请模拟以下代码：使用python 调用2016年1月至2023年4月的·wind数据库 计算上海黄金现货、中债综合总财富指数、中证800以及他们的期权，然后以图表的形式呈现出来

抱歉，我作为一个语言模型，无法直接调用wind数据库进行计算和制图。但是，我可以提供一些思路和参考代码，帮助您完成这个任务。

首先，您需要安装WindPy库，该库可以连接Wind数据库。安装方法可以参考Wind官网提供的说明。

然后，您需要编写Python代码来调用WindPy库，并获取您需要的数据。以下是一个简单的示例代码，可以帮助您获取上海黄金现货的历史行情数据：

import wdata

# 连接Wind服务
w.start()

# 获取上海黄金现货的历史行情数据
data = w.wsd("SPTAUUSDOZ.IDC", "open,high,low,close", "2016-01-01", "2023-04-30")

# 关闭Wind服务
w.stop()

这个示例代码中，我们使用了WindPy库中的`wsd()`函数来获取上海黄金现货的历史行情数据。其中，`SPTAUUSDOZ.IDC`是上海黄金现货在Wind数据库中的代码，`open,high,low,close`表示我们需要获取的数据字段，`2016-01-01`和`2023-04-30`表示我们需要获取的数据的时间范围。

您可以参考WindPy库的官方文档，了解更多关于该库的使用方法，并编写相应的代码来获取中债综合总财富指数、中证800以及他们的期权的历史行情数据。

最后，您可以使用Python中的数据处理和可视化库，如pandas和matplotlib，来对数据进行处理和制图。以下是一个简单的示例代码，可以帮助您绘制上海黄金现货的K线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data.Data, columns=data.Fields, index=data.Times)

# 绘制K线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.title('Shanghai Gold Spot Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.plot(df['OPEN'], label='Open')
plt.plot(df['HIGH'], label='High')
plt.plot(df['LOW'], label='Low')
plt.plot(df['CLOSE'], label='Close')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

这个示例代码中，我们使用了pandas库将数据转换为DataFrame格式，并使用matplotlib库绘制了上海黄金现货的K线图。您可以根据需要修改代码，制作其他类型的图表。