Teil 7: Fortgeschrittene MQL5 Werkzeuge
"Teil 7: Fortgeschrittene MQL5 Werkzeuge" aus dem Buch "MQL5 Programmierung für Trader" behandelt die erweiterten Möglichkeiten der MQL5 API, die beim Entwickeln von Programmen für MetaTrader 5 nützlich sind. Dazu gehören maßgeschneiderte Finanzsymbole, integrierte Ereignisse aus dem Wirtschaftskalender sowie vielseitige Technologien wie Netzwerke, Datenbanken und Kryptografie.
In diesem Teil werden Bibliotheken behandelt – eine spezielle Programmart, die fertige APIs zum Verbinden mit anderen MQL-Programmen bereitstellt. Außerdem wird die Möglichkeit erörtert, Softwarepakete zu entwickeln und logisch verbundene Programme in Projekte zu kombinieren.
Abschließend werden Integrationen mit anderen Softwareumgebungen, einschließlich Python, vorgestellt.
Wir beginnen mit der Untersuchung von Ressourcen, die Dateien beliebiger Art sind und in den Programmcode eingebettet werden können. Ressourcen können folgende Elemente enthalten:
- Multimedia-Inhalte
- "Feste" Einstellungen von externen Programmen
- Andere MQL5-Programme in kompilierter Form
Die MQL5 Entwicklungsumgebung ermöglicht das Einfügen von Anwendungsdatenarrays, Bildern, Klängen und Schriftarten in die Quelldatei, wodurch das Programm zu einem autarken und benutzerfreundlichen Produkt für den Endnutzer wird.
Besonderes Augenmerk wird auf grafische Ressourcen mit Rasterbildern im BMP-Format gelegt: Sie lernen, wie man sie dynamisch erstellt, bearbeitet und auf dem Chart anzeigt.
Wir schließen den letzten Teil des Buches mit der Untersuchung der OpenCL-Integration in MQL5 ab. OpenCL ist ein offener Standard für paralleles Programmieren in Mehrprozessorsystemen, einschließlich Grafikkarten (GPUs) und zentralen Verarbeitungseinheiten (CPUs). Es ermöglicht die Beschleunigung rechenintensiver Aufgaben, sofern die Algorithmen parallelisiert werden können. Dazu gehören das Trainieren von neuronalen Netzwerken, die Fourier-Transformation und das Lösen von Gleichungssystemen.
Die Nutzung von OpenCL in MQL-Programmen erfordert spezielle Treiber vom Hersteller und die Unterstützung von OpenCL-Version 1.1 und höher. Das Vorhandensein einer Grafikkarte ist nicht zwingend erforderlich, da auch der zentrale Prozessor für paralleles Rechnen verwendet werden kann.
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