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·点击工具>规划求解，设置目标单元格为G2，可变单元格为C3：C5，约束条件为C3>=0，C4>=0，C6<=0，点击求解。
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·在“Calendar Curve”表中，你可以在单元格C7中输入你对当前波动率的最佳预测，然后看一看由GARCH模型拟合的日历曲线。
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波动率锥、偏度和峰度锥
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这些工作表可以用历史数据来生成各种波动率、偏度和峰度锥。
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·访问http://finance.yahoo.com。
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·在“Get Quotes”框内输入期权代码。
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·点击“Historical Prices”链接，它位于页面左边“More on（ABC）”框中的正数第三个位置。
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·设置起始日期为四年期，并点击“Get Prices”。
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·将页面滚动至底部，并点击“Download to Spreadsheet”，选择选项“Open”。
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·将所有数据剪切复制至Volatility Cones.xls（或Skew and Kurtosis cones.xls）中Yahoo！Finance data表中。
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每日期权对冲模拟
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这里我们会模拟一个vega为1000（这可以在historical returns表中的单元格O18和normal returns表中的单元格N18中进行更改）的已对冲的期权多头头寸的演变过程，我们会在每天收盘时进行对冲。我们使用美国期权市场的转换标准，即每手期权对应100股股票。“Normal Returns”表中会根据单元格N3和N4中的参数，生成一个几何布朗运动过程，而“Historical Returns”表中则使用历史数据。表中单元格O4是推导出的数值，而单元格O3被设置为0。这与我们的在用历史时间序列来度量波动率时所采用的基本假设一致。
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·访问http://finance.yahoo.com。
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·在“Get Quotes”框内输入期权代码。
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·设置起始日期为一年之前，并点击“Get Prices”。检查是否显示了250天的数据。如果不是的话，就需要对日期进行适当调整（当然，也可以修改工作表来处理任意长度的历史数据）。
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·将页面滚动至底部，并点击“Download to Spreadsheet”，选择选项“Open”。
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·将所有数据剪切复制至DailyOptionHedgingSimulation.xls[1]中yahoo finance data表中。
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·点击数据>排序>按日期升序。
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·在单元格O13（或“Normal Returns”表中的单元格N13）中输入所买入的期权的隐含波动率（衍生品交易的零和游戏本质，意味着空头交易的结果刚好是多头交易的反面）。
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·用来对冲的波动率可以在单元格O7中进行调整（“Normal Returns”表中为单元格N7）。
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·按F9键可以重新计算“Normal Returns”表。
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交易评估
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Trade Evaluation表[2]是交易后评估过程的一个模板。可以在列C中输入每日损益，在列H中输入保证金。在单元格E2中输入利率。
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交易目标
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在Trading Goal.xls中，给定预期的损益和夏普比率（单元格C3和C4），我们可以模拟某一个策略的结果。它会画出20条该过程在半年中的实现线。显然，即便是最好的交易员也会在短期中遭遇不太好的结果。按F9键可以重新计算。
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