Вот честно, как на духу, предложим у вас появилась возможность стабильно зарабатывать на околорынке. Семинары там, блог, сигналы и пр. Согласились бы?

P.touch ~ 0.95
P.no.touch ~ 0.05
fair.px ~ 526.3158

Перстами легкими как сон
Моих стопов коснулся он.

И стали рушиться стопы
Под улюлюканье толпы.
Моих лосей коснулся он,
И я услышал шум и стон:
И внял я — рисков содроганье,
И лонгов яростный полет,
И куклов страшных хитрый ход,
И депозита прозябанье.

И он к мозгам моим приник,
и вырвал — лудоманский бзик,
тот, что сливать меня заставил.
И хитрость мудрыя змеи,
В мозги затекшие мои,
Недрогнувшей рукой добавил.
И депозит рассек мечом,
Процентов 90 вынул,
И напугав небытием,
Дрожащего меня покинул.
 
Как труп в пустыне я лежал,
И кукла глас ко мне воззвал:
«Восстань, пророк, и виждь, и внемли,
Исполнись волею моей,
И, обходя моря и земли,
Инфоцыганством богатей»

broker25, приветствую. Делистингованные компании тоже есть(свойство delisting) Вот ссылка на доку по ресерчу. www.quantconnect.com/docs/research/fundamental-data
Качать данные… наверно можно исхитрится, чтобы отправлять себе почту. Но по сути это ненужно.
Вот пример кода по отбору и сделкам на основе балансовой стоимости. Пример на питоне. На С# переключать не стал, так как сейчас идет бектест, чтобы ничего не сломалось. Но старожилы квантконекта рекомендуют использовать С#, так как бектесты работают в десятки раз быстрее. К сожалению отступы не копируются на смарт лабе. Но зная вас, думаю общее впечатление себе вы сможете составить.
_________________________________

from datetime import timedelta
from QuantConnect.Data.UniverseSelection import *
from Selection.FundamentalUniverseSelectionModel import FundamentalUniverseSelectionModel

class LiquidValueStocks(QCAlgorithm):

def Initialize(self):
self.SetStartDate(2017, 5, 15)
self.SetEndDate(2017, 7, 15)
self.SetCash(100000)
self.UniverseSettings.Resolution = Resolution.Hour
self.AddUniverseSelection(LiquidValueUniverseSelectionModel())

#1. Create and instance of the LongShortEYAlphaModel
self.AddAlpha(LongShortEYAlphaModel())

self.SetPortfolioConstruction(EqualWeightingPortfolioConstructionModel())
self.SetExecution(ImmediateExecutionModel())

class LiquidValueUniverseSelectionModel(FundamentalUniverseSelectionModel):

def __init__(self):
super().__init__(True, None, None)
self.lastMonth = -1

def SelectCoarse(self, algorithm, coarse):
if self.lastMonth == algorithm.Time.month:
return Universe.Unchanged
self.lastMonth = algorithm.Time.month

sortedByDollarVolume = sorted([x for x in coarse if x.HasFundamentalData],
key=lambda x: x.DollarVolume, reverse=True)

return [x.Symbol for x in sortedByDollarVolume[:100]]

def SelectFine(self, algorithm, fine):
sortedByYields = sorted(fine, key=lambda f: f.ValuationRatios.EarningYield, reverse=True)
universe = sortedByYields[:10] + sortedByYields[-10:]
return [f.Symbol for f in universe]

# Define the LongShortAlphaModel class
class LongShortEYAlphaModel(AlphaModel):

def __init__(self):
self.lastMonth = -1

def Update(self, algorithm, data):
insights = []

#2. If else statement to emit signals once a month
if self.lastMonth == algorithm.Time.month:
return insights
self.lastMonth = algorithm.Time.month

#3. For loop to emit insights with insight directions
# based on whether earnings yield is greater or less than zero once a month
for security in algorithm.ActiveSecurities.Values:
direction = 1 if security.Fundamentals.ValuationRatios.EarningYield > 0 else -1
insights.append(Insight.Price(security.Symbol, timedelta(28), direction))
return insights