假设投资者初期买入股票a,其买入价格为p0=100元每股,当股价下跌至pt元每股是,为了减少损失按比例x抛售股票啊,其中当pt>0.9p0时,x=0;当0.8p0<pt<=0.9p0时,x=0.1;当0.7p0<pt<=0.8p0时,x=0.3;当pt<=0.7时,x=1。帮我用matlab编写一个函数式m文件,使其能够求出pt为任意值时,投资者抛售股票的数量。
时间: 2023-08-18 19:09:21 浏览: 71
好的,以下是解题步骤和代码:
由题可知,投资者抛售股票的数量为买入股票的数量乘以抛售比例x,所以我们只需要计算出买入股票的数量,就可以求出任意pt下的抛售数量。
设买入股票的数量为n,则有:
n * p0 = 投资者买入股票时所花费的总金额
假设投资者在股价下跌至pt元每股时抛售股票,则投资者抛售股票所得到的金额为:
n * pt * x * p0 = 投资者抛售股票时所得到的总金额
由此可以得到,投资者抛售股票的数量为:
n * x = 投资者抛售股票的数量
综上所述,可以得到求解pt下的投资者抛售股票数量的函数式m文件:
```matlab
function [n] = sell_stock(p0,pt)
% p0: 买入价格
% pt: 股价下跌至pt元每股时的价格
if pt > 0.9 * p0
x = 0;
elseif pt > 0.8 * p0
x = 0.1;
elseif pt > 0.7 * p0
x = 0.3;
else
x = 1;
end
n = floor(p0 / pt * x);
end
```
其中,`floor()` 函数用于向下取整,确保投资者抛售的股票数量为整数。
你可以通过调用该函数并输入参数,例如:
```matlab
sell_stock(100, 80)
```
来计算pt=80元每股时的投资者抛售股票的数量。
希望能够帮助到你!
相关问题
假设NTC电阻为PT100,可以告诉我完整的VHDL代码吗?
当然可以。以下是一个简单的VHDL代码示例,用于将PT100温度传感器的ADC输出转换为温度值。该代码假设你使用的是一个10位ADC,并且ADC输出范围为0V到5V。
```
entity pt100_temp_converter is
generic (
R0 : real := 100.0; -- PT100阻值,单位为欧姆
A : real := 3.9083e-3;
B : real := -5.775e-7;
Vref : real := 5.0; -- ADC参考电压,单位为伏特
ADC_resolution : integer := 10 -- ADC分辨率,单位为位
);
port (
ADC_output : in std_logic_vector(ADC_resolution-1 downto 0);
temperature : out real
);
end pt100_temp_converter;
architecture Behavioral of pt100_temp_converter is
-- 计算ADC输出电压
constant V_per_bit : real := Vref / 2**ADC_resolution;
signal V_adc : real := 0.0;
-- 计算PT100电阻阻值
constant R0_inv : real := 1.0 / R0;
signal R_pt100 : real := 0.0;
begin
-- 计算ADC输出电压
V_adc <= real(unsigned(ADC_output)) * V_per_bit;
-- 计算PT100电阻阻值
R_pt100 <= R0 * (1.0 + A * V_adc + B * V_adc**2);
-- 计算温度值
temperature <= 1.0 / (A + B * ln(R_pt100 * R0_inv) + (1.0 / 298.15)) - 273.15;
end Behavioral;
```
在这个示例中,我们首先定义了一些通用的参数,例如PT100电阻的阻值、温度转换的系数、ADC参考电压和分辨率等。然后,我们定义了输入端口`ADC_output`和输出端口`temperature`,分别用于接收ADC输出和输出温度值。
在代码体中,我们首先计算ADC输出电压,然后使用PT100电阻的转换公式计算PT100电阻的阻值。最后,我们使用PT100电阻的转换公式计算温度值,并将结果写入输出端口。
需要注意的是,该代码示例中使用了实数类型(real),这是VHDL语言的一种数据类型。在实际的设计中,你可能需要将实数类型转换为整数类型或固定点类型,以适应你的设计需求。此外,该代码示例还需要进行仿真和调试,以确保正确性和可靠性。
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=./data/rbc.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=4 device=0
根据你提供的信息,这是一个使用YOLOv8n.pt模型在训练模式下进行红细胞检测的命令。以下是该命令的参数解释:
- task=detect:检测任务
- mode=train:训练模式
- model=yolov8n.pt:使用YOLOv8n.pt模型
- data=./data/rbc.yaml:数据配置文件路径
- batch=32:批处理大小为32
- epochs=100:训练轮数为100
- imgsz=640:输入图像大小为640 x 640
- workers=4:使用4个工作线程来加载数据
- device=0:使用第一个GPU设备进行训练
如果你需要更具体的介绍,可以提供更多上下文信息,我将尽力回答。另外,请问还有什么其他的问题或者需要我解答的内容吗?
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