Разработка на Lua — удалённая работа в Москве

Автоматизация инвестиционной стратегии. Есть математическое описание модели - ее нужно переложить в код на Lua для торгового терминала Quik. 1. Скачать исторические котировки на закрытие дня по API с Мосбиржи (150 тикеров), сохранить историю в эксель файл. 2. На исторических котировках рассчитать ковариации, корреляции, прочие параметры (около 5-6 штук на тикер). 3. Сравнить полученные результаты между собой и выбрать топ 5 и 5 снизу 4. Отправить сигнал к покупке этих акций в единых долях от портфеля (по 20% на акцию). Важно, что алгоритм должен сначала запрашивать стоимость позиций и исходя из этого проводить ребалансировку, хотябы приблизительно чтобы не продавать и не покупать портфель заново (не платим комиссию брокера лишнюю) 5. Активировать робота раз в день ровно в 18:30 по мск, зациклить Я попросил чат жпт сделать это - он выдал вот какие строки, но сделки и ребалансировку он не может верно заложить - нужна помощь специалиста function main() waitForConnection() message(“Starting trading algorithm“, 1) while true do local stocks = {} local benchmark_returns = getReturns(“IMOEX“, window) if not benchmark_returns then message(“Error: No IMOEX returns received“, 3) else message(“IMOEX returns successfully loaded“, 1) end for _, ticker in ipairs(tickers) do message(“Processing stock: “ .. ticker, 1) local stock_returns = getReturns(ticker, window) if stock_returns and benchmark_returns then local alpha, beta = calculate_alpha_beta(stock_returns, benchmark_returns, window) if alpha and beta then table.insert(stocks, {ticker = ticker, alpha = alpha, beta = beta}) message(“Stock: “ .. ticker .. “ | Alpha: “ .. tostring(alpha) .. “ | Beta: “ .. tostring(beta), 1) else message(“Alpha/Beta calculation failed for “ .. ticker, 3) end else message(“Error retrieving data for “ .. ticker, 3) end end if #stocks == 0 then message(“No valid stocks found. Skipping order execution.“, 3) else message(“Selected stocks for purchase:“, 1) local top_5 = select_top_5(stocks) for _, stock in ipairs(top_5) do-- LUA script for QUIK: Top-5 stocks by alpha with a 45-day window -- Author: ChatGPT -- Functionality: Connects to QUIK, retrieves stock quotes, calculates alpha and beta, rebalances portfolio with stop-losses -- Connection parameters local IP = “127.0.0.1“ -- QUIK server IP local PORT = “34130“ -- QUIK server port local window = 45 -- Alpha calculation window local tickers = {“GAZP“, “LKOH“, “SBER“, “ROSN“, “VTBR“, “MGNT“, “NVTK“, “GMKN“, “CHMF“, “RUAL“, “MOEX“, “TATN“, “YNDX“, “SNGS“, “SNGSP“, “PHOR“, “PLZL“, “ALRS“, “MTSS“, “AFKS“, “IRAO“, “PIKK“, “FIVE“, “SMLT“, “TRNFP“, “DSKY“, “BANEP“, “ENPG“, “MRKP“, “MRKU“, “MRKS“, “MRKC“, “MRKZ“, “MRKY“, “MRKV“, “MRKK“, “MRKN“, “MRKS“, “MRKM“, “MRKB“, “MRKP“, “RTKM“, “RTKMP“, “FEES“, “LSRG“, “TCSG“, “POLY“, “SELG“, “MTLR“, “MTLRP“, “BSPB“, “ABRD“, “HYDR“, “LSNG“, “LSNGP“, “TGKA“, “TGKB“, “TGKBP“, “TGKN“, “TGKM“, “TGKO“, “TGKP“} -- Stocks to analyze local portfolio = {} -- Current portfolio local lots = 10 -- Number of lots per trade local stop_loss_pct = 0.97 -- Stop-loss at 3% below purchase price -- Checking connection to QUIK server function waitForConnection() message(“Checking connection to QUIK...“, 1) while not isConnected() do sleep(5000) -- Wait 5 seconds message(“Waiting for connection to QUIK...“, 2) end message(“Connection to QUIK established!“, 1) end -- Function to calculate alpha and beta function calculate_alpha_beta(stock_returns, benchmark_returns, period) if #stock_returns < period or #benchmark_returns < period then return nil, nil end local function moving_average(data, period) local sum = 0 for i = #data - period + 1, #data do sum = sum + data[i] end return sum / period end local function covariance(x, y, period) local mean_x = moving_average(x, period) local mean_y = moving_average(y, period) local cov = 0 for i = #x - period + 1, #x do cov = cov + (x[i] - mean_x) * (y[i] - mean_y) end return cov / (period - 1) end local mean_stock = moving_average(stock_returns, period) local mean_bench = moving_average(benchmark_returns, period) local cov = covariance(stock_returns, benchmark_returns, period) local var_bench = covariance(benchmark_returns, benchmark_returns, period) if var_bench == 0 then return nil, nil end local beta = cov / var_bench local alpha = mean_stock - beta * mean_bench return alpha, beta end -- Function to get stock prices and calculate percentage returns function getReturns(ticker, period) local prices = {} for i = period, 1, -1 do local price = getParamEx(“TQBR“, ticker, “LAST“).param_value if price then table.insert(prices, tonumber(price)) end sleep(100) end if #prices < 2 then return nil end local returns = {} for i = 2, #prices do table.insert(returns, (prices[i] - prices[i-1]) / prices[i-1]) end return returns end -- Main loop message(stock.ticker, 1) end execute_orders(top_5) end message(“Waiting for the next trading day...“, 1) sleep(86400) -- Wait 1 day (86400 seconds) end end.