JSON-Bibliothek für LLMs - Bibliothek für den MetaTrader 5

Leistungsstarkes JSON (v3.5.0)

Eine JSON-Bibliothek, die für LLMs, autonomen Handel und extrem niedrige Latenzzeiten entwickelt wurde.

Das Problem

Bei der Integration von AI-Modellen (GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek) in MetaTrader 5 versagten die Standardbibliotheken der Community in zwei kritischen Punkten: Speicherzuweisung und Serialisierungslatenz. Die übermäßige Verwendung von Rekursionen und temporären Strings machte die Verarbeitung von KI-Antworten (Funktionsaufrufe) zu Engpässen, die das Terminal einfrieren ließen. Der "Schmerz", Ticks zu verlieren, während der Garbage Collector Strings löscht, war der Grund für diese Architektur.

fast_json-Architektur

Von Grund auf neu geschrieben mit dem Fokus auf Leistung:

1. Zero-Allocation-Architektur: Parsing über Tape (zusammenhängender Puffer long[] ) und direkte Serialisierung in Puffer uchar[] . Wir eliminieren Zwischenstationen: Die Nutzdaten werden vom Socket direkt in die Datenstruktur übertragen, ohne dass Tausende von Objekten erstellt werden müssen.
2. Hybrides Numeric Parsing: In v3.4.0 haben wir die Integer-Akkumulation über long (native ALU) und statische Exp10-Nachschlagetabellen für maximale Präzision bei Fließkommazahlen eingeführt.
3. Iterative State Machine: Rekursion ade. Ein linearer Parser verhindert Stack Overflow selbst bei tief verschachtelten JSONs.
4. SWAR-Scanning: SIMD-Lesen (8 Byte pro Zyklus) zum Überspringen von Leerzeichen und langen Strings.

Leistung

Die Tests wurden auf Standard-Hardware (x64) mit einer komplexen Nutzlast von 50.000 Knoten durchgeführt:

> Ergebnisse überprüfbar mit dem im Paket enthaltenen Skript TestJsonBenchmark.mq5.

Wichtigste Merkmale

• HFT-Resilienz: Deterministische Speicherzuweisung. Garbage Collector greift während des Parsens nicht ein.
• O(1) Introspektion: Überprüfen Sie HasKey()-Schlüssel oder Size()-Arrays sofort, ohne lineares Scannen.
• Typsicherheit: Strenger Typenzugriff ( GetInt , GetDouble , GetString ). Keine magischen Varianten, die stille Bugs verursachen.
• Genaue Fehlerberichterstattung: Im Falle eines Fehlers werden genau Row und Column zurückgegeben.

Verwendungsbeispiel: Lesen der OpenAI-Antwort

#include <fast_json.mqh>

void OnStart() {
    string payload = GetOpenAIResponse(); // JSON massivo
    
    CJson json;
    if(json.Parse(payload)) {
        // Acesso direto performance-critical (Zero-Copy)
        string content = json["choices"][0]["message"]["content"].ToString();
        
        // Exemplo: Extraindo uso de tokens
        if(json.HasKey("usage")) {
            long tokens = json["usage"]["total_tokens"].ToInt();
            Print("Consumo: ", tokens);
        }
    } else {
        // Debug preciso
        int l, c;
        json.GetErrorPos(l, c);
        PrintFormat("Erro JSON na Linha %d, Coluna %d", l, c);
    }
}

Beispiel: Anfrage erstellen (Optimierter Builder)

CJsonBuilder b;
b.Obj()
    .Key("model").Val("gpt-4-turbo")
    .Key("messages").Arr()
        .Obj()
            .Key("role").Val("user")
            .Key("content").Val("Analyze EURUSD H1 trend")
        .EndObj()
    .EndArr()
    .Key("temperature").Val(0.7)
.EndObj();

string body = b.Serialization(); // Serialização ultra-rápida

Entwickelt von Jonathan Pereira als Kerninfrastruktur des AI-Toolkit Frameworks.