daily = ytmcha*maturity TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

这个错误提示"TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'" 是因为在Python中，当你试图将一个序列（这里是字符串'daily'）乘以一个非整数（float类型变量'ytmcha'）时产生了问题。在表达式`daily = ytmcha * maturity`中，由于'ytmcha'是一个浮点数，而'daily'通常期望的是一个数值型数据（如数字），而非另一个变量。

要解决这个问题，你需要确保'ytmcha'是一个可以进行乘法操作的数值类型。如果你想要计算的是两个序列元素的乘积，你应该先确保'ytmcha'转换成整数或列表，并且'maturity'也是相应类型的数值。例如，如果'ytmcha'代表利率应该转换为整数除以100：

ytmcha_rate = int(ytmcha * 100)
daily = [element * ytmcha_rate for element in maturity]

这里假设`maturity`也是一个序列，比如一个列表。如果'ytmcha'本身就是可以直接相乘的数值，那么直接去除`* 100`即可。

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import numpy as np from scipy.stats import norm # Parameters S0 = 1.5 # initial FX rate U = 1.7 # upper barrier level L = 1.2 # lower barrier level X = 1.4 # strike price T = 1.0 # time to maturity r = 0.03 # risk-free rate rf = 0.0 # foreign interest rate sigma = 0.12 # volatility # Simulation settings M = 100000 # number of Monte Carlo simulations N = 252 # number of time steps # Time and step size dt = T / N t = np.linspace(0, T, N+1) # Simulate FX rates Z = np.random.standard_normal((M, N)) S = np.zeros((M, N+1)) S[:, 0] = S0 for i in range(N): S[:, i+1] = S[:, i] * np.exp((r-rf - 0.5*sigma**2)*dt + sigma*np.sqrt(dt)*Z[:, i]) # Compute option payoff payoff = np.zeros(M) for i in range(M): # Check if the option has knocked out if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): payoff[i] = 0 else: payoff[i] = np.maximum(S[i, -1] - X, 0) # Compute option price and standard deviation using Monte Carlo simulation discount_factor = np.exp(-r*T) option_price = discount_factor * np.mean(payoff) std_dev = np.std(payoff) print("Option price:", option_price) print("Standard deviation:", std_dev) # Compute option delta using finite difference method delta = np.zeros(N+1) delta[0] = norm.cdf((np.log(S0/X) + (r-rf + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))) for i in range(1, N+1): Si = S[:, i] Si_minus_1 = S[:, i-1] Ci = np.maximum(Si-X, 0) Ci_minus_1 = np.maximum(Si_minus_1-X, 0) delta[i] = np.mean((Ci - Ci_minus_1) / (Si - Si_minus_1)) * np.exp(-r*dt) print("Option delta:", delta[-1]) File "<ipython-input-2-57deb9637f96>", line 34, in <module> if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (105,) (30,)

这个错误是因为 `(S[i, 201:231] < L)` 中的切片操作导致了形状不兼容的问题。根据你的代码，`S` 是一个 `(M, N+1)` 的数组，所以 `S[i, 201:231]` 的形状是 `(30,)`，而 `(S[i, 21:126] > U)` 和 `(S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)` 的形状都是 `(105,)`。所以在进行 `|` 运算时，两个形状不兼容，导致了这个错误。

你需要确认你的代码是否正确，检查你的切片操作是否正确，并且确保你的数组形状是一致的。如果你无法解决这个问题，可以将你的代码和具体错误信息提供给我，我会帮助你更好地解决这个问题。

oracle中的sql:select t.TREASURY_BRANCH_CD,t.TRADE_ID,r.INT_RT ASOF_RATE ,t.MATURITY_DT,r.PERIOD_START_DT,r.PERIOD_END_DT, TRUNC(TO_NUMBER(t.MATURITY_DT-b.CUR_SYSTEM_DT)) ASOF_TERM from AFF_TRADE_TRX t, AFF_INT_RESET_TRX r,ATI_TREASURY_BRANCH b;改成PG数据库

在Oracle中，你使用的是一个简单的SELECT语句来从多个表中检索数据。在PostgreSQL中，可以使用相同的语法来实现相同的功能。要将上述Oracle语句转换为PostgreSQL语法，可以使用以下方式：

SELECT t.TREASURY_BRANCH_CD, t.TRADE_ID, r.INT_RT AS ASOF_RATE, t.MATURITY_DT, r.PERIOD_START_DT, r.PERIOD_END_DT,
       EXTRACT(DAY FROM (t.MATURITY_DT - b.CUR_SYSTEM_DT)) AS ASOF_TERM
FROM AFF_TRADE_TRX t, AFF_INT_RESET_TRX r, ATI_TREASURY_BRANCH b;

请确保将表名和列名替换为你实际的表和列名。

在上述查询中，我们没有使用TRUNC函数来截断日期或将日期转换为数字，因为在PostgreSQL中，日期和数字之间的操作是自动转换的。我们使用了EXTRACT函数来提取日期之间的天数差异。

请注意，这只是一个简单的转换示例。在实际情况下，可能需要根据PostgreSQL的特定语法和数据类型进行调整。