Посоветуйте удобное кресло для компьютера!
Я в недавнем прошлом пробовал три штуки

1. кресло из икеи (счас сижу на нем, см. на фото)
2. кресло-седло (ска, жесть, прям впивается в зад, сидишь ровно но оч дискомфортно)
3. hara chair doctor — тяжелое жесткое корейское кресло, в принципе норм, но наверное не идеал

А вы бы что посоветовали?

Прикупил себе ноут, 15,6 (увы) экран. Матрица fullhd ips 144.  При выставлении в винде масштабов 100% в параметрах экрана шрифты качественные, ровные, четкие, приятные глазу (но, зараза, мелкие).  При выставлении рекомендуемого масштаба 125% шрифты жирные, как размазанные в квике. В самой винде, в браузере, в текстовиках — все со шрифтами при масштабе 125% в порядке. 

   Кто с этим сталкивался? Как решили? 

Сегодня завершаем работу с заявками:

Функция OnTransReply
Функция OnOrder
Получение остатка по заявке, контроль исполнения полного объема
Таблица транзакций
Общая логика выставления лимитной заявки в стакане

В предыдущих примерах мы закладывали на обработку заявки небольшой таймаут (в пределах от 300 мс до 1 секунды), но правильнее отслеживать результат по коллбэкам, т.к. это время может быть и менее 300 мс, а может затянуться (по разным причинам) на секунды. Поможет нам в этом отслеживании функции обратного вызова OnTransReply и OnOrder.

Если отправляя заявку через sendTransaction мы на старте могли получить ошибку на стороне терминала (неправильно указанный торговый код/инструмент/класс рынка), то через OnTransReply мы получаем результат обработки нашей транзакции на сервере брокера (например ошибка при выставлении заявки из-за отсутствия подключения, либо у клиента нет прав на отправку транзакции конкретного типа, либо заявка не проходит по лимитам и пр.).

Функция OnTransReply возвращает ответ на транзакцию, выставленную средствами qlua.

Зачем нужен демо терминал
Где открыть учебный счет
Выставление заявки в торговом терминале через скрипт
Делаем функцию выставления заявки по требуемым условиям
Карман заявок и tri-файлы
Параметры для заявок с примерами по разным рынкам

Почему важно начинать работу с заявками на qlua с демо терминала?

В отличие от рассматриваемых ранее скриптов, в которых мы обращались к окнам терминала и обрабатывали данные с котировок, графиков, индикаторов и таблиц, делали расчеты, выводили сообщения или собственные таблицы, работа с заявками уже завязана на денежные средства. И т.к. у начинающих всегда есть риски ошибок в коде, различных опечаток, некорректном запуске выставлении заявки в цикле и пр., то начать работу с этой темой я настоятельно рекомендую именно в демо терминале. И речь здесь не только о комиссиях за сделку на которые можно попасть, но и вероятности купить не тот инструмент, не в том объеме, как следствие, например влететь на маржиналку и пр., и пр.

Достаточно, например, прописать в

За последние несколько недель активизировался рост акций малой ликвидности

🔹Все знают, какие чудеса могут происходить в котировках этих эмитентов. Однако сегодня мы расскажем про некоторые компании, рост которых в целом можно объяснить логически, но в то же время он оказался слишком сильным. 

📌 Globaltruck (GTRK)

МСар = ₽37 млрд

P/E = 113

📈Рост котировок

+67% за неделю

+490% с начала года

🔸Эта компания, как подсказывает Эй-бот, входит в топ-5 крупнейших грузоперевозчиков страны. 

🔸Рост последних месяцев, будь он поскромнее, можно было объяснить тем, что в июне группа Монополия консолидировала 79% капитала Globaltruck и выставила оферту на выкуп оставшихся 21% по фиксированной цене — ₽82,5 за штуку.

🔸Но даже Монополия отреагировала на взлет котировок Globaltruck следующим комментарием: «Мы не видим объективных предпосылок для роста стоимости ценных бумаг”.

🔸Впрочем, рост акций этой компании задолго до этого стал мемом: многие инвесторы просто часто путают ее с Globaltrans (GLTR). А недавно Globaltrans рассказал про редомициляцию и выкатил хороший отчет. 

Модель

Модель использует регрессию фильтра Калмана для расчета коэффициента хеджирования между биткоином (BTC) и эфириумом (ETH). Затем он отслеживает стоимость портфеля хеджирования, выискивая моменты отвлечения для входа в длинные или короткие позиции. Тестовые данные были собраны по данным BTC и ETH за 4-часовые временные интервалы, охватывающие 1035 дней.

Бектест

пошаговая процедура, приведенная ниже:

1. Используйте регрессию фильтра Калмана (как показано в книге EC), чтобы рассчитать коэффициент хеджирования между BTC и ETH.

2. Рассчитайте спред следующим образом: S = BTC — (коэффициент хеджирования * ETH).

3. Рассчитайте Z-балл спреда (ов), используя скользящее среднее и std. (можно использовать период полураспада из расчётов Калмана или установленный период ретроспективного анализа, например, 10).

4. Определите длинный вход как -2, короткий вход как 2 и выход из сделки как 0.

5. Открывайте длинную позицию, когда Z баллов <= -2, выходите из сделки, когда Z баллов >= 0.