Momersion Indicator Forex

ADX es diferente por supuesto, pero también proporciona una estimación del movimiento direccional (que se llama impulso en el nuevo indicador). En realidad ADX también está entre 0 y 100, pero raramente va por encima de 50 porque sus valores están normalizados contra ATR. Probablemente debería seleccionar una escala para que ADX tenga aproximadamente los mismos niveles efectivos. No estoy seguro de la estrategia de los autores para este indicador es correcto. Sugiere comprar cuando el valor es inferior a 0,5 con algún umbral y vender cuando el valor es superior a 0,5 con algún umbral. Pero los valores inferiores a 0,5 significan realmente mercado indeciso, así que por qué debería ser comprar y no vender ¿Por qué no esperar en este momento También los valores mayores 0,5 pueden igualmente significar hacia arriba o hacia abajo la tendencia, ¿por qué debemos vender y no comprar Además, Saber si la tendencia continuará o invertir ¿Puede aclarar la cuestión chrisdk2015 2016.04.28 08:51 2016.04.28 08:51:48 5 Gracias por explicar ADX. No he utilizado mucho en el comercio. El indicador de momersion como dice no contiene la dirección de la tendencia. Necesitas un retorno relativo para obtener la dirección o usar otro indicador. Yo sólo estaba interesado en ella porque lo usé en una estrategia de reversión media donde filtrado ETFs de tendencia. Voy a mirar más en ADX ahora. La opción binaria mt4 plantillas e 2015 Pero por matias c b limpiador plantilla saturno. Vía metatrader binario vs forex griegos negro. 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Para suscribirse manualmente a un activo específico, puede llamar a AddEquity (). AddForex (). AddCfd () y AddOption () en el método Initialize (). Puede suscribirse a 500 minutos de resolución de datos, 100 segundos de resolución de feeds y 10 tick resolución de datos. QuantConnect soporta el comercio internacional a través de múltiples zonas horarias y mercados. Los mercados se utilizan para distinguir entre los mismos tickers en diferentes bolsas (por ejemplo, FXCM y Oanda ambos ofrecen EURUSD, pero tienen tarifas diferentes). QuantConnect proporciona 40TB de acciones de EE. UU., Opciones de EE. UU., FXCM FX y Oanda FX. Echa un vistazo a más información sobre nuestros datos en nuestra biblioteca de datos. Proporcionamos datos en tick, segundo, minuto, hora o resoluciones diarias. Estos están especificados en el enum de la Resolución. Si hay una brecha en los datos (por ejemplo, porque no hay operaciones), de forma predeterminada los datos siguen siendo bombeados a su estrategia en cada paso de tiempo. Este comportamiento se llama fillForward y por defecto es true. Puede desactivar esta opción estableciendo fillForward en false. De forma predeterminada, los datos de QuantConnect son Split y Dividend ajustados hacia atrás en el tiempo para ofrecer precios continuos suaves. Esto permite un uso fácil para los indicadores. Algunos algoritmos necesitan datos de precios brutos o parcialmente ajustados. Puede controlar esto con el método SetDataNormalizationMode (). El enum DataNormalizationMode tiene los valores Adjusted (predeterminado), Raw, SplitAdjusted y TotalReturn. Si usted tiene sus propios datos personalizados que le gustaría backtest contra, echa un vistazo a la sección de datos personalizados. Configuración del período de calentamiento Frecuentemente, los algoritmos necesitan algunos datos históricos para emitir indicadores técnicos o poblar matrices de datos históricos. Mediante los métodos SetWarmUp (TimeSpan period) o SetWarmUp (int barCount) puede especificar un período de calentamiento para su algoritmo que bombea los datos antes de la fecha de inicio. Durante el período de calentamiento no se puede colocar un comercio. Los algoritmos pueden usar la propiedad bool IsWarmingUp para determinar si el período de calentamiento ha terminado. Vea más acerca del uso de datos históricos en la sección Historial. Modelos de efectivo y correduría Las cuentas de corretaje de acciones de Estados Unidos son cuentas basadas en efectivo o en margen. Las cuentas de efectivo no permiten la negociación apalancada, mientras que las cuentas de margen soportan un apalancamiento de 2-4 veces en el valor de su cuenta. Puede establecer su tipo de cuenta de corretaje en su inicialización con SetBrokerageModel (Corredor de BrokerageName, cuenta AccountType). El enum de BrokerageName admite valores de Default, TradierBrokerage, InteractiveBrokersBrokerage, FxcmBrokerage y OandaBrokerage. Al establecer el nombre de correduría, también establecemos las estructuras de comisiones de negociación para esa correduría. El enumerado AccountType admite valores de efectivo y margen. Cuando se utiliza el apalancamiento en efectivo se deshabilita de forma predeterminada y el período de liquidación en efectivo se establece en 3 días. Las cuentas de margen se liquidan inmediatamente y tienen un apalancamiento de 2. Las cuentas de margen con más de 25.000 en patrimonio son elegibles para los límites de margen de negociación de día de patrón. Esto aumenta su apalancamiento disponible a 4x mientras el mercado está abierto y 2x durante la noche. Para modelar este comportamiento en su algoritmo, debe configurar su MarginModel de seguridad como una clase PatternDayTradingMarginModel. Vea más acerca de los modelos de corretaje en la sección Modelación de la realidad. Manejo de datos Los datos solicitados se pasan a los manejadores de eventos para que los utilice para tomar decisiones comerciales. El controlador de eventos primario, Slice, agrupa todos los tipos de datos en un solo momento en el controlador OnData (Slice data). La rebanada es corta para la rebanada del tiempo - que representa una rebanada del tiempo y de los valores de los datos en ese momento. C y F también le permiten recibir datos con controladores de eventos dedicados para cada tipo de datos, por ejemplo, OnData (datos de TradeBars). Python sólo admite los controladores de eventos Slice. Todos los datos utilizan objetos DataDictionary para agrupar datos por símbolo y proporcionar un acceso fácil a la información. El plural del tipo denota la colección de objetos, p. El DataDictionary de TradeBars se compone de objetos de TradeBar. Puede acceder a los puntos de datos individuales del diccionario a través de su índice de diccionario de cadenas o símbolos. Por ejemplo var ibmTradeBar tradebarsIBM. Time Slices El controlador de eventos Slice combina todos los datos juntos en un solo método. Representa los datos en un punto en el tiempo. El objeto Slice contiene muchos ayudantes para acceder a sus datos. Los objetos Slice llegan al controlador de eventos OnData (Slice data). El objeto Slice permite el acceso directo a través de propiedades fuertemente tipadas, un indexador de cadena / símbolo dinámico y el método DataDictionaryltTgt GetltTgt fuertemente mecanografiado. El acceso fuertemente mecanografiado le da la seguridad del tiempo de la compilación pero los tipos dinámicos pueden a veces simplificar la codificación. Python se escribe dinámicamente por lo que no tiene el método Get. El acceso de datos de Slice Primario es a través del indexador de cadena / símbolo. Slice es el método recomendado para el acceso a datos en su algoritmo. LEAN admite backtesting casi cualquier fuente de datos personalizada externa. Para utilizar esta función, debe agregar los datos durante la inicialización mediante AddDataltTgt () e indicar al algoritmo cómo leer los datos. Ofrecemos ayuda para fuentes de datos populares como Quandl, pero si está usando su propio formato / servidor, necesitará crear un tipo personalizado. Inicialización de datos personalizados Durante la inicialización de su algoritmo debe utilizar AddDataltTgt (string ticker, Resolution resolution Resolution. Daily). Esto le da a LEAN la fábrica de tipo T para crear los objetos, el nombre de los datos y la resolución en la que se pueden hacer sondeos de los datos para comprobar si hay actualizaciones. El marco comprueba nuevos datos cada uno según lo instruido por el período de la Resolución, es decir, Resolución. Haga sondeos constantemente, Resolución. Secundas encuestas cada segundo, y Resolución. Minutos cada minuto. Las resoluciones horarias y diarias se encuestan cada 30 minutos para evitar saltarse un día si los datos se emitieron tarde. Creación y lectura de datos personalizados Debe crear un tipo personalizado para instruir a LEAN dónde obtener los datos y cómo leerlos. Soportamos muchos tipos de datos y formatos diferentes. Incluso puede cambiar las ubicaciones de la fuente para el backtesting y los modos en vivo. Todos los datos deben extenderse desde BaseData y reemplazar los métodos Reader y GetSource. GetSource le indica a LEAN dónde encontrar sus datos. Debe devolver un objeto SubscriptionDataSource que contenga la cadena Url para encontrar los datos y el formato de los datos (SubscriptionTransportMedium RemoteFile o Rest). Cuando el origen devuelto cambia la URL los datos se descargan de nuevo. Esto permite que LEAN almacene en caché archivos grandes y sólo descargue nuevos datos cuando lo solicite. Esto también le permite romper grandes datos intradía en pequeños archivos diarios, acelerando el backtest. Cuando se utiliza SubscriptionTransportMedium. Rest, el url proporcionado es interrogado en cada paso de tiempo de resolución y se supone que es suficiente para 1 punto de datos. Generalmente, se trata de fuentes de datos en tiempo real. El lector toma una línea de datos proporcionada por el origen y la analiza en uno de sus objetos personalizados (por ejemplo, Yahoo en el fragmento de código). Además de establecer sus propiedades de tipo personalizado, también debe tener cuidado de establecer tres propiedades necesarias: Símbolo - Debe establecerse siempre en config. Symbol Time - Sincronización necesaria de datos personalizados Valor - Requerido para compras y cálculos de cartera Cuando no hay utilizable Datos en una línea, su tipo debe devolver null. Los valores y los algoritmos de cartera tienen una propiedad de valores que almacena un objeto de seguridad para cada activo en su algoritmo. Los objetos de seguridad contienen los modelos (comportamientos de retroproyección) y las propiedades de un recurso. Cada seguridad se puede personalizar completamente para comportarse como youd como. Securities es un DictionaryltSymbol, Securitygt para que pueda acceder a sus objetos Security con su ticker SecuritiesIBM. Price. Los objetos de seguridad también llevan todos los modelos para crear backtests realistas. Estos modelos se establecen a través de las propiedades de seguridad pública y luego se utilizan en LEAN para mejorar su realismo backtest. La propiedad Portfolio es una colección de objetos SecurityHolding para proporcionar un acceso fácil a las propiedades de almacenamiento. La clase Portfolio es DictionaryLtSymbol, SecurityHoldinggt, por lo que se puede acceder a ella mediante el índice ticker: PortfolioIBM. IsLong La información detallada sobre estas clases se puede encontrar en la documentación LEAN. Consulte las clases Clase de seguridad (objetos de valores) y SecurityHolding (objetos de portafolio). Trading and Orders Conceptos clave Los algoritmos pueden realizar un pedido mediante el método apropiado en la API. Ir largo se denotó con un número positivo de orden, y corto un negativo. LEAN no soporta cobertura (larga y corta al mismo tiempo). Al realizar un pedido se genera un OrderTicket que puede utilizar para actualizar, cancelar o comprobar el estado de su pedido. Para actualizar un pedido puede llamar al método Update en el OrderTicket. El método Update toma un objeto UpdateOrderFields que define qué propiedades del orden deben actualizarse. De la misma manera, puede cancelar su pedido con el método Cancelar Cancelación de pedido. La propiedad OrderTicket Status puede usarse para determinar si la orden está llena. El enumerado OrderStatus tiene los valores Sometido, Parcialmente llenado, Lleno, Cancelado o No válido. Set Holdings Helper A menudo, los algoritmos basados ​​en la cartera desean establecer la cartera en función de la ponderación porcentual. Proporcionamos un método auxiliar para realizar esta ponderación para usted llamado SetHoldings. Cuando se liquidan existencias existentes se establece en verdadero todas las existencias existentes primero será vendido. Esto puede ser útil cuando se está reequilibrando a un nuevo conjunto de acciones. El método Liquidate puede lograr el mismo efecto. Liquidate vende todas las participaciones en su cartera, o simplemente el símbolo ticker si se especifica el parámetro. SetHoldings establece una fracción de capital no apalancado. p. ej. Si tiene 2x apalancamiento disponible, y SetHoldings a 1.0 el algoritmo utilizará 1.0 de su poder de compra disponible. Para maximizar el poder de compra en este caso haría que las fracciones de SetHoldings totalizan 2.0. A menudo, es posible que desee rotar valores en su algoritmo basado en criterios de filtro. Es posible que sólo desee que las acciones por encima de sus 200 días EMA, o sólo seguir las acciones en su lista de símbolos personalizados. Esto es posible utilizando nuestra API de selección de universo. Los universos son cómo LEAN organiza colecciones de suscripciones de datos bajo el capó. Cada seguridad y sus datos son controlados por un universo. Cuando ningún universo solicita datos, el activo se elimina de su algoritmo. Si su algoritmo tiene órdenes abiertas o participaciones en una seguridad, no la eliminaremos de sus suscripciones. Cada algoritmo tiene un universo oculto definido por el usuario. Los activos de este universo se establecen mediante los métodos AddEquity / AddForex. Estos activos son fijos y nunca se eliminan de su algoritmo. Los universos se actualizan cada día de forma predeterminada, pero se pueden actualizar con la frecuencia que se requiera. Esto se controla en el algoritmo. UniverseSettings variable que bien describir con más detalle a continuación. Universo básico API Agregando universos Los universos se agregan usando la API del método AddUniverse (). Son un tipo de suscripción de datos que controla qué suscripciones se solicitan y, como tal, puede crear tipos de datos de universo personalizados. Dependiendo del tipo de universo que añadas hay muchos métodos auxiliares para hacerlo más fácil. Los métodos AddUniverse () toman filtros de función como parámetros, estos filtros deben devolver un enumerable de objetos Symbol. Configuración del universo Si no pasa un objeto de universo completo, la propiedad UniverseSettings se utiliza para rellenar los espacios en blanco. Cambiar la propiedad del algoritmo UniverseSettings puede ser útil para simplificar la adición de universos. Los universos tienen 4 propiedades clave: Una vez que los universos agregados se almacenan en IDictionaryltstring, Universegt UniverseManager. Eventos Universales Cuando se cambian los contenidos del universo (los valores se agregan o eliminan del algoritmo) generamos un evento OnSecuritiesChanged. Esto permite que su algoritmo conozca los cambios en el estado del universo. El evento pasa en el objeto SecurityChanges que contiene referencias a los valores agregados y eliminados. Coarse Universe Selección Coarse Universe selección es el construido en el universo de datos proporcionados por QuantConnect. Utilizando datos financieros generamos algunas propiedades clave para cada símbolo y le permitimos filtrar el universo de 16.400 símbolos para recibir los símbolos que coinciden con los criterios de filtro. Utiliza el tipo CoarseFundamental. Coarse fundamental tiene las siguientes propiedades que puede utilizar para realizar un filtrado áspero. El filtrado grueso le permite seleccionar un universo ilimitado de símbolos para analizar. Sólo está limitado por la memoria práctica y los límites de velocidad y puede quedarse rápidamente sin memoria si vuelve a probar muchos símbolos en paralelo. Estos límites pueden aumentarse con una suscripción. Selección personalizada de universos Los universos personalizados permiten utilizar una fuente de datos externa como fuente de filtrado de seguridad. Al igual que las fuentes de datos personalizadas normales, los universos personalizados se proporcionan mediante la extensión de BaseData. Con este sistema puede definir formatos de datos para filtrar y seleccionar los datos. Cada BaseData del universo personalizado es 1 línea del archivo de origen. El método Reader será llamado repetidamente hasta que avance la fecha / hora o se alcance el final del archivo. De esta manera, el motor puede agrupar datos de universo y pasarlo como una sola colección a la función de filtro. Los modelos se pueden utilizar para mejorar la precisión de su backtesting. Proporcionamos modelos básicos predeterminados que suponen que se están negociando con activos altamente líquidos, pero si se están negociando grandes volúmenes o en activos de bajo volumen, debe actualizar estos modelos para que sean más realistas. Todos los modelos se establecen en una base de seguridad. Para establecer un modelo, primero busque el objeto de seguridad y aplique su modelo. Todos los modelos deben configurarse en el método Initialize (). Modelos de corretaje Proporcionamos un acceso directo para establecer modelos y propiedades comunes relacionados con cada una de las corretajes que apoyamos. Estos modelos de corretaje fijan tarifas, modelos de relleno, modelos de deslizamiento y mercados de operaciones para una correduría. Además, validan que es posible presentar transacciones a la correduría (por ejemplo, someter transacciones de acciones a una correduría sólo de divisas). Modelos de comisiones de transacciones Mercados apoyados Modelo de desvíos Validar órdenes y actualizaciones antes de su envío Tipo de cuenta predeterminada (margen o cuenta de caja) Apoyo para horarios extendidos de mercado Cómo se aplican divisiones y dividendos a billetes de órdenes abiertas Control sobre su comportamiento del algoritmo y le permiten modelar virtualmente cualquier corretaje en el mundo. Los modelos de la bóker anulan cualquier otro modelo que usted puede fijar para una seguridad. Modelos de tarifas de transacción Los modelos de tarifas de transacción establecen las tarifas para cada pedido. Proporcionamos modelos de transacciones personalizados para todas las corretajes, pero también puede establecer su propio. Al igual que todos los modelos que deben establecerse sobre una base de seguridad por seguridad. Los modelos de transacción implementan la interfaz ISecurityTransactionModel. Si desea implementar su propio modelo de transacción, puede comenzar con SecurityTransactionModel y sustituir los métodos que desee cambiar. Slippage Models Slippage es la diferencia en el precio entre la última cotización y el precio real que llenó el comercio. Esta diferencia y ser positivo o negativo, ya que a veces el precio puede deslizarse en su favor. En mercados volátiles es probable que experimente más resbalones. Los modelos de deslizamiento implementan la interfaz ISlippageModel. Proporcionamos el SpreadSlippageModel para valores basados ​​en divisas, y el ConstantSlippageModel para Equities. Los usuarios avanzados pueden desear implementar su propio modelo de deslizamiento basado en la volatilidad - aumentando la precisión de sus backtests en mercados volátiles. Modelos de relleno Los modelos de relleno le ofrecen control sobre los rellenos de pedidos. Cada tipo de pedido soportado se pasa a través de un método dedicado y devuelve un objeto OrderEvent. OrderEvents se utilizan para transportar información sobre pedidos de llenados o errores parciales. Los modelos de relleno implementan la interfaz IFillModel. Tienen los siguientes métodos claves: Proporcionamos el ImmediateFillModel que asume los pedidos y se llena inmediatamente y completamente. Modelos de margen Los modelos de margen controlan cuánto poder de compra su algoritmo tiene para hacer operaciones. Los cálculos de margen pueden ser muy complejos y dependen de muchos factores, incluyendo el corretaje o incluso la hora del día. El modelo de margen implementa la interfaz ISecurityMarginModel y el valor predeterminado de la clase SecurityMarginModel. También ofrecemos el PatternDayTradingMarginModel para modelar el día intradía día de negociación para las acciones de EE. UU. Modelos de liquidación Después de un comercio se hace corretaje liquidar el efectivo dependiendo de los mercados y tipo de cuenta. Esto es manejado por nuestros Modelos de Liquidación. El tipo de liquidación más común es inmediato - donde los fondos están disponibles para negociar de inmediato. Esto es manejado por ImmediateSettlementModel. El comercio de acciones de Estados Unidos con cuentas de efectivo normalmente se liquida 3 días después de que se produjo la transacción. Esto es manejado por el DelayedSettlementModel. Los modelos de liquidación implementan la interfaz ISettlementModel. Puede crear su propio modelo de establecimiento mediante la implementación de este método. La mayoría de los usuarios no necesitarán crear su propio modelo de asentamiento y pueden usar uno de los proporcionados anteriormente. Modelos de cartera Los modelos de cartera controlan cómo se aplican los rellenos de pedidos a su cartera. Toman un OrderEvent. Security y SecurityPortfolioManager y actualizar las tenencias para reflejar la nueva posición final. Sólo debe actualizar su modelo de cartera cuando cree un nuevo tipo de activo. Los modelos de portafolio implementan la interfaz ISecurityPortfolioModel. Modelo de volatilidad El modelo de volatilidad es una propiedad de un valor. Exactamente cómo se calcula la volatilidad varía mucho entre las estrategias por lo que hemos proporcionado un punto de anulación aquí. Los modelos de volatilidad se actualizan con los datos cada paso de tiempo y se espera que sean actualizados inmediatamente. Esto se requiere principalmente para las opciones backtesting. Los modelos de volatilidad implementan la interfaz IVolatilityModel. Por defecto, NullVolatilityModel devuelve 0 volatilidad en todo momento. Como ayudante, también ofrecemos el modelo RelativeStandardDeviationVolatilityModel que calcula la volatilidad basada en la desviación estándar. Charting Proporcionamos un poderoso API de gráficos que puede ser construir muchos tipos de gráficos. En su forma más simple se puede utilizar con una sola línea de código: con este código se agrega un gráfico de línea debajo de su gráfico de Strategy Equity y sus valores solicitados se muestran con el tiempo. Para crear un nuevo gráfico (nueva pestaña), también debe especificar el nombre del gráfico en su solicitud: En los escenarios, estos métodos crean un nuevo objeto Gráfico y lo agregan al algoritmo y, a continuación, agregan un nuevo objeto Series al mismo. Una carta se hace de muchas series. También puede inicializar los gráficos manualmente para obtener más control sobre su apariencia. Creación manual de gráficos En el método initialize, puede utilizar el método AddChart (Chart obj) para insertar un nuevo gráfico. Cada objeto de gráfico tiene una colección interna de objetos Serie. En la creación de objetos Series debe especificar el nombre de la serie, el tipo de serie y el índice en el que opera la serie. El índice de la serie se refiere a su posición en el gráfico - por ejemplo, si todas las series son el índice 0, se colocan uno encima del otro. Si cada serie tiene su propio índice, habrá varias mini-cartas juntas una al lado de la otra. La siguiente imagen muestra un gráfico EMA con las dos series de EMA establecidas en el mismo índice: Usando diferentes índices, el gráfico se ve como sigue: Los algoritmos de registro pueden guardar mensajería más detallada para archivar los archivos para su posterior análisis usando Log (string message). Al final del backtest se presentará un enlace para ver los resultados. En el comercio en tiempo real, un visor de registros le permite ver los resultados del registro mientras el algoritmo se está ejecutando. Debido a las limitaciones del proveedor de datos, no se puede registrar la información de precios en los registros. Debido a las limitaciones de los proveedores, los usuarios libres tienen un límite de 10kb de registros por backtest, con un máximo de 3Mb por día. Los usuarios con una suscripción pueden generar hasta 100kb de registros por backtest. Live Trading Corredurías soportadas Corretajes soportados Los algoritmos diseñados en QuantConnect pueden ser intercambiados en vivo de forma transparente en sus cuentas de corretaje. Enviamos las señales del algoritmo a su corretaje y seguimos el estado del algoritmo. Los algoritmos se pueden desplegar inmediatamente a cualquier hora del día o de la noche. Una suscripción es necesaria para el comercio en vivo, sin embargo, muchos corredores patrocinan el comercio en vivo para sus clientes. A través de nuestra integración con Tradier Brokerage, podemos ofrecer 1 por Equity Trade por un número ilimitado de acciones. Tradier es la primera compañía de API de corretaje, que alimenta las principales plataformas de trading, inversión y asesoramiento digital del mundo. El comercio en vivo es gratuito para los clientes de Tradier. FXCM es un intermediario de acceso directo al mercado (DMA) que ofrece spreads bajos y comisiones de corretaje tan bajas como 0,04 por lado para monedas populares. El comercio de FXCM está disponible para usuarios de todo el mundo y las cuentas pueden abrirse con 50 USD. El comercio en vivo es gratuito para los clientes de FXCM. Interactive Brokers (IB) es un proveedor de bajo costo de servicios de ejecución y compensación de transacciones para individuos, asesores, grupos comerciales de prop, corredores y fondos de cobertura. La tecnología Premier de IB ofrece acceso directo a acciones, opciones, futuros, divisas, bonos y fondos en más de 100 mercados en todo el mundo a partir de una única cuenta de IB Universal. Miembro NYSE, FINRA, SIPC. Se requiere la suscripción para la negociación en vivo. A través de nuestra integración con Oanda Brokerage podemos ofrecer operaciones de FOREX o CFD a usuarios de todo el mundo. Las cuentas se pueden abrir con tan poco como 1 USD. Se requiere la suscripción para la negociación en vivo. Negociación de papeles US Equity, Forex Vea cómo su algoritmo se habrá realizado con nuestra característica de comercio de papel. Utilizamos feeds reales de datos en vivo, pero un corretaje virtual para ejecutar sus operaciones. Cada proyecto se asigna 100.000 moneda virtual para rastrear cómo youve realizado. Otros Apoyamos completamente C con documentación y tutoriales. También ofrecemos soporte beta para Python, F, Visual Basic y Java. Qué corredores usted apoya Actualmente apoyamos el comercio en vivo a través de cuatro corretajes. Corredores Interactivos. Tradier. FXCM y Oanda. We also support paper trading (forward testing your algorithm on virtual currency. What libraries are white listed for use on QuantConnect The following libraries are available in C. If you have a library you want added please let us know(supportquantconnect). Accord - Machine Learning, Math, Neuro, Statistics. AForge - Genetic, Math, Neuro. AlgoLib - Full technical indicator and statistics library. Math. Net Filtering - Signal Processing Classes. Math. Net Numerics - Statistics and Linear Algebra. Newtonsoft Json. NET - JSON Serializer. RestSharp - REST Wrapper. What datasets do you have We have all US equities tick data since 1998, including dividends and stock splits factored into the price. This data is provided by QuantQuote. We also have 13 major currencies provided by FXCM. Please see more information in the data library. I cant code, do you have a visual editor to design algorithms We do not have any plans to build a visual algorithm designer. We believe the only way to make money in the markets is with the most powerful, flexible tools available. Its this belief which has powered many of the design decisions behind QuantConnect. We were algorithmic traders ourselves for several years and built hundreds of algorithms. They ranged from the simple, to incredibly complex. The common theme among them was the need for flexibility which can only be achieved through raw code. How do I get started learning algorithmic trading or quant finance Learning quantitative trading is especially difficult as there is so little public information available. We have sought to address this by building the QuantConnect University (QCU). The university is a video series which steps you through how to code a new algorithm each week. You can access the QuantConnect University inside the Algorithm Terminal, by clicking on the shield icon on the left side. Example Algorithms