Đọc trực tiếp file lịch sử MT5 (.hcc/.hc) bằng Python — không cần mở MT5 terminal.

MetaTrader 5 lưu dữ liệu lịch sử giá (historical data) vào 2 loại file binary proprietary (không công khai format):

Vấn đề: Muốn đọc data này bằng Python, cách thông thường là phải cài MetaTrader5 package + mở terminal + đăng nhập tài khoản. Không thể đọc offline, không thể chạy trên server, không thể batch-process.

Giải pháp: Reverse-engineer format binary → đọc trực tiếp bằng pure Python.

Hex dump file .hc (Daily cache):
0000: f6 01 00 00 43 00 6f 00 70 00 79 00 72 00 69 00  |....C.o.p.y.r.i.|
0010: 67 00 68 00 74 00 20 00 32 00 30 00 30 00 30 00  |g.h.t. .2.0.0.0.|
...
0084: 48 00 69 00 73 00 74 00 6f 00 72 00 79 00 43 00  |H.i.s.t.o.r.y.C.|

Phát hiện: Header chứa copyright string dạng UTF-16LE, magic number 0x1F6 = 502 (header size).

Sử dụng brute-force search cho float64 trong phạm vi giá hợp lý:

# Tìm giá vàng (2000-3500 USD) trong binary data
for i in range(len(data) - 8):
    val = struct.unpack_from('<d', data, i)[0]
    if 2000.0 < val < 3500.0:
        # Kiểm tra xem có cluster OHLC liên tiếp không

Kết quả: Tìm được OHLC cluster tại offset 0x16F4 → Open=2064.59, High=2063.61...

File .hc — Columnar Format:

[Header 502 bytes]
[Timestamp Index: N × int64]      ← Mảng timestamps liên tiếp
[Count uint32]
[Open Column: N × float64]        ← Tất cả giá Open
[High Column: N × float64]        ← Tất cả giá High
[Low Column: N × float64]
[Close Column: N × float64]
[Volume columns...]

File .hcc — Row-based M1 Records:

[Header 502 bytes]
[Block Index]
[M1 Records: 60 bytes each]
  ├── int64  timestamp
  ├── float64 open, high, low, close
  ├── int64  tick_volume
  ├── int32  spread
  └── int32  real_volume

pip install hcc-reader

Hoặc cài từ source:

git clone https://github.com/hungpixi/hcc-reader.git
cd hcc-reader
pip install -e .

from hcc_reader import read_hc, read_hcc

# Đọc file cache (.hc) - Daily, H1, M5...
df = read_hc("path/to/XAUUSDm/cache/Daily.hc")
print(df.head())
#                   datetime     open     high      low    close  tick_volume  spread  real_volume
# 0  2024-01-01 00:00:00+00:00  2064.59  2063.61  2059.58  2042.93       29792      17           0
# 1  2024-01-02 00:00:00+00:00  2062.64  2078.77  2058.06  2078.39       ...        ...          ...

# Đọc file M1 (.hcc) - dữ liệu 1 phút
df_m1 = read_hcc("path/to/USOILm/2024.hcc")
print(f"Records: {len(df_m1):,}")

# Scan tất cả MT5 terminal trên máy
hcc-reader scan

# Xem thông tin file
hcc-reader info "path/to/Daily.hc"

# Đọc và hiển thị data
hcc-reader read "path/to/Daily.hc" --rows 10

# Export ra CSV
hcc-reader export "path/to/Daily.hc" -f csv -o output.csv

# Export ra JSON
hcc-reader export "path/to/2024.hcc" -f json

# Liệt kê timeframes có sẵn
hcc-reader timeframes "path/to/XAUUSDm/"

from hcc_reader import read_hc, scan_terminals

# Tự động tìm MT5 terminal
terminals = scan_terminals()
print(f"Found {len(terminals)} MT5 terminal(s)")

# Đọc Daily data
df = read_hc(r"C:\Users\...\history\XAUUSDm\cache\Daily.hc")

# Tính SMA 20
df['sma20'] = df['close'].rolling(20).mean()

# Lọc ngày giá tăng
bullish = df[df['close'] > df['open']]
print(f"Bullish days: {len(bullish)}/{len(df)} ({len(bullish)/len(df)*100:.1f}%)")

hcc-reader/
├── hcc_reader/
│   ├── __init__.py      # Package exports
│   ├── hc_parser.py     # .hc cache file parser (columnar format)
│   ├── hcc_parser.py    # .hcc compressed file parser (M1 records)
│   ├── scanner.py       # Auto-detect MT5 terminals
│   └── cli.py           # Command-line interface
├── pyproject.toml       # PyPI package config
├── LICENSE
└── README.md

• Resample: Tự tính timeframe từ M1 data (M5, H1, Daily...) không cần cache
• Merge years: Nối nhiều file .hcc thành dataset liên tục
• Streaming: Đọc file lớn (20MB+) không cần load toàn bộ vào RAM
• MT4 support: Đọc file .hst (format cũ hơn)
• Web UI: Dashboard xem data trực tiếp trên trình duyệt

Format HCC được reverse-engineer dựa trên:

• solidbullet/mt5 — C code reverse-engineer format cũ
• EA31337/CSVtoHCC — CSV ↔ HCC converter (C++)
• MQL5 Forum discussions — Community insights về binary structure
• Phân tích binary trực tiếp bằng hex dump + pattern matching

Bạn đang cần tool đọc dữ liệu tài chính, tự động hóa trading, hay xây hệ thống phân tích kỹ thuật?

🚀 Yêu cầu Demo · 💬 Zalo · 📧 Email

Comarai — Companion for Marketing & AI Automation
4 nhân viên AI làm việc 24/7: Em Sale · Em Content · Em Marketing · Em Trade

"Tôi không thuê thêm người — tôi thuê AI. Kết quả: chạy 24/7, không nghỉ phép, không drama."
— hungpixi

🌐 comarai.com · GitHub · Zalo · Email