缓冲区
double         TickVolumeBuffer[];
//+------------------------------------------------------------------+
//| 自定义指标初始化函数                                                |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnInit()
  {
//--- 指标缓冲区绘图
   SetIndexBuffer(0,TickVolumeBuffer,INDICATOR_DATA);
   IndicatorSetInteger(INDICATOR_DIGITS,0);
//---
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| 自定义指标重复函数                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnCalculate(const int rates_total,
                 const int prev_calculated,
                 const datetime &time[],
                 const double &open[],
                 const double &high[],
                 const double &low[],
                 const double &close[],
                 const long &tick_volume[],
                 const long &volume[],
                 const int &spread[])
  {
//---
   if(prev_calculated==0)
     {
      long timeseries[];
      ArraySetAsSeries(timeseries,true);
      int prices=CopyTickVolume(Symbol(),0,0,bars,timeseries);
      for(int i=0;i<rates_total-prices;i++) TickVolumeBuffer[i]=0.0;
      for(int i=0;i<prices;i++) TickVolumeBuffer[rates_total-1-i]=timeseries[prices-1-i];
      Print("We have received the following number of TickVolume values: "+prices);
     }
   else
     {
      long timeseries[];
      int prices=CopyTickVolume(Symbol(),0,0,1,timeseries);
      TickVolumeBuffer[rates_total-1]=timeseries[0];
     }
//--- 为下次调用返回prev_calculated值
   return(rates_total);
  }

请见对象绑定方法部分请求数据历史记录的详细示例。该部分可用的脚本显示了如何获得最近1000柱上指标iFractals 的值和如何显示过去10的上下分形图。类似的技术可以用于所有丢失数据的指标并通常使用以下类型绘制：

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