Dokumentation

DataConvert

Ein kostenloses, quelloffenes Tool, das historische Kursdaten aus CSV-Dateien in partiqons BAR6-Binärformat umwandelt. Läuft vollständig auf deinem Rechner — deine Rohdaten verlassen nie dein Gerät.

Download: github.com/hangmann/bar6-dataconvert · Erfordert Python 3.9 oder neuer.

Schritt 1 — Python installieren

DataConvert ist ein Python-Skript. Python unter python.org herunterladen (Version 3.9 oder neuer). Während der Installation das Häkchen bei „Add Python to PATH" setzen.

Zum Testen: Ein Terminal öffnen (Windows: Win + R, dann cmd eingeben und Enter drücken) und tippen:

python --version

Es erscheint z.B. Python 3.11.5. Jede Version 3.9+ funktioniert.

Schritt 2 — DataConvert herunterladen

Auf github.com/hangmann/bar6-dataconvert die ZIP-Datei herunterladen (grüner Code-Button → Download ZIP). ZIP entpacken, z.B. nach C:\DataConvert.

Benötigt wird nur die Datei dataconvert.py.

Schritt 3 — Deine Kursdaten

partiqon ist eine Bring-Your-Own-Data-Plattform. Es werden historische Kursdaten für das zu testende Instrument benötigt — Daten, die du selbst aufgezeichnet, aus deinem eigenen Handelskonto exportiert oder anderweitig zu nutzen berechtigt bist.

Wir nennen keine spezifischen Datenquellen. Entscheidend ist, dass die Daten in einem Format vorliegen, das DataConvert lesen kann (siehe Formattabelle unten), und dass du das Recht zur Nutzung für deinen eigenen Test hast.

Schritt 4 — DataConvert ausführen (GUI — am einfachsten)

Ein Terminal im DataConvert-Ordner öffnen (Windows: Shift gedrückt halten, Rechtsklick auf den Ordner → „PowerShell-Fenster hier öffnen") und ausführen:

python dataconvert.py

Ein Fenster öffnet sich. Felder ausfüllen:

Input File: Auf Browse klicken und die CSV-Datei (oder .hst) auswählen.
Format: Auf „auto“ belassen — erkennt gängige CSV-Formate (MT4, MT5, Tick-CSV, OHLCV usw.) automatisch. Nur ändern, wenn die Auto-Erkennung fehlschlägt.
Symbol: Der Name in partiqon. Beispiele: EURUSD, BTCUSDT, DAX40. Kurz halten, keine Leerzeichen.
Timeframe: In Minuten. 1 = M1, 5 = M5, 60 = H1, 1440 = D1. Bei Tick-Daten ist dies das Aggregationsziel.
Output File: Speicherort der .bin-Datei. Browse klicken für Auswahl.

Auf Convert & Write .bin klicken. Das Log unten zeigt den Fortschritt. Wenn „DONE" erscheint, ist die Datei fertig.

Schritt 4 (Alternative) — Kommandozeile

# Tick-CSV → M5-Bars
python dataconvert.py my_ticks.csv EURUSD_M5.bin --symbol EURUSD --tf 5

# MT4 Bar-CSV
python dataconvert.py bars.csv DAX_M1.bin --symbol DAX40 --tf 1 --format mt4

# Generische OHLCV-CSV (Auto-Erkennung)
python dataconvert.py my_bars.csv BTCUSDT_H1.bin --symbol BTCUSDT --tf 60

# Vorhandene .bin-Datei prüfen
python dataconvert.py --info my_data.bin

Schritt 5 — In partiqon hochladen

Im partiqon-Workspace unter Einstellungen → Daten die .bin-Datei hochladen. Symbol und Timeframe entsprechend der Konvertierung auswählen. partiqon bestätigt, dass die Datei gültig ist, und zeigt den Zeitraum an.

⚠ Wenn die Auto-Erkennung fehlschlägt: GUI öffnen und die Schaltfläche Map Columns… verwenden, um DataConvert manuell mitzuteilen, welche Spalte Datum, Open, High, Low und Close enthält. Die meisten Edge-Case-CSVs lassen sich so lösen.

Häufige Fragen

Mein CSV hat ein ungewöhnliches Datumsformat — funktioniert das?

Wahrscheinlich ja. DataConvert erkennt DD.MM.YYYY, YYYY-MM-DD, MM/DD/YYYY, NinjaTraders YYYYMMDD-HHMMSS, Unix-Timestamps in Sekunden und Unix-Timestamps in Millisekunden. Für andere Formate das Generic-Format mit Map Columns verwenden.

Wie groß wird die .bin-Datei?

Bar-Dateien verwenden 56 Bytes pro Bar. Ein 5-Jahres-M5-Datensatz (≥60.000 Bars) ist etwa 14 MB. Tick-Dateien verwenden 32 Bytes pro Tick — ein Jahr dichter FX-Tick-Daten liegt typischerweise im Bereich von 500 MB–1 GB, je nach Instrument.

Kann ich Tick-Daten für Backtests verwenden?

Ja. Wenn deine Daten als Tick-CSV (Bid/Ask pro Tick) vorliegen, das Flag --ticks hinzufügen, um Roh-Ticks statt aggregierter Bars zu speichern:

python dataconvert.py ticks.csv MY_TICKS.bin --symbol EURUSD --tf 5 --ticks

„Python is not recognized" — was tun?

Python ist nicht im System-PATH. Python von python.org neu installieren und dabei „Add Python to PATH" aktivieren. Alternativ Python manuell suchen: unter Windows in C:\Users\DeinName\AppData\Local\Programs\Python nach python.exe suchen und den vollständigen Pfad verwenden.