ヒストリカルデータ
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12件の商品を表示 全4368件
.csvRecordati - RECI 1d
この商品は、ティッカーシンボルRECIの金融商品の時系列データで、頻度は1日です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる取引プラットフォームでのバックテストに適しています。MetaTrader 4およびMetaTrader 5に最適化されています。当社の コンバーターを 使用すれば、他の取引/分析プラットフォーム向けにファイルをフォーマットすることも可能です。
.csvSaipem - SPMI 1d
この商品は、ティッカーシンボルSPMIの金融商品の時系列データで、頻度は1日です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる取引プラットフォームでのバックテストに適しています。MetaTrader 4およびMetaTrader 5に最適化されています。当社の コンバーターを 使用すれば、他の取引/分析プラットフォーム向けにファイルをフォーマットすることも可能です。
.csvSnam Rete - SRG 1d
この商品は、ティッカーシンボルSRGの金融商品の時系列データで、頻度は1日です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる取引プラットフォームでのバックテストに適しています。MetaTrader 4およびMetaTrader 5に最適化されています。当社の コンバーターを 使用すれば、他の取引/分析プラットフォーム向けにファイルをフォーマットすることも可能です。
.csvSTMicro - STM 1d
この商品は、ティッカーシンボルSTMの金融商品の時系列データで、頻度は1日です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる取引プラットフォームでのバックテストに適しています。MetaTrader 4およびMetaTrader 5に最適化されています。当社の コンバーターを 使用すれば、他の取引/分析プラットフォーム向けにファイルをフォーマットすることも可能です。
.csvTelecom Italia - TLIT 1d
この商品は、ティッカーシンボルTLITの金融商品の時系列データで、頻度は1日です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる取引プラットフォームでのバックテストに適しています。MetaTrader 4およびMetaTrader 5に最適化されています。当社の コンバーターを 使用すれば、他の取引/分析プラットフォーム向けにファイルをフォーマットすることも可能です。
.csvFtse Mib 1h
これはFTSE MIB 1時間足です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。
.csvHang Seng Index 1h
こちらはハンセン指数(1時間足)です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。
.csvNifty 50 1h
これはNifty 50の1時間足です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。
.csv10 yr T.NOTE Yield 4h
これは10Y TN Y 4hです。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。
.csv30 yr T.BOND Yield 4h
これは30Y TB Y 4hです。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。
.csvFtse Mib 4h
これはFTSE MIBの4時間足です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。
.csvHang Seng Index 4h
これはハンセン指数の4時間足です。 ファイルの拡張子は.CSV形式なので、いつでも好きな時に使用して投資を始めることができます。 あらゆる種類の取引プラットフォームでのバックテストに適しています。