JSON Library for LLMs - biblioteca para MetaTrader 5

High-Performance JSON (v3.5.0)

Uma biblioteca JSON projetada para LLMs, Trading Autônomo e Ultra-Baixa Latência.

O Problema

Ao integrar modelos de IA (GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek) no MetaTrader 5, as bibliotecas padrão da comunidade falhavam em dois pontos críticos: Alocação de Memória e Latência de Serialização. O uso excessivo de recursão e strings temporárias transformava o processamento de respostas de IA (Function Calling) em gargalos que congelavam o terminal. A "dor" de perder ticks enquanto o Garbage Collector limpava strings foi o que motivou esta arquitetura.

Arquitetura fast_json

Reescrita do zero com foco obsessivo em performance:

1. Zero-Allocation Architecture: Parsing via Tape (buffer contíguo long[] ) e Serialização direta no buffer uchar[] . Eliminamos intermediários: o payload sai do socket direto para a estrutura de dados sem criar milhares de objetos.
2. Hybrid Numeric Parsing: Na v3.4.0, introduzimos acumulação de inteiros via long (ALU nativa) e tabelas de lookup Exp10 estáticas para precisão máxima em floating-points.
3. Iterative State Machine: Adeus recursão. Um parser linear previne Stack Overflow mesmo em JSONs profundamente aninhados.
4. SWAR Scanning: Leitura SIMD (8 bytes por ciclo) para pular espaços em branco e strings longas.

Performance

Testes realizados em hardware padrão (x64) com payload complexo de 50.000 nós:

> Resultados verificáveis via script TestJsonBenchmark.mq5 incluído no pacote.

Principais Recursos

• Resiliência HFT: Alocação de memória determinística. O Garbage Collector não intervém durante o parse.
• Introspecção O(1): Verifique chaves HasKey() ou tamanho de arrays Size() instantaneamente, sem scan linear.
• Type Safety: Acesso tipado estrito ( GetInt , GetDouble , GetString ). Sem variantes mágicas que causam bugs silenciosos.
• Error Reporting Preciso: Em caso de falha, retorna exatamente Linha e Coluna.

Exemplo de Uso: Lendo Resposta da OpenAI

#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);
    }
}

Exemplo: Construindo Request (Builder Otimizado)

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

Desenvolvido por Jonathan Pereira como infraestrutura central do framework AI-Toolkit.