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，然后计算风险预算和固定比例业绩表现，然后以图表的形式呈现出来

同样地，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，可以帮助您获取某只基金的历史净值数据：

import wdata

# 连接Wind服务
w.start()

# 获取某只基金的历史净值数据
data = w.wsd("519983.OF", "nav", "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()`函数来获取某只基金的历史净值数据。其中，`519983.OF`是该基金在Wind数据库中的代码，`nav`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其他需要的数据。

接下来，您可以使用Python中的风险预算和固定比例业绩表现模型，如PyPortfolioOpt库，来计算风险预算和固定比例业绩表现。以下是一个简单的示例代码，可以帮助您计算风险预算和固定比例业绩表现：

import pandas as pd
import numpy as np
from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier
from pypfopt.risk_models import CovarianceShrinkage
from pypfopt.expected_returns import mean_historical_return

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

# 计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = CovarianceShrinkage(returns).ledoit_wolf()

# 计算历史平均收益率
exp_returns = mean_historical_return(returns)

# 初始化风险预算和固定比例业绩表现模型
ef = EfficientFrontier(exp_returns, cov_matrix)

# 计算最大夏普比率组合
weights = ef.max_sharpe()

# 计算最小方差组合
weights_min_vol = ef.min_volatility()

# 计算风险预算组合
weights_risk_parity = ef.efficient_risk(target_volatility=0.10)

# 构造DataFrame格式的权重数据
weights_df = pd.DataFrame.from_dict(weights, orient='index', columns=['Max Sharpe'])
weights_df['Min Volatility'] = pd.DataFrame.from_dict(weights_min_vol, orient='index')
weights_df['Risk Parity'] = pd.DataFrame.from_dict(weights_risk_parity, orient='index')

# 绘制权重图表
weights_df.plot(kind='bar', figsize=(12, 6))
plt.title('Asset Allocation Weights')
plt.xlabel('Asset')
plt.ylabel('Weight')
plt.show()

这个示例代码中，我们使用了PyPortfolioOpt库中的`EfficientFrontier`、`CovarianceShrinkage`和`mean_historical_return`函数，分别计算了收益率、协方差矩阵和历史平均收益率。然后，我们使用`max_sharpe`、`min_volatility`和`efficient_risk`函数，分别计算了最大夏普比率组合、最小方差组合和风险预算组合的权重。最后，我们将权重数据转换为DataFrame格式，并使用matplotlib库绘制了权重图表。

您可以根据需要修改代码，计算其他类型的投资组合和风险预算，以及制作其他类型的图表。