a=(0.05+((t-380)/3300)*0.2)*100;为什么不计算后半部分

时间: 2023-12-16 22:02:59 浏览: 41
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calloption_correctlyfcf_看涨期权计算_atenmc_看涨期权_

根据代码中的计算公式a=(0.05+((t-380)/3300)*0.2)*100;，后半部分((t-380)/3300)*0.2是需要计算的。 这个后半部分的计算过程是先将输入的温度t减去380，再除以3300，最后乘以0.2。这个计算过程的结果会作为加数，加到0.05上，最终得到a的值。 如果不计算后半部分，那么a的值就会变成0.05*100=5，与实际计算结果不符。因此，需要确保代码中的计算公式正确，包括所有的加减乘除运算符号和计算顺序。
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检查下面代码的错误：#include<iostream> using namespace std; int main() { int n,t; int a,b; cin>>n>>t; if(n==1) { a=(0.05+((t-380)/3300)*0.2)*100; b=(1.4+((t-380)/3300)*0.2)*100; cout<<a<<"%"<<" "<<b<<"%"; } if(n==2) { a=(((t-340)/3300)*0.13)*100; cout<<a<<"%"; } if(n==3) { a=(((t-380)/3300)*0.55)*100; cout<<a<<"%"<<endl; } return 0; }

a = (0.05 + ((t - 380) / 3300.0) * 0.2) * 100; b = (1.4 + ((t - 380) / 3300.0) * 0.25) * 100; cout << a ; } if(n == 2) { a = (((t - 340) / 3300.0) * 0.13) * 100; cout << a ; } if(n ==...

c++运行这段代码时：a=(0.05+((t-380)/3300)*0.2)*100，为什么得出的结果是5？

如果输入的温度t小于380，则((t-380)/3300)的结果为负数，再乘以0.2就会得到一个负数，加上0.05后得到的值会小于5。如果输入的温度t大于4130，则((t-380)/3300)的结果会大于1，再乘以0.2就会得到一个大于0.2的数，...

改进一下%环形电流磁场的分布 a=0.35; the=0:pi/20:2*pi; y=-1:0.04:1;z=-1:0.04:1; [Y,Z,T]=meshgrid(y,z,the); r=sqrt(a*cos(T).^2+(Y-a*sin(T)).^2+Z.^2); r3=r.^3; dby=a*Z.*sin(T)./r3; by=pi/40*trapz(dby,3); dbz=a*(a-Y.*sin(T))./r3;bz=pi/40*trapz(dbz,3); figure(1) [bSY,bSZ]=meshgrid([0:0.05:0.2],0); h1=streamline(Y(:,:,1),Z(:,:,1),by,bz,bSY,bSZ,[0.1,1000]); h2=copyobj(h1,gca); rotate(h2,[1,0,0],180,[0,0,0]); h3=copyobj(allchild(gca),gca); rotate(h3,[0,1,0],180,[0,0,0]); title('磁场的二维图','fontsize',15); for kk=1:4 [bSY,bSZ]=meshgrid(0.2+kk*0.2,0); streamline(Y(:,:,1),Z(:,:,1),by,bz,bSY,bSZ,[0.02/(kk+1),4500]); streamline(-Y(:,:,1),Z(:,:,1),-by,bz,-bSY,bSZ,[0.02/(kk+1),4500]); end %以下画三维图形 [X,Y,Z]=meshgrid(-0.5:0.04:0.5); r2=X.^2+Y.^2+Z.^2; for k=1:81 phi=pi/40*(k-1);costh=cos(phi);sinth=sin(phi); R3=(r2+a^2-2*a*(X*costh+Y*sinth)).^(3/2); Bx0(:,:,:,k)=a*Z*costh./R3; By0(:,:,:,k)=a*Z*sinth./R3; Bz0(:,:,:,k)=a*(a-X*costh-Y*sinth)./R3; end Bx=pi/40*trapz(Bx0,4); By=pi/40*trapz(By0,4); Bz=pi/40*trapz(Bz0,4); figure(2) v=[-0.2,-0.1,0,0.1,0.2]; [Vx,Vy,Vz]=meshgrid(v,v,0); plot3(Vx(:),Vy(:),Vz(:),'r*') streamline(X,Y,Z,Bx,By,Bz,Vx,Vy,Vz,[0.01,2000]); hold on; axis([-0.5,0.5,-0.5,0.5,-0.5,0.5]); view(-23,26); box on; title('磁场的三维图','fontsize',15); t=0:pi/100:2*pi; plot(a*exp(i*t),'r-','linewidth',3);

t = 0 : pi/100 : 2*pi; plot(a*exp(i*t), 'r-', 'linewidth', 3); 改进的主要内容包括： 1. 对变量名进行了重新命名，使其更加符合MATLAB的命名规范； 2. 对代码进行了缩进和格式化，使其更加易读； 3. 在三...

优化这段代码 N = 1000; % 信号长度 f0 = 100; % 信号频率 deltf = 10; % 频率偏移量 fs = 1000; % 采样率 M = 50; % FIR滤波器阶数 % 生成窄带信号 N1 = N - M; xt = randn(1,N1); fl = f0*2/fs; dfl = deltf/fs; ht = fir1(M,[fl-dfl fl+dfl]); X = conv(xt,ht); % 归一化 X = X/sqrt(var(X)); % 计算包络和相位 HX = imag(hilbert(X)); t = linspace(0,(N-1)/fs,N); Ac = X.cos(2*pi*f0*t) + HX.sin(2*pi*f0*t); As = HX.cos(2*pi*f0*t) - X.sin(2*pi*f0*t); Ph = atan2(As, Ac); At = abs(Ac + 1i*As); % 计算包络平方 A2 = Ac.^2 + As.^2; % 绘制样本值分布直方图 LA = 0:0.05:4.5; LP = -pi/2:0.05:pi/2; LA2 = 0:0.2:16; figure; histogram(At, LA); title('包络A(t)样本值的分布直方图'); figure; histogram(Ph, LP); title('相位Φ(t)样本值的分布直方图'); figure; histogram(A2, LA2); title('包络平方A2(t)样本值的分布直方图');

以下是优化后的代码： N = 1000; % 信号长度 f0 = 100; % 信号频率 deltf = 10; % 频率偏移量 fs = 1000; % 采样率 M = 50; % FIR滤波器阶数 % 生成窄带信号 xt = randn(1, N-M); ht = fir1(M, [f0*2/fs-deltf/fs ...

优化代码function X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs,M) N1=N-M; xt=random('norm',0,1,[1,N1]); fl=f0*2/fs; dfl=deltf/fs; ht = fir1(M,[fl-dfl fl+dfl]); X=conv(xt,ht); return function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2*pi*f0*t)+HX.sin(2*pi*f0*t); As=HX.cos(2*pi*f0*t)-X.sin(2*pi*f0*t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.*As; At=sqrt(A2); N=20000;f0=10000; deltf=500; fs=22000; M=50; X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs, M) ; X=X/sqrt(var(X) ) ; [At,Ph ,A2]=EnvelopPhase(X, f0, fs) ; LA=0:0.05:4.5; hist(At, LA) ; title('包络A(t)样本值的分布直方图'); LP=-pi/2:0.05:pi/2; figure; hist(Ph, LP) ; title('相位Φ(t)样本值的分布直方图'); LA2=0:0.2:16; figure; hist(A2, LA2) ; title('包络平方A2(t)样本值的分布直方图');

具体来说，第一部分的函数 Narrowbandsignal 生成一个长度为 N 的随机序列 xt，然后通过 FIR 滤波器生成一个中心频率为 f0，带宽为 deltf 的窄带信号 X。 第二部分的函数 EnvelopPhase 对 X 进行包络检测和相位提取...

解释代码：Nx=100;Nt=100; xd=1;t=1000; dt=1/Nt;dx=xd/Nx; alpha=1000*0.082/(300*1377); u=zeros(Nx+1,floor(t*Nt)+1); u(end,:)=37;u(:,1)=37; u(1,:)=75; for j=1:floor(t*Nt) for i=2:Nx u(i,j+1)=(1-2*alpha*dt/dx^2)*u(i,j)+(alpha*dt/dx^2)*(u(i+1,j)+u(i-1,j)); end end f=@(x,t)u(floor(x*Nx/xd)+1,floor(t*Nt)+1); figure X=0:0.05:1;[~,xl]=size(X); T=0:1:1000;[~,Tl]=size(T); [xx,tt]=meshgrid(X,T); Z=zeros(xl,Tl); for ii=1:xl for jj=1:Tl Z(ii,jj)=f(X(ii),T(jj)); end end mesh(xx,tt,Z') xlabel('与热源之间的距离d') ylabel('经过的时间t') zlabel('温度') %下面我们要找出x=d时，温度随时间的变化趋势 figure for d=0.01:0.01:0.12 subplot(3,4,100*d) t_x_d=0:1:1000; [~,len]=size(t_x_d); U_d=zeros(1,len); for i=1:len U_d(i)=f(d,t_x_d(i)); end plot(t_x_d,U_d); xlabel('经过的时间t') ylabel('温度') title(['d=' num2str(d)]) end figure for d=0.2:0.05:0.95 subplot(4,4,20*d-3) t_x_d=0:1:1000; [~,len]=size(t_x_d); U_d=zeros(1,len); for i=1:len U_d(i)=f(d,t_x_d(i)); end plot(t_x_d,U_d); xlabel('经过的时间t') ylabel('温度') title(['d=' num2str(d)]) end

然后，我们初始化了一个大小为(Nx+1)×(t×Nt+1)的零矩阵u，并设置边界条件。边界条件是：最后一行的温度始终为37°C，第一列和第一行的温度分别为75°C。 接下来，我们使用嵌套循环对每个时间步长进行迭代计算。在...

运行不出来怎么改% 环形电流磁场的分布 clear all % 定义参数 a = 0.35; the = 0:pi/20:2*pi; y = -1:0.04:1; z = -1:0.04:1; % 定义网格 [Y, Z, T] = meshgrid(y, z, the); % 计算磁场分布 r = sqrt(acos(T).^2 + (Y - asin(T)).^2 + Z.^2); r3 = r.^3; dby = aZ.sin(T)./r3; by = pi/40trapz(dby, 3); dbz = a(a - Y.sin(T))./r3; bz = pi/40trapz(dbz, 3); % 绘制二维图 figure(1) [bSY, bSZ] = meshgrid([0:0.05:0.2], 0); h1 = streamline(Y(:,:,1), Z(:,:,1), by, bz, bSY, bSZ, [0.1, 1000]); h2 = copyobj(h1, gca); rotate(h2, [1, 0, 0], 180, [0, 0, 0]); h3 = copyobj(allchild(gca), gca); rotate(h3, [0, 1, 0], 180, [0, 0, 0]); title('磁场的二维图', 'fontsize', 15); % 绘制三维图 [X, Y, Z] = meshgrid(-0.5:0.04:0.5); r2 = X.^2 + Y.^2 + Z.^2; % 计算磁场分布 for k = 1:81 phi = pi/40*(k-1); costh = cos(phi); sinth = sin(phi); R3 = (r2 + a^2 - 2a(Xcosth + Ysinth)).^(3/2); Bx0(:,:,:,k) = aZcosth./R3; By0(:,:,:,k) = aZsinth./R3; Bz0(:,:,:,k) = a*(a - Xcosth - Ysinth)./R3; end Bx = pi/40trapz(Bx0, 4); By = pi/40trapz(By0, 4); Bz = pi/40*trapz(Bz0, 4); % 绘制三维图 figure(2) v = [-0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2]; [Vx, Vy, Vz] = meshgrid(v, v, 0); plot3(Vx(:), Vy(:), Vz(:), 'r*'); streamline(X, Y, Z, Bx, By, Bz, Vx, Vy, Vz, [0.01, 2000]); hold on; axis([-0.5, 0.5, -0.5, 0.5, -0.5, 0.5]); view(-23, 26); box on; title('磁场的三维图', 'fontsize', 15); t = 0:pi/100:2pi; plot(aexp(i*t), 'r-', 'linewidth', 3);

t = 0:pi/100:2*pi; plot(a*exp(i*t), 'r-', 'linewidth', 3); 这段代码的功能是绘制环形电流所产生的磁场分布，包括二维图和三维图。需要注意的是，这段代码中的变量名和公式可能与原始题目有所不同，但是代码...

改写代码% 生成窄带信号并计算包络、相位和包络平方的样本值分布直方图function [At,Ph,A2] = EnvelopPhaseDemo(N,f0,deltf,fs,M)% 生成窄带信号N1 = N - M;xt = randn(1,N1);fl = f0*2/fs;dfl = deltf/fs;ht = fir1(M,[fl-dfl fl+dfl]);X = conv(xt,ht);% 归一化X = X/sqrt(var(X));% 计算包络和相位HX = imag(hilbert(X));t = linspace(0,(N-1)/fs,N);Ac = X.*cos(2*pi*f0*t) + HX.*sin(2*pi*f0*t);As = HX.*cos(2*pi*f0*t) - X.*sin(2*pi*f0*t);Ph = atan2(As, Ac);At = abs(Ac + 1i*As);% 计算包络平方A2 = Ac.^2 + As.^2;% 绘制样本值分布直方图figure;LA = 0:0.05:4.5;histogram(At, LA);title('包络A(t)样本值的分布直方图');figure;LP = -pi/2:0.05:pi/2;histogram(Ph, LP);title('相位Φ(t)样本值的分布直方图');figure;LA2 = 0:0.2:16;histogram(A2, LA2);title('包络平方A2(t)样本值的分布直方图');end

以下是不使用function的代码： N = 1000; % 信号长度 f0 = 100; % 信号频率 deltf = 10; % 频率偏移量 fs = 1000; % 采样率 M = 50; % FIR滤波器阶数 % 生成窄带信号 N1 = N - M; xt = randn(1,N1); fl = f0*2/fs;...

设w(k)=[1 1 -0.5]T，a=0.7，如果错分的两个矢量分别为[-0.2 0.75]T和[0.04 0.05]T，计算w(k+1)

a * e(1) * x(1) = 0.7 * 0.95 * [-0.2 0.75 -1]T = [-0.133 0.498 -0.665]T 接着，计算第二个错分矢量的误差项： e(2) = d(2) - w(k) * x(2) = -1 - [1 1 -0.5]T * [0.04 0.05 1]T = -1 - 0.09 - 0.05 + 0.5 = -...

请帮我修改下面代码中的错误# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T) if option == 'call': price = S*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2) else: price = K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(-d2) - S*norm.cdf(-d1) return price # 定义计算隐含波动率的函数 def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'): def f(sigma): return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price return brentq(f, 0.001, 10) # 定义计算波动率微笑图形的函数 def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'): implied_vol_list = [] for K, vol in zip(K_list, vol_list): price = bs_price(S, K, r, T, vol, option) implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option)) plt.plot(K_list, implied_vol_list) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.show() # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 K_list = np.arange(80, 121, 5) vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2] smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call') smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

以下是修改后的代码： python # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq ...

请优化下面的代码使其能够通过输入一组行权价来绘制波动率微笑曲线 import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt def bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type): d1 = (np.log(S/K) + (r - q + sigma**2/2) * T) / (sigma * np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T) if option_type == 'call': Nd1 = norm.cdf(d1) Nd2 = norm.cdf(d2) option_price = S * np.exp(-q * T) * Nd1 - K * np.exp(-r * T) * Nd2 elif option_type == 'put': Nd1 = norm.cdf(-d1) Nd2 = norm.cdf(-d2) option_price = K * np.exp(-r * T) * (1 - Nd2) - S * np.exp(-q * T) * (1 - Nd1) else: raise ValueError('Invalid option type') return option_price def implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type): obj_fun = lambda sigma: (bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type) - option_price)**2 res = minimize(obj_fun, x0=0.2) return res.x[0] def smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices): vols = [] for K, option_price in zip(strike_range, option_prices): vol = implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type) vols.append(vol) plt.plot(strike_range, vols) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title(f'{option_type.capitalize()} Implied Volatility Smile') plt.show() S = 100 r = 0.05 q = 0.02 T = 0.25 option_type = 'call' strike_range = np.linspace(80, 120, 41) option_prices = [13.05, 10.40, 7.93, 5.75, 4.00, 2.66, 1.68, 1.02, 0.58, 0.31, 0.15, 0.07, 0.03, 0.01, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.01, 0.03, 0.07, 0.14, 0.25, 0.42, 0.67, 1.00, 1.44, 2.02, 2.74, 3.60, 4.60, 5.73, 7.00, 8.39, 9.92, 11.57, 13.34, 15.24] smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices)

可以通过向量化计算和使用更高效的求解器来优化代码。下面是优化后的代码： import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import root_scalar import matplotlib.pyplot as plt def ...

在python制作-2.20709057e-08x ** 4 + 1.38480969e-05 * x ** 3 -2.99643868e-03 x ** 2 +2.82454618e-01 *x -2.06226553e+00的95%置信区间并作图

t_val = abs(np.round(stats.t.ppf(alpha / 2, df), 3)) # 计算t值 se = np.sqrt(ss_resid / df) # 计算标准误差 margin_err = t_val * se # 计算边际误差 接下来，我们可以使用matplotlib库绘制函数图形和置信...

N_simulations = 1000; % 模拟次数 RV_simulations = zeros(N+1, N_simulations); % 初始化模拟结果 p=0.2; for j = 1:N_simulations X_MC = zeros(1,N+1); % 初始化样本路径 X_MC(1) = 0; for i = 1:N if X_MC(i) <= 0.2 &rand() < p X_MC(i+1) = X_MC(i); else X_MC(i+1) = X_MC(i) + theta*(mu - X_MC(i))*dt + sigma*sqrt(dt)*randn; end end RV_MC = zeros(1,N+1); for i = 2:N+1 if isreal(X_MC(i-1)) && X_MC(i-1) == 0 X_MC(i-1) = 1e-10; end RV_MC(i) = RV_MC(i-1) + (log(X_MC(i)/X_MC(i-1)))^2; end RV_simulations(:,j) = RV_MC; end alpha_MC = 0.05; % 蒙特卡罗置信水平 z_alpha_MC = norminv(1-alpha_MC/2); % 蒙特卡罗分位点 RV1_simulations=real(RV_simulations); ub_MC = quantile(RV_simulations'+1e-10, 1-alpha_MC/2)'; lb_MC = quantile(RV_simulations', alpha_MC/2)'; hold on; plot(t,ub_MC,':'); plot(t,lb_MC,':');置信上限出现inf怎么修改代码

在计算置信上限时，如果出现inf，可以考虑将分母加上一个很小的数epsilon，防止分母为0的情况发生。在这段代码中，我们可以将计算RV_MC时分母加上epsilon，如下所示： matlab N_simulations = 1000; % 模拟次数 ...

% 创建示例数据 fs = 1000; % 采样率 t = 0:1/fs:1; % 时间序列 f = 1; % 信号频率 x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号 % 添加噪声 noise = 0.1 * randn(size(x)); % 高斯噪声 x_with_noise = x + noise; % 添加噪声 % 保存数据到结构体变量 data.x = x_with_noise; % 保存结构体变量到文件 save('data.mat', 'data'); % 读取数字信号 loaded_data = load('data.mat'); x = loaded_data.data.x; % 使用正确的字段引用 % 对数字信号进行傅里叶变换 X = fft(x); % 设计带阻滤波器 wp = [0.1*pi, 0.2*pi]; ws = [0.05*pi, 0.25*pi]; Rp = 1; Rs = 40; [N, Wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(N, Wn, 'stop'); % 将滤波器系数应用到数字信号上 y = filter(b, a, x); % 将处理后的数字信号转换回时域 y = real(ifft(y)); % 显示处理后的数字信号 plot(y); % 对数字信号进行带通滤波 wp = [0.05*pi, 0.15*pi]; ws = [0.03*pi, 0.17*pi]; Rp = 1; Rs = 40; [N, Wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(N, Wn, 'bandpass'); x_filtered = filter(b, a, x); % 计算数字信号的解析信号 x_analytic = hilbert(x_filtered); % 计算解析信号的瞬时相位 theta = angle(x_analytic); % 对瞬时相位进行平滑处理 theta_smooth = smooth(theta, 50); % 显示处理后的相位信息 plot(theta_smooth);使用文字解读这段代码

这段代码主要是对一个正弦信号添加高斯噪声，并进行数字信号处理，包括带阻滤波器和带通滤波器的设计与应用，以及解析信号的计算和相位信息的平滑处理。以下是代码的解读： 首先，通过设置采样率和时间序列，生成一...

请将下面代码中的两张波动率微笑的图绘制到一张图中# -- coding: utf-8 -- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5sigma**2)T) / (sigmanp.sqrt(T)) d2 = d1 - sigmanp.sqrt(T) if option == 'call': price = Snorm.cdf(d1) - Knp.exp(-rT)norm.cdf(d2) else: price = Knp.exp(-rT)norm.cdf(-d2) - Snorm.cdf(-d1) return price # 定义计算隐含波动率的函数 def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'): def f(sigma): return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price return brentq(f, 0.001, 10) # 定义计算波动率微笑图形的函数 def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'): if len(vol_list) != len(K_list): raise ValueError("Lengths of vol_list and K_list must be equal.") implied_vol_list = [] for K, vol in zip(K_list, vol_list): price = bs_price(S, K, r, T, vol, option) implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option)) plt.plot(K_list, implied_vol_list) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.show() # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 K_list = np.arange(80, 121, 9) vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2] smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call') smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

以下是将两张波动率微笑的图绘制到一张图中的代码： python # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 ...注意，这里我们需要同时计算call和put的隐含波动率，因为它们的波动率微笑图形通常是不对称的。
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