要实现止盈触发后再下单的功能，你可以按照以下步骤进行编程：
设定止盈触发条件：
首先，你需要设定一个止盈触发条件，比如股价涨幅达到某个百分比。这可以通过编写一个函数来实现，当股价涨幅超过这个百分比时，函数返回`True`，表示触发止盈。
监测市场行情：
编写一个函数来实时监测市场行情，包括价格、交易量等数据。当市场行情满足止盈触发条件时，执行相应的操作。
执行交易指令：
当市场行情满足触发条件时，编写一个函数来自动执行止盈或止损的指令。这可能包括发送卖出订单到交易平台。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import datetime
from xtquant import xtdata, xttrader, xtconstant
from xtquant.xttype import StockAccount
策略所用的指标
def ema(df: pd.DataFrame, N):
return df.ewm(span=N, adjust=False).mean()
def MACD(close: pd.DataFrame, short=12, long=26, M=9):
DIF = ema(close, short) - ema(close, long)
DEA = ema(DIF, M)
return DIF.round(3), DEA.round(3)
def CROSSUP(a, b):
"""向上穿越: 当a从下方向上穿过b, 成立返回1, 否则返回0"""
return 1 if a > b else 0
止盈止损逻辑
def strategy_stop_win(self, i) -> bool:
df = self.df
if len(self.price_list) > 0 and df['Low'][i] <= df['中界线'][i]:
价格不创新低了,但没突破中线不止盈
self.price_list = []
return True
return False
初始化策略对象
strategy = strategy_library.Strategy()
设置止盈止损参数
take_profit_level = 1.0 止盈点, 例如设置为盈利10%
stop_loss_level = -0.05 止损点, 例如设置为亏损5%
实时获取市场行情数据
market_data = strategy.get_market_data()
current_price = market_data['price']
判断是否触发止盈止损条件
if current_price > take_profit_level:
达到止盈点
strategy.sell() 执行卖出操作
elif current_price < stop_loss_level:
达到止损点
strategy.close_position() 平仓操作
```
在这个示例中，我们定义了一个简单的双均线策略，当股价达到止盈点时，执行卖出操作。你可以根据具体需求调整止盈和止损的条件。
建议
测试与验证：
在实际应用中，务必在模拟环境中充分测试和验证你的策略，确保其在各种市场情况下都能正常工作。
风险管理：
除了止盈止损，还应考虑其他风险管理措施，如仓位管理、滑点处理等。
持续优化：
根据市场反馈和交易数据，不断优化你的策略和代码，提高其性能和可靠性。