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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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科拉多–苏偏度曲线
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CorradoSu.xls使用了最小二乘法和规划求解来获得与科拉多–苏模型相一致的隐含波动率、偏度和峰度，数据为看涨期权的市场价格。该表使用了规划求解加载项，因此并不被保护。在单元格C2至C4中设置参数。在单元格E3中设置最低的行权价。在单元格H3至H9中输入看涨期权的市场中间价。打开规划求解，确定求解目标为最小化单元格J2（市场价与科拉多–苏价格之间的差异的平方和），可变单元格为C5：C7。通过在单元格F3至F9中直接输入隐含波动率，或是使用规划求解，来得到不同行权价时的隐含波动率曲线。在使用规划求解来计算隐含波动率时，比如要获得行权价为35时的隐含波动率，可以在规划求解中通过变化单元格F3来最小化单元格G3与H3之间的差异。
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均值回复模拟器
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在“Mean Reversion Simulator.xls”中，我们可以用第6章中提到的规则来模拟一个均值回复过程的交易。“Normal Noise”表使用了一个修改了的规则来进行交易，其中合约标的服从奥恩斯坦–于伦贝克过程（Ornstein-Uhlenbeck Process），新息（innovations）服从标准差为1的正态分布。可在单元格J3中调整开仓的标准差倍数，如果该值为2，意味着我们会在偏离合理价值2倍标准差时开仓，此时我们会投入一半的可用资金。当资产收益率回归至均值时，我们才平仓。“normal noise’exact”表根据式（6-28）的最优化规则对开仓时机进行了比例化展示。fat-tailed表也模拟了该交易在噪声服从T分布时的结果。此时会产生超额峰度。“fat-tailed’noise exact”表中的损益曲线显示，式（6-28）的规则在此情形下就太激进了。不过，我们也可以找到一些能盈利的简单规则（通过在“fat-tailed’noise simple”表中调整单元格Z3）。
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[1] 此处原书误写为Garch.xls。——译者注
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[2] 网站下载的压缩包中并无该表。——译者注
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波动率交易：期权量化交易员指南（原书第2版） 作者简介
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尤安·辛克莱是一名有超过15年职业期权交易经验的交易员。他先在伦敦国际金融期货交易所担任场内书记员，然后成为德国综合指数（DAX）和欧洲斯托克指数（EuroStoxx）期权的做市商。他陆陆续续地交易了股票指数、个股、商品和利率产品的期权，以及大量的与权益和期货有关的策略。他现在在布卢菲交易公司（Bluefin Trading）担任风险管理人。
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他毕业于布里斯托尔大学，获得理论物理学博士学位。他写作了两本书——《波动率交易》和《期权交易》，都是由John&Wiley公司出版的。
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辛克莱博士生于新西兰，目前在芝加哥居住。他的家庭成员包括他的妻子安、他的狗拉尔夫，以及许多都有自己名字的猫。
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