Speicher - Bibliothek für den MetaTrader 5

Im Tester kann es während der Optimierung vorkommen, dass Durchläufe aufgrund von Speichermangel abstürzen.

Es gibt eine Methode zur Berechnung solcher Notfalldurchläufe. Es ist jedoch schwierig, all die vielen Varianten von Eingabeparametern für den hohen Speicherverbrauch des Expert Advisors zu bewerten.

Sie müssen potenziell problematische Konfigurationen von Eingabeparametern eines bestehenden Expert Advisors finden. Und dann die Ursachen herausfinden.

Diese einfache Bibliothek ermöglicht es Ihnen, die Dynamik von Änderungen des Speicherverbrauchs auf recht einfache Weise zu verfolgen.

Beispiel.

Zur Veranschaulichung nehmen wir einen lakonischen EA und fügen ihm ein paar Zeilen hinzu (hervorgehoben).

#property tester_no_cache

#define  MEMORY_TESTER_OPTIMIZATION   // Betrieb im Optimierungsmodus des Testers.
#include <fxsaber\Memory\Memory.mqh> // Überwachung des Speicherverbrauchs.

input int inMaxMB = 10;

void OnTick()
{
  static MqlRates Rates[];
  
  const int SizeMB = (ArraySize(Rates) * sizeof(MqlRates)) >> 20;
  
  if (SizeMB < inMaxMB)
    ArrayResize(Rates, ((SizeMB + 2) << 20) / sizeof(MqlRates)); // Vergrößern Sie das Array um ~ Megabytes.
}

double OnTester()
{
  return(gMemory.GetMax()); // Maximaler Speicherverbrauch während der Programmausführung.
}

Der Expert Advisor vergrößert einfach sein Array.

Ergebnis.

Das Bild zeigt das Ergebnis der Optimierung.

Die Messungen des Speicherverbrauchs sind ähnlich.

Ein einziger Durchlauf des Top-Sets führt zu diesem Ergebnis.

Core 1  OnTester result 102
Core 1  2026.02.10 23:58:58   MQL_MEMORY_USED: Min = 0 Max = 102 Last = 0
Core 1  EURUSD,M1: 80954 ticks, 1437 bars generated. Environment synchronized in 0:00:00.020. Test passed in 0:00:01.781.
Core 1  EURUSD,M1: total time from login to stop testing 0:00:01.801 (including 0:00:00.020 for history data synchronization)
Core 1  202 Mb memory used including 23 Mb of history data, 64 Mb of tick data

Szenarien.

Die Bibliothek ermöglicht es Ihnen, den übermäßigen Speicherverbrauch des Expert Advisors zu ermitteln und die Ursachen im Debug-Modus weiter zu untersuchen.

Je weniger Ressourcen der Expert Advisor verbraucht, desto mehr Optimierungsmöglichkeiten gibt es: Erhöhung der Anzahl der Testagenten - Geschwindigkeit der Optimierung.