Job Title: Expert Algo Developer: Cross-Platform NQ Scalping Bot (Python + ATAS + MT5)

Spezifikation

Project Overview

​I am looking for a high-level Algorithmic Trader / Developer to build a sophisticated, fully automated scalping system for the Nasdaq-100 Future (NQ). The system must integrate institutional order flow logic with market structure analysis.

​The core logic must be written in Python, acting as a central hub that bridges ATAS (as the primary data source for Order Flow) and MetaTrader 5 (as the execution gateway).

​Key Features & Logic

  1. Market Structure Module:
    • TPO Profile: Automatic calculation of Single Prints, Tails, and Initial Balance (starting 09:00 CET).
    • Volume Profile: Real-time calculation of Value Area (VAH, VAL, POC) and identification of Low Volume Nodes (LVN) as entry/exit edges.
    • Context: Integration of Previous Day High/Low (PDH/PDL) and logic for "Failed Auctions" (fake-outs).
    • Options Gamma: Input fields for Call/Put Walls and Zero Gamma levels.
  2. Order Flow Trigger (Execution):
    • Iceberg Detection: Real-time identification of absorption (Market Orders vs. Price Action) via ATAS API.
    • Big Trades: Integration of aggressive market order clusters as confirmation.
    • Confluence: Entry is only triggered if an Iceberg/Absorption occurs exactly at a structural edge (LVN, PDH, or Gamma Level).
  3. Technical Architecture:
    • ​Central Strategy Logic in Python 3.x.
    • ATAS Bridge: High-speed data retrieval via ATAS API (C# wrapper required).
    • MT5 Bridge: Execution via the official MetaTrader5 Python library.
    • Trade Management: Fixed 50 Ticks Take Profit / 25 Ticks Stop Loss.
    • Filters: "Vacuum-Check" (no trade if TP space < 50 ticks to next HVN) and time-filter (09:00 - 13:30 CET).

​Candidate Requirements

  • ​Deep experience in Python (Asyncio, Pandas, NumPy) and C#/.NET.
  • ​Proven track record with MT5 Python API and Order Flow Trading (Futures/CME).
  • ​Understanding of Low-Latency programming and Tick-Data handling.
  • ​Ability to implement robust error handling for API disconnects.

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Projektdetails

Budget
2000 - 4000 USD
Ausführungsfristen
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