毎回CSVから読み込むよりデータベースから読み込んだほうが早そうだったのでMySQLに保存してみました。

参考

Histdata.comからのデータ取得は以下でやってます。

PythonとMySQLの連携は以下あたりを参考

Code

テーブルを作成する

データベースはあらかじめ作成しておく。

create database fx;

通貨ペアごとのテーブルにする。今回はUSDJPY、GBPJPY、AUDJPY、EURJPYの4つを選択。テーブルのインデックスはidにしておくことにした。

create_histdata_table.py

import mysql.connector as mydb

try:
    conn = mydb.connect(
        host='hostname',
        port='3306',
        user='user',
        password='pass',
        database='fx'
    )

    conn.ping(reconnect=True)
    print(conn.is_connected())

    cursor = conn.cursor()
    for pair in ['usdjpy', 'gbpjpy', 'audjpy', 'eurjpy']:
        sql = '''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS '''+pair+''' (
            id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            date DATETIME,
            open FLOAT,
            close FLOAT,
            high FLOAT,
            low FLOAT
        ) DEFAULT CHARSET=utf8mb4'''
        cursor.execute(sql)
        cursor.execute("SHOW TABLES")
        print(cursor.fetchall())

    cursor.close()

except Exception as e:
    print(f"Error Occurred: {e}")

finally:
    if conn is not None and conn.is_connected():
        conn.close()

作成したテーブルにデータを挿入する

insert_histdata_to_table.py

import mysql.connector as mydb
import pandas as pd

try:
    conn = mydb.connect(
        host='hostname',
        port='3306',
        user='user',
        password='pass',
        database='fx'
    )

    conn.ping(reconnect=True)
    print(conn.is_connected())
    cursor = conn.cursor()

    for pair in ['usdjpy', 'gbpjpy', 'audjpy', 'eurjpy']:
        path = './temp_historical_data/' + pair.upper() + '.csv'
        df = pd.read_csv(path)
        df.columns = ["Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]
        df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
        df["Date"] = df["Date"].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%i:%s')
        
        print(path)
        cursor.execute('truncate '+ pair)
        for index, row in df.iterrows():
            sql = '''
                INSERT INTO '''+pair+'''
                (date, open, close, high, low)
                values
                (%s, %s, %s, %s, %s)
                '''
            cursor.execute(sql, [row.Date, row.Open, row.Close, row.High, row.Low])
    cursor.close()

except Exception as e:
    print(f"Error Occurred: {e}")
    
finally:
    if conn is not None and conn.is_connected():
        conn.close()

完走した感想（激寒ギャグ）

pd.to_datetimeで作ったTimestampデータはMySQLにそのまま挿入できなかった。恥ずかしがり屋で控えめなMySQLにあわせて文字列に変換してあげるとスルスルと挿入っていった。欲しがってたんだな（馬鹿）