请给出下面代码中需要option_data.csv的例子data = readtable('option_data.csv'); % 读取期权数据 K = data.Strike; % 期权行权价 T = data.TimeToMaturity/365; % 期权到期时间(单位:年) S = data.UnderlyingPrice; % 标的资产价格 C = data.CallPrice; % 真实的期权价格 % 计算期权的隐含波动率 r = 0.03; % 无风险利率 q = 0; % 股息率 IV = blsimpv(S, K, r, T, C, [], [], [], 'Call'); % 使用Black-Scholes模型计算隐含波动率 % 绘制波动率微笑曲面 figure surf(K, T, IV) xlabel('行权价 K') ylabel('到期时间 T') zlabel('隐含波动率 IV') title('期权波动率微笑曲面')
时间: 2024-01-21 10:02:38 浏览: 22
这段代码是一个示例,用于从名为option_data.csv的CSV文件中读取期权数据,并计算期权的隐含波动率,并绘制期权的波动率微笑曲面。
要使用这段代码,需要准备一个名为option_data.csv的CSV文件,它应该包含期权的行权价、到期时间、标的资产价格和真实的期权价格等信息。文件的格式应该类似于以下示例:
```
Strike,TimeToMaturity,UnderlyingPrice,CallPrice
100,60,105,10.5
110,90,110,8.2
120,180,115,6.0
130,30,120,4.2
140,120,125,2.8
150,60,130,1.6
160,90,135,0.9
170,180,140,0.5
180,30,145,0.2
```
其中,第一行是表头,后面的行是实际的数据。在这个示例中,我们从文件中读取期权数据,并将其存储在名为data的表格中。然后,我们使用表格中的数据计算期权的隐含波动率,并使用MATLAB的surf函数绘制期权的波动率微笑曲面。
需要注意的是,在计算期权的隐含波动率时,我们还输入了无风险利率和股息率等信息,以便更准确地计算隐含波动率。
相关问题
import org.apache.spark object to_dataframe { var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath) }read爆红
根据你提供的代码,可以看出你缺少了SparkSession的创建,需要在代码中添加以下语句:
```
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object to_dataframe {
var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv"
val spark = SparkSession.builder()
.appName("to_dataframe")
.master("local")
.getOrCreate()
var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath)
}
```
这样,你就可以使用SparkSession来创建DataFrame了。其中,appName指定了应用程序名称,master指定了运行模式,这里指定为local,表示在本地模式下运行。当然,你也可以根据实际情况来指定。
优化下列python代码:import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns',None) df1=pd.read_csv('sample.csv',sep=',') print(df1[:10]) print(df1.columns) Sichuan_chongqing=df1[(df1['departure_province']=='四川')& (df1['destination_province']=='重庆')] print(Sichuan_chongqing[:10]) Sichuan_chongqing.to_csv('四川到重庆.ccv') Sichuan_chongqing.to_csv('Sichuan_chongqing.csv')
& (df1['arrival_province']=='重庆')] Sichuan_chongqing.to_csv('Sichuan_chongqing.csv',index=False)
优化后的代码如下:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)
df1 = pd.read_csv('sample.csv', sep=',')
print(df1.head(10))
print(df1.columns)
Sichuan_chongqing = df1.loc[(df1['departure_province'] == '四川') & (df1['arrival_province'] == '重庆')]
Sichuan_chongqing.to_csv('Sichuan_chongqing.csv', index=False)