是的，还有其他选择...... 5）Go Distributed：

在外汇交易的外部量化模型中使用非**MQL4代码来实现快速和复杂的数学运算，我也有类似的动机，我已经开始以异构分布式处理系统的互连形式使用{ MATLAB | python | ... }和MetaTrader Terminal**环境。

**MQL4**部分负责：

1. anAsyncFxMarketEventFLOW处理
2. aZmqInteractionFRAMEWORK设置和参与消息模式处理
3. anFxTradeManagementPOLICY处理
4. anFxTradeDetectorPolicyREQUESTOR将分析RQST-s发送到远程AI/ML预测器
5. anFxTradeEntryPolicyEXECUTOR处理远程节点指示

**{ MATLAB | python | ... }**部分负责：

1. aZmqInteractionFRAMEWORK设置和参与消息模式处理
2. anFxTradeDetectorPolicyPROCESSOR接收和处理分析RQST-s到来自远程{ MQL4 | ... }-请求者
3. anFxTradeEntryPolicyREQUESTOR发送交易进入请求到远程{ MQL4 | other-platform | ... }-market-interfacing-node（s）

为什么开始分布式思维？

核心优势在于重用MATLAB和其他COTS AI/ML-软件包的优势，而不需要对仍在爬行的MQL4接口选项进行逆向工程（是的，在过去的几年里，DLL接口有几次来自更新的脏点击（字符串不再是字符串，并开始成为结构体（！））。！！）等等--许多人多年来一直在维护代码库，所以有一些不必要的经验，应该避免.）.
下一个优势是能够增加故障恢复能力。分布式系统可以工作在（1 + N）受保护的阴影中。
下一个优势是能够提高性能。一个分布式系统可以提供一个处理器池-无论是在**{ SEQ | PAR }**-操作模式（流水线进程或并行形式的进程执行）。
**MATLAB**节点刚刚加入：

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MATLAB script to setup 

zeromq-matlab
clear all;
if ~ispc
    s1 = zmq( 'subscribe', 'ipc', 'MATLAB' );   %% using IPC transport on <localhost>
else
    disp( '0MQ IPC not supported on Windows.' )
    disp( 'Setup TCP transport class instead' )
    disp( 'Setting up TCP')                     %% using TCP transport on <localhost>
    s1 = zmq( 'subscribe', 'tcp', 'localhost', 5555 );
end

recv_data1 = [];                                %% setup RECV buffer

也就是说，我们可以保留每一方的优势，避免任何形式的重复已经实现的本地，高性能调优的库，而分布式操作模式也为**Expert Advisor**操作方式增加了一些全新的潜在好处。

• 可以向EA自动化添加远程键盘接口，并使用一些定制的特定命令（CLI）
• 快速、无阻塞、分布式远程日志记录
• GPU /GPU-从MetaTrader Terminal内部使用网格计算
• 可能喜欢check other posts on extending MetaTrader Terminal programming models

一个分布式系统，在通信框架之上：

MATLAB has already available port of ZeroMQ Communication Framework，与**MetaTrader Terminal相同，这要归功于Austin CONRAD的 Package 器（尽管MQH与ver 2.1.11 DLL接口，但所需的服务工作起来很有魅力），所以您可以直接在每一端使用它，因此这些类型的节点准备好以任何形式加入它们各自的角色，可以设计成真正的异构分布式系统**。

我最近的研发使用了几个python端进程的示例来操作**AI/ML-predictor、r/KBD、r/RealTimeANALYSER和一个集中的r/LOG**服务，这些服务在许多PUSH/PULL + XREQ/XREP + PUB/SUB可扩展的正式通信模式上被积极使用，从MetaTrader Terminal-s的几个示例通过它们各自的MQL4-代码。
MATLAB函数可以以相同的方式重复使用。

MetaTrader 5支持OpenCL和DirectX。
2020年，Sergey Golubev在MQL论坛上发布了MetaTrader 5中OpenCL支持的介绍性文章大纲。与在MQL中单独实现相比，OpenCL子系统可能会提供一种计算上更优化的方法，以在MT5中实现任何相对更数学和数据密集型的技术分析方法。当然还有support for Python。
虽然我还不能直接使用它，但我相信OpenCL支持是用第二种编程语言实现的，它补充了MQL 5，主要是OpenCL的编程语言。从例子来看，它看起来与C非常相似。我相信一定有很多书，扩展了这个主题。
在MQL 5中，似乎可以使用MQL程序中的文字字符串或通过单独的源文件将OpenCL程序提供给OpenCL驱动程序子系统。
对于更复杂的图形，MetaTrader 5中还有support for DirectX以及图表对象的API。
作为一个想法，也许这些API可以用于John F. Ehlers的著作《交易者的周期分析》（Cycle Analytics for Traders），以及John F. Ehlers在MESA Software网站上。这些示例主要在TradeStation EasyLanguage 中实现。
鉴于书中和文章中的例子-与可能更常见的，通常更基于移动平均线和更直接基于价格的指标方法相比，例如Welles怀尔德的ADX -这些新的例子中的大多数可能相对数学密集，例如使用许多三角变换。给定一个使用“线条绘制”的数据密集型自相关示例，虽然它可能足够简单，可以在MQL 4中实现，但至少在一种方法中，它可能会在MQL 4中陷入终端困境，因为在double类型值的2x 48数组上进行简单的操作。目前，我正在努力将其作为MQL 4中更广泛代码库的一部分进行移植。希望它可以移植到MQL 5和OpenCL，在MQL语言的早期版本中至少有一种方法。
对于新项目，有文档和示例可用吗？
从MQL 4移植将是一个完全不同的主题，LoL，表面上是一个很短的过程。