Memoria - libreria per MetaTrader 5

In Tester, durante l'ottimizzazione, è possibile che i passaggi si blocchino a causa della mancanza di memoria.

Esiste un metodo per calcolare tali passaggi di emergenza. Tuttavia, è difficile valutare tutte le numerose varianti dei parametri di input che comportano un forte consumo di memoria da parte dell'Expert Advisor.

È necessario individuare le configurazioni potenzialmente problematiche dei parametri di input di un Expert Advisor esistente. E poi scoprirne le cause.

Questa semplice libreria consente di seguire la dinamica delle variazioni del consumo di memoria in modo piuttosto semplice.

Esempio.

Per illustrare, prendiamo un EA laconico e aggiungiamo alcune righe (evidenziate).

#property tester_no_cache

#define  MEMORY_TESTER_OPTIMIZATION   // Funzionamento in modalità di ottimizzazione del Tester.
#include <fxsaber\Memory\Memory.mqh> // Monitoraggio del consumo di memoria.

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)); // Aumenta l'array di ~megabyte.
}

double OnTester()
{
  return(gMemory.GetMax()); // Consumo massimo di memoria durante l'esecuzione del programma.
}

L'Expert Advisor aumenta semplicemente il suo array.

Risultato.

L'immagine mostra il risultato dell'ottimizzazione.

Le misure del consumo di memoria sono simili.

Un singolo passaggio dell'insieme superiore produrrà questo risultato.

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

Scenari.

La libreria consente di individuare il consumo eccessivo di memoria da parte dell'Expert Advisor e di indagare ulteriormente sulle cause in modalità debug.

Minori sono le risorse consumate dall'Expert Advisor, maggiori sono le opportunità di ottimizzazione: aumento del numero di agenti di test - velocità di ottimizzazione.