Momersion indicator forex

ADX é diferente, é claro, mas também fornece uma estimativa de movimento direcional (que é chamado impulso no novo indicador). Na verdade ADX também está entre 0 e 100, mas raramente ultrapassa 50 porque seus valores são normalizados contra ATR. Você provavelmente deve selecionar uma escala para o ADX ter aproximadamente os mesmos níveis efetivos. Eu não tenho certeza a estratégia dos autores para este indicador está correto. Sugere comprar quando o valor é inferior a 0,5 com algum limiar e vender quando o valor é superior a 0,5 com algum limiar. Mas valores inferiores a 0,5 significam realmente mercado indeciso, então por que deve ser comprar e não vender Por que não esperar neste momento Também valores maiores 0,5 podem igualmente significar para cima ou para baixo tendência, então por que devemos vender e não comprar Além disso, como nós Saber se a tendência vai continuar ou reverter Você pode esclarecer o assunto chrisdk2017 2017.04.28 08:51 2017.04.28 08:51:48 5 Obrigado por explicar o ADX. Eu havent usou-o muito na troca. O indicador do momersion como você diz não contem o sentido da tendência. Você precisa de um retorno relativo para obter a direção ou usar outro indicador. Eu estava apenas interessado nisso porque eu usei-o em uma estratégia de reversão média onde eu filtrado ETFs tendência. Vou olhar mais para ADX now. Binary opção mt4 templates ea 2017 Mas por matias c b limpa template saturn. Via metatrader binário vs forex gregos preto. Mês com metatrader modelo: preço de ações sql converter texto para. 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Seleção de dados de ativos Algoritmos podem subscrever manualmente os dados para ativos específicos que eles precisam, ou usar universos para escolher grupos de ativos com base em critérios de filtragem (por exemplo, todos os estoques com volumes maiores De 10M / dia). Veja mais sobre Universos aqui. Para subscrever manualmente um recurso específico, você pode chamar o AddEquity (). AddForex (). AddCfd () e AddOption () no seu método Initialize (). Você pode assinar 500 datafeeds de resolução de minutos, 100 segundos de feeds de resoluções e 10 downloads de dados de resolução de carrapatos. O QuantConnect suporta o comércio internacional em vários fusos horários e mercados. Os mercados são usados ​​para distinguir entre os mesmos tickers em trocas diferentes (por exemplo, FXCM e Oanda ambos oferecem o EURUSD, mas têm taxas diferentes). QuantConnect fornece 40TB de US Equities, US Options, FXCM FX e Oanda FX dados. Confira mais informações sobre nossos dados em nossa biblioteca de dados. Nós fornecemos dados em tick, segundo, minuto, hora ou resoluções diárias. Estes são especificados pelo enum Resolução. Se houver uma lacuna nos dados (por exemplo, porque não há operações), por padrão, os dados ainda são bombeados para a estratégia em cada etapa de tempo. Esse comportamento é chamado fillForward e padrão para true. Você pode desabilitar isso configurando fillForward para false. Por padrão, os dados no QuantConnect são Split e Dividend ajustados para trás no tempo para oferecer preços contínuos e contínuos. Isso permite um uso fácil para os indicadores. Alguns algoritmos precisam de dados de preços brutos ou parcialmente ajustados. Você pode controlar isso com o método SetDataNormalizationMode (). O enum DataNormalizationMode tem os valores ajustados (padrão), Raw, SplitAdjusted e TotalReturn. Se você tem seus próprios dados personalizados que você gostaria de testar contra, confira a seção de dados personalizados. Configuração do período de aquecimento Frequentemente, os algoritmos necessitam de alguns dados históricos para indicar indicadores técnicos ou preencher matrizes de dados históricos. Usando o SetWarmUp (TimeSpan período) ou SetWarmUp (int barCount) métodos você pode especificar um período de aquecimento para o seu algoritmo que os dados de bomba de antes da data de início. Durante o período de aquecimento você não pode colocar um comércio. Algoritmos podem usar a propriedade bool IsWarmingUp para determinar se o período de aquecimento foi concluído. Veja mais sobre como usar dados históricos na seção Histórico. Modelos de caixa e corretagem As contas de corretagem de ações dos Estados Unidos são contas com base em caixa ou com base em margem. As contas de caixa não permitem a negociação com alavancagem, enquanto as contas de margem suportam uma alavancagem de 2-4x no valor da sua conta. Você pode definir seu tipo de conta de corretagem em sua inicialização com SetBrokerageModel (BrokerageName broker, Conta AccountType). O enum BrokerageName suporta valores de Default, TradierBrokerage, InteractiveBrokersBrokerage, FxcmBrokerage e OandaBrokerage. Ao definir o nome da corretora também definimos as estruturas de taxa de negociação para essa corretora. O enum AccountType suporta valores de caixa e margem. Quando o uso de alavancagem de caixa está desativado por padrão, eo período de liquidação de caixa é definido como 3 dias. Margem contas são liquidadas imediatamente e ter uma alavancagem de 2. Margem contas com mais de 25.000 em capital são elegíveis para o padrão day trading margem limites. Isso aumenta sua alavancagem disponível para 4x enquanto o mercado está aberto e 2x durante a noite. Para modelar esse comportamento em seu algoritmo, você deve definir seu MarginModel de segurança como uma classe PatternDayTradingMarginModel. Veja mais sobre modelos de corretagem na seção Modelagem de Realidade. Tratamento de dados Os dados solicitados são passados ​​para manipuladores de eventos para que você possa usar para tomar decisões comerciais. O manipulador de eventos primário, Slice, agrupa todos os tipos de dados em um único momento no manipulador OnData (Slice data). O Slice é curto para a fatia de tempo - representando uma fatia de tempo e valores dos dados naquele momento. C e F também permitem que você receba dados com manipuladores de eventos dedicados para cada tipo de dados, por exemplo, OnData (dados de TradeBars). O Python suporta somente os manipuladores de eventos Slice. Todos os dados usam objetos DataDictionary para agrupar dados por símbolo e fornecem acesso fácil às informações. O plural do tipo denota a colec�o de objectos, e. O TradeBars DataDictionary é composto de objetos TradeBar. Você pode acessar pontos de dados individuais no dicionário através de seu índice de dicionário de cadeia ou símbolo. Por exemplo var ibmTradeBar tradebarsIBM. Time Slices O manipulador de eventos Slice combina todos os dados juntos em um único método. Ele representa os dados em um ponto no tempo. O objeto Slice contém muitos auxiliares para acessar seus dados. Os objetos Slice chegam ao manipulador de eventos OnData (Slice data). O objeto Slice permite o acesso direto através de propriedades fortemente digitado, um indexador de seqüência de caracteres / símbolo dinâmico eo método DataDictionaryltTgt GetltTgt fortemente digitado. Fortemente digitado acesso dá-lhe tempo de compilação de segurança, mas tipos dinâmicos às vezes pode simplificar a codificação. Python é dinamicamente digitado, portanto, não tem o método Get. Primary Slice acesso aos dados é através do indexador de cadeia / símbolo. Slice é o método recomendado para acesso a dados em seu algoritmo. O LEAN suporta backtesting quase qualquer fonte de dados personalizada externa. Para usar esse recurso você precisa adicionar os dados durante a inicialização usando AddDataltTgt () e instruir seu algoritmo como ler seus dados. Nós fornecemos ajudantes para fontes de dados populares como Quandl, mas se você estiver usando seu próprio formato / servidor, você precisará criar um tipo personalizado. Inicializando Dados Personalizados Durante a inicialização seu algoritmo deve usar AddDataltTgt (string ticker, Resolution resolution Resolution. Daily). Isso dá a LEAN a fábrica de tipo T para criar os objetos, o nome dos dados ea resolução na qual os dados serão pesquisados ​​para verificar se há atualizações. O framework verifica novos dados de acordo com as instruções do período de resolução, ou seja, Resolution. Tick sondagens constantemente, Resolution. Second sondagens a cada segundo, e Resolution. Minute a cada minuto. Resoluções diárias e por hora são consultadas a cada 30 minutos para evitar saltar um dia se os dados foram emitidos tarde. Criando e lendo dados personalizados Você deve criar um tipo personalizado para instruir o LEAN onde obter seus dados e como lê-lo. Suportamos muitos tipos de dados e formatos diferentes. Você pode até alterar os locais de origem para os modos backtesting e live. Todos os dados devem se estender de BaseData e substituir os métodos Reader e GetSource. GetSource instrui LEAN onde encontrar seus dados. Ele deve retornar um objeto SubscriptionDataSource contendo a string Url para localizar seus dados e o formato dos dados (SubscriptionTransportMedium RemoteFile ou Rest). Quando a origem retornada muda de URL os dados são baixados novamente. Isso permite que o LEAN armazene em cache arquivos grandes e baixe apenas novos dados quando solicitado. Isso também permite dividir grandes dados intraday em pequenos arquivos diários, acelerando o backtest. Ao usar SubscriptionTransportMedium. Rest o url fornecido é pesquisado em cada etapa de tempo de resolução e é suposto ser suficiente para 1-data point. Geralmente, isso é feito para fontes de dados ao vivo. O leitor toma uma linha de dados fornecida pela origem e analisa-a num dos seus objectos personalizados (por exemplo, Yahoo no fragmento de código). Além de definir suas propriedades de tipo personalizado, você também deve tomar cuidado para definir três propriedades necessárias: Símbolo - Deve sempre ser configurado para config. Symbol Time - Sincronização necessária de dados personalizados Valor - Necessário para compras e cálculos de carteira Quando não há nenhum utilizável Dados em uma linha, seu tipo deve retornar nulo. Os Valores Mobiliários e os Algoritmos de Carteira possuem uma propriedade de Valores Mobiliários que armazena um objeto de Segurança para cada ativo em seu algoritmo. Os objetos de segurança mantêm os modelos (comportamentos de backtesting) e as propriedades de um recurso. Cada segurança pode ser completamente personalizada para se comportar como o youd gosta. Securities é um DictionaryltSymbol, Securitygt para que você possa acessar seus objetos de segurança com seu ticker SecuritiesIBM. Price. Objetos de segurança também carregam todos os modelos para criar backtests realistas. Estes modelos são definidos através das propriedades de segurança pública e, em seguida, utilizado em LEAN para melhorar o seu realismo backtest. A propriedade Portfolio é uma coleção de objetos SecurityHolding para fornecer acesso fácil às propriedades de retenção. A classe Portfolio é um DictionaryltSymbol, SecurityHoldinggt, pelo que pode ser acessado através do índice ticker: PortfolioIBM. IsLong Informações detalhadas sobre essas classes podem ser encontradas na documentação LEAN. Confira as classes Classe de segurança (objetos de Títulos) e SecurityHolding (objetos de portfólio). Trading and Orders Conceitos-chave Algoritmos podem fazer uma encomenda através da chamada do método apropriado na API. Indo longo é denotado com um número positivo ordem, e curto um negativo. A LEAN não suporta cobertura (longa e curta ao mesmo tempo). A colocação de um pedido gera um OrderTicket que você pode usar para atualizar, cancelar ou verificar o status do seu pedido. Para atualizar um pedido pode chamar o método Update no OrderTicket. O método Update usa um objeto UpdateOrderFields que define quais propriedades da ordem devem ser atualizadas. Da mesma forma, você pode cancelar a sua encomenda com o método Cancelar Pedido por Ordem. A propriedade OrderTicket Status pode ser usada para determinar se a ordem está preenchida. O Enum OrderStatus tem os valores Submetido, Parcialmente Preenchido, Preenchido, Cancelado ou Inválido. Set Holdings Helper Muitas vezes algoritmos baseados em carteira quer definir a carteira com base na ponderação percentual. Nós fornecemos um método auxiliar para executar esta ponderação para você chamado SetHoldings. Quando a liquidação de participações existentes é definida como verdadeira, quaisquer participações existentes serão vendidas pela primeira vez. Isso pode ser útil quando você está reequilíbrio para um novo conjunto de ações. O método Liquidate pode atingir o mesmo efeito. Liquidate vende todas as participações em seu portfólio, ou apenas o símbolo ticker se o parâmetro é especificado. SetHoldings define uma fração de capital não alavancado. por exemplo. Se você tiver 2x alavancagem disponível e SetHoldings para 1.0 o algoritmo usará 1.0 do seu poder de compra disponível. Para maximizar o poder de compra neste caso você faria as frações SetHoldings total 2.0. Muitas vezes você pode querer rodar títulos em seu algoritmo com base em critérios de filtro. Você pode somente querer equidades acima de seus 200 dias EMA, ou seguir somente estoques em sua lista feita sob encomenda de símbolos. Isso é possível usando nossa API de seleção de universo. Universos são como LEAN organiza coleções de assinaturas de dados sob o capô. Cada segurança e seus dados são controlados por um universo. Quando nenhum universo está solicitando dados, o recurso é removido do seu algoritmo. Se seu algoritmo tiver ordens abertas ou participações em uma segurança, não a removeremos de suas assinaturas. Cada algoritmo tem um universo definido pelo usuário oculto. Os recursos neste universo são definidos pelos métodos AddEquity / AddForex. Esses recursos são fixos e nunca removidos de seu algoritmo. Os universos são atualizados diariamente por padrão, mas podem ser atualizados sempre que necessário. Isso é controlado na variável algorithm. UniverseSettings que bem descrever em mais detalhes abaixo. Universal Universe API Adicionando Universos Universos são adicionados usando a API do método AddUniverse (). Eles são um tipo de assinatura de dados que controlam quais assinaturas são solicitadas e, como tal, você pode criar tipos de dados de universo personalizados. Dependendo do tipo de universo que você está adicionando, existem muitos métodos auxiliares para torná-lo mais fácil. AddUniverse () métodos tomar filtro de função como parâmetros, esses filtros devem retornar um enumerável de objetos de símbolo. Configurações de universo Se você não passar em um objeto de universo completo, a propriedade UniverseSettings será usada para preencher os espaços em branco. Alterar a propriedade de algoritmo UniverseSettings pode ser útil para simplificar a adição de universos. Os universos possuem 4 propriedades-chave: Uma vez que os universos adicionados são armazenados no IDictionaryltstring, Universegt UniverseManager. Eventos Universais Quando o conteúdo do universo é alterado (os títulos são adicionados ou removidos do algoritmo) geramos um evento OnSecuritiesChanged. Isso permite que seu algoritmo conheça as mudanças no estado do universo. O evento passa no objeto SecurityChanges contendo referências aos títulos Adicionado e Removido. Seleção de universo grosseiro A seleção de universo grosseiro é o construído em dados de universo fornecidos por QuantConnect. Usando dados financeiros, geramos algumas propriedades de chave para cada símbolo e permitimos que você filtre o universo de 16.400 símbolos para receber os símbolos correspondentes aos seus critérios de filtro. Ele usa o tipo CoarseFundamental. Coarse fundamental tem as seguintes propriedades que você pode usar para executar filtragem áspera. Filtragem grosseira permite que você selecione um universo ilimitado de símbolos para analisar. Você está limitado apenas pela memória prática e limites de velocidade e pode rapidamente ficar sem memória se você backtest muitos símbolos em paralelo. Esses limites podem ser aumentados com uma assinatura. Seleção de universos personalizados Universos personalizados permitem usar uma fonte de dados externa como fonte de filtragem de segurança. Como fontes de dados personalizadas normais, universos personalizados são fornecidos estendendo BaseData. Com este sistema você pode definir formatos de dados para filtrar e selecionar os dados. Cada BaseData do universo personalizado é 1 linha do arquivo de origem. O método Reader será chamado repetidamente até que a data / hora avance ou o final do arquivo seja alcançado. Desta forma, o motor pode agrupar dados de universo juntos e passá-lo como uma única coleção para a função de filtro. Modelos podem ser usados ​​para melhorar a precisão de seu backtesting. Fornecemos modelos básicos que assumem que você está negociando em ativos altamente líquidos, mas se você está negociando grandes volumes, ou em ativos de baixo volume você deve atualizar esses modelos para ser mais realista. Todos os modelos são definidos em uma base de segurança. Para definir um modelo, primeiro busque o objeto de segurança e aplique seu modelo. Todos os modelos devem ser configurados no seu método Initialize (). Modelos de Corretagem Oferecemos um atalho para definir modelos comuns e propriedades relacionadas a cada uma das corretoras que apoiamos. Estes modelos de corretagem fixam taxas, modelos de preenchimento, modelos de derrapagem e mercados de negociação para uma corretora. Além disso, eles validam é possível submeter negócios à corretora (por exemplo, submeter negociações de ações a uma corretora apenas forex). Modelos de taxas de transação Mercados suportados Modelo de deslizamento Validar ordens e atualizações antes de serem enviadas Tipo de conta padrão (margem ou conta de caixa) Suporte para horários de mercado prolongados Como os splits e os dividendos são aplicados aos tickets de ordem aberta Alavancagem padrão para ativos Modelos de liquidação padrão Controle sobre o comportamento de seu algoritmo e permitem que você modele praticamente qualquer corretora no mundo. Modelos de mercado substituem qualquer outro modelo que você pode definir para uma segurança. Modelos de taxa de transação Os modelos de taxa de transação definem as taxas para cada pedido. Nós fornecemos modelos de transação personalizados para todas as corretoras, mas você também pode definir seus próprios. Como todos os modelos, eles devem ser definidos em uma segurança por segurança. Modelos de transação implementam a interface ISecurityTransactionModel. Se você deseja implementar seu próprio modelo de transação, você pode começar com o SecurityTransactionModel e substituir os métodos que você deseja alterar. Slippage Models Slippage é a diferença de preço entre a sua última citação relatada eo preço real do comércio preenchido. Esta diferença e ser positivo ou negativo, como às vezes o preço pode escorregar em seu favor. Em mercados voláteis você é provável experimentar mais derrapagem. Os modelos de deslizamento implementam a interface ISlippageModel. Nós fornecemos o SpreadSlippageModel para títulos com base em Forex, eo ConstantSlippageModel para Equities. Os usuários avançados podem desejar implementar seu próprio modelo de deslizamento baseado em volatilidade - aumentando a precisão de seus backtests em mercados voláteis. Modelos de enchimento Os modelos de preenchimento fornecem controle sobre preenchimentos de pedidos. Cada tipo de ordem suportado é passado através de um método dedicado e retorna um objeto OrderEvent. OrderEvents são usados ​​para transportar informações sobre pedidos de preenchimentos parciais ou erros. Os modelos de preenchimento implementam a interface IFillModel. Eles têm os seguintes métodos principais: Nós fornecemos o ImmediateFillModel que assume ordens e imediatamente e completamente preenchido. Modelos de margem Modelos de margem controlar quanta poder de compra seu algoritmo tem que fazer comércios. Margem cálculos podem ser muito complexos e depende de muitos fatores, incluindo a corretora ou mesmo a hora do dia. Modelo de margem implementar a interface ISecurityMarginModel e padrão para a classe SecurityMarginModel. Nós igualmente fornecemos o PatternDayTradingMarginModel para modelar o dia intraday negociando do dia para equidades dos EU. Modelos de Liquidação Depois de um comércio é feita corretoras liquidar o dinheiro dependendo dos mercados e tipo de conta. Isso é gerenciado por nossos Modelos de Liquidação. O tipo de liquidação mais comum é imediato - onde os fundos estão disponíveis para negociação imediata. Isso é tratado pelo ImmediateSettlementModel. A negociação de ações nos EUA com contas de caixa é normalmente liquidada 3 dias após a transação ocorrer. Isso é gerenciado pelo DelayedSettlementModel. Os modelos de liquidação implementam a interface ISettlementModel. Você pode criar seu próprio modelo de liquidação implementando esse método. A maioria dos usuários não precisará criar seu próprio modelo de liquidação e pode usar um dos fornecidos acima. Modelos de portfólio Os modelos de portfólio controlam como os preenchimentos de pedidos são aplicados ao portfólio. Eles tomam um OrderEvent. Security e SecurityPortfolioManager e atualizar as participações para refletir a nova posição final. Você só precisará atualizar seu modelo de portfólio quando criar um novo tipo de recurso. Os modelos de portfólio implementam a interface ISecurityPortfolioModel. Modelo de volatilidade O modelo de volatilidade é uma propriedade de um título. Exatamente como a volatilidade é calculada varia muito entre as estratégias assim que weve forneceu um ponto do override aqui. Os modelos de volatilidade são atualizados com os dados a cada passo e devem ser atualizados imediatamente. Isso é principalmente necessário para backtesting opções. Os modelos de volatilidade implementam a interface IVolatilityModel. Nós padrão para o NullVolatilityModel que retorna 0 volatilidade em todos os momentos. Como auxiliar, também fornecemos o Padrão Relativo PadrãoVoltilidade, que calcula a volatilidade com base no desvio padrão. Charting Nós fornecemos uma poderosa API de gráficos que pode ser construir muitos tipos de gráfico. No seu mais simples pode ser usado com uma única linha de código: Com este código um gráfico de linha é adicionado debaixo de seu gráfico de Equidade de Estratégia e os valores solicitados são exibidos ao longo do tempo. Para criar um novo gráfico (nova guia), você também deve especificar o nome do gráfico em sua solicitação: Nos bastidores, esses métodos criam um novo objeto Chart e adicionam-no ao seu algoritmo e adicionam um novo objeto Series a esse gráfico. Um gráfico é feito de muitas séries. Você também pode inicializar seus gráficos manualmente para obter mais controle sobre sua aparência. Criando gráficos manualmente No método initialize, você pode usar o método AddChart (Chart obj) para inserir um novo gráfico. Cada objeto gráfico tem uma coleção interna de objetos Series. Ao criar objetos Series você deve especificar o nome da série, o SeriesType eo índice em que a série opera. O índice série refere-se à sua posição no gráfico - por exemplo, se todas as séries são o índice 0, eles vão colocar em cima uns dos outros. Se cada série tem seu próprio índice, ele terá vários mini-gráficos pilha ao lado do outro. A imagem abaixo mostra um gráfico EMA com ambas as séries EMA definidas para o mesmo índice: Usando diferentes índices, o gráfico tem a seguinte aparência: Logging Algorithms pode salvar mensagens mais detalhadas para registrar arquivos para análise posterior usando Log (string message). No final do backtest um link será apresentado para ver seus resultados. Na negociação ao vivo, um visualizador de log permite visualizar os resultados do registro enquanto o algoritmo está sendo executado. Devido às limitações do fornecedor de dados, as informações sobre preços não podem ser registradas nos logs. Devido às limitações do fornecedor, os usuários livres são limitados a 10kb de logs por backtest, com um máximo de 3Mb por dia. Os usuários com uma assinatura podem gerar até 100kb de logs por backtest. Negociação ao Vivo Corretoras Suportadas Corretoras Suportadas Algoritmos projetados no QuantConnect podem ser veiculados diretamente em suas contas de corretagem. Enviamos os sinais do algoritmo para sua corretora e rastreamos o estado do algoritmo. Algoritmos podem ser implantados imediatamente a qualquer hora do dia ou da noite. Uma assinatura é necessária para a negociação ao vivo, porém muitas corretoras patrocinam a negociação ao vivo para seus clientes. Através da nossa integração com a Tradier Brokerage, podemos oferecer 1 por Equity Trade para um número ilimitado de ações. Tradier é a primeira empresa de API de corretagem, alimentando as principais plataformas mundiais de negociação, investimento e consultoria digital. A negociação ao vivo é gratuita para clientes Tradier. FXCM é um corretor de acesso direto ao mercado (DMA) oferecendo spreads baixos e taxas de corretagem tão baixas quanto 0,04 por lado para moedas populares. FXCM negociação está disponível para usuários de todo o mundo e as contas podem ser abertas com como 50 USD. A negociação ao vivo é gratuita para clientes FXCM. Interactive Brokers (IB) é um provedor de baixo custo de execução de negócios e serviços de compensação para indivíduos, consultores, grupos de trading de prop, corretores e hedge funds. A primeira tecnologia da IBs oferece acesso direto a ações, opções, futuros, forex, títulos e fundos em mais de 100 mercados em todo o mundo a partir de uma única conta do IB Universal. Membro NYSE, FINRA, SIPC. Subscrição necessária para negociação ao vivo. Através de nossa integração com a Oanda Brokerage, podemos oferecer operações de FOREX ou CFD para usuários de todo o mundo. As contas podem ser abertas com tão pouco quanto 1 USD. Subscrição necessária para negociação ao vivo. Negociação de papéis US Equity, Forex Veja como seu algoritmo teria se realizado com o nosso recurso de troca de papel. Usamos feeds de dados reais, mas uma corretora virtual para executar seus negócios. Cada projeto é alocado 100.000 moeda virtual para controlar como youve executado. Outros Suportamos totalmente C com documentação e tutoriais. Nós também oferecemos suporte beta para Python, F, Visual Basic e Java. Quais corretoras você apóia Atualmente, apoiamos a negociação ao vivo por meio de quatro corretoras. Interactive Brokers. Tradier. FXCM e 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. 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