Выбор ПО для реализации стратегии в QUIK

                                                     

                  В данной статье хотелось бы поднять очень животрепещущую тему для многих на смарт-лабе — как проторговать сформмированную стратегию на реальных данных. В моем случае построение и оптимизация алгоритма производилась в Wealth lab'е, в связи  счем встал вопрос — как реализовать полученную стратегию в терминале квик  (знаю что многие скажут о том что надо выкинуть квик и подключить плазу, однако я исхожу из минимизации затрат, поэтому про плазу можно будет говорить через 2-3 месяца).
 Просмотрев довольно много информации по адаптерам и пришел к выводу что велс, предназначен исключительно для создания, бэктестинга алгоритмов. Конечно присутствуют некоторые решения в виде адаптеров, однако как и было сказано выше, велс слишком тяжел для проторговывания. 
 
Одним из перспективных направлений (по Квику) вижу язык Lua...

ПЛЮСЫ
язык несложный в изучении
встроен непосредственно в квик (что дает исключение прослойки в виде адаптера и сторонней программы в которой производятся вычисления) 

МИНУСЫ
Отсутствие индикаторов  велса (придется прописывать каждый из индикаторов)
Нет возможности удостовериться в совпадении торговой стратегии реализованной на велслаб и квик (либо очень трудозатратно)
Неактуальность языка при переходе на плазу (другими словами потеря времени на изучение языка)


Что можете посоветовать ?

Непосредственно интересует торговля интрадей (5 минутки — часовики)

Возможно есть и другие альтернативы в виде ТС-лаб и так далее… жду вашего мнения



Пс.
Также хотел бы поднять вопрос относительно оптимизации стратегии по инструменту на основе псевдослучайных величин с распределением и свойствами исторических данных (монте карло)

итак:
1) заметил что годовые данные для выбора распределения не имеет смысла брать, потому как за такой срок оно координально меняется, что приводит к отсутствию значимости у моделируемых значений… как решали этот вопрос… за сколько берете данные для выбора распределения?

2)сколько итераций стоит делать? сколько должно быть выборок псевдослучайных событий? допустим если мы взяли данные за пол года и нашли их распределение, мат ожидание, st dev… заменили каждое из исторических значений псевдослучайным и получили некий вектор цены инструмента (возможно то цена открытия, хай, лоу итд). Сколько слудует векторов делать  для улучшения значимости выборки?  Следует ли по данным векторам искать мат ожидание для каждого из временных интервалов… или тестить по всем отдельно?

3)реализация в велсе оптимизации по данным выборкам займет вечность, вследствии плохой загрузки по. Как вы решали задачи с многомерными отимизациями с заданными параметрами?… Может есть стороннее ПО?



Буду рад услышать отзывы и новые идеи