Excel VBA to makes traders’s financial engineering fantasy come true-ExcelVBA 實現交易者對金融工程的異想
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關於本書
商學應用開發工具書，雖然我他們盡力讓其內容更完善，但文中確實有很多領域非筆者所長，因此我也只能盡力而為。方法的相關內容，數理推導或更多MicrosoftExcel 2003為主要的開發工具，雖然也皆從Excel 2007版本上進行測試，但因為每一個相關的應用相關興趣，讀者可以根據文中所提的參考文獻或其他相關的專書來掌握這部分的相關知識。每台電腦作業系統及辦公室作業系統的初始安裝可能不同或版本不同，因此無法保證每部計算機皆可正常運行所有程序。但筆者根據以往的經驗，於Excel 2007之後版本的版本其相關聲明數量擴展嚴格，故若是者執行程序發生無法正常運行時，可以由變數是有進行宣告開始檢查，若真的現未宣告的變數，請讀者自行使用Dim進行變數宣告；若無法判斷變數的類型別，可 宣告示為Varian t來完成公告，另外，請注意每段模組最上層的宣告是否包含選項Base 1，其表示間隔由1開始，若無表示框由0開始計值。因文中的應用程序在多處使用外部元件或動態連結函式庫，因此如果讀者的計算機中無安裝或註冊外部元件（如COM或ActiveX），或動態連結函式庫所放置的位置與讀者可查詢代碼中是否有外部元件可依文中的說明找到下載網址，若元件下載時包含註冊程序則讀者無須補充註冊；若下載只是將元件加載硬碟中，讀者必須開啟CM D（Windows XP）可直接由“開始/執業/鍵入cmd /確定”來開啟，Windows 7則由“開始/搜尋程序及檔案/鍵入cmd”當系 dll檔，若無則是將連結檔放置到正確的辦公室作業系統中包含許多類別庫的引用，當然，我們自行在VBE編輯環境中選擇“工具/設定引用項目/替代為使用的類別庫/確定”即可。正確的使用類別庫可以簡化代碼以及開發的時程，但VBA的編程環境對類別庫的使用並不善於於友善，可能需要查詢很多的外部使用說明，如果讀者使用的是Windows提供的類別庫，在MSDN中都可以查詢到相關的語法與說明，如果使用外部類別庫則必須依賴他們所提供的文件，否則很難正確使用類別庫所提供的功能。
關於作者
目錄
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第一篇 VBA 程式基礎
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第一章 序論
- 第一節 程式語言 1-1
- 第二節 Visual Basic for Application 1-2
- 第三節 財務與金融工程 1-4
- 第四節 結論 1-5
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第二章 Excel VBA 環境與撰寫基礎
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第一節 認識Excel VBA 2-1
- 壹 Excel 工作表 2-2
- 貳 巨 集 2-3
- 參 Visual Basic for Application 2-5
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第二節 物件導向設計與控制項 2-10
- 壹 基本控制元件 2-11
- 貳 特殊控制元件 2-24
- 參 儲存與開啟檔案格式 2-29
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第三節 撰寫程式碼 2-34
- 壹 宣 告 2-34
- 貳 範 圍 2-36
- 參 程 序 2-37
- 肆 函 數 2-39
- 伍 偵 錯 2-40
- 陸 模 組 2-42
- 柒 類別模組 2-43
- 捌 副程序 2-46
- 玖 參數與引數 2-47
- 拾 自訂表單編輯 2-48
- 拾壹 物件層級 2-48
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第四節 動態設計 2-50
- 壹 動態調整視窗 2-50
- 貳 動態建立物件 2-56
- 參 程序動態處理 2-59
- 第五節 結論 2-65
-
Appendix 2
- 2-A 期貨與選擇權結算日期 2-66
- 2-B 關於Microsoft Script Editor 2-66
- 2-C CreateObject 函數對ActiveX 物件的引用 2-67
- 2-D FileFormat SaveAs 方法 2-68
- 2-E 關於VBA 快速鍵 2-70
- 2-F 關於活頁簿及表單事件 2-73
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第一節 認識Excel VBA 2-1
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第三章 函數、迴圈、陣列與圖表
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第一節 VBA 函數 3-1
- 壹 VBA 的內建函數 3-1
- 貳 自建函數 3-5
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第二節 VBA 迴圈敍述 3-13
- 壹 選擇性敍述 3-14
- 貳 迴圈敍述 3-20
- 第三節 VBA 陣列 3-32
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第四節 VBA 建立圖表 3-36
- 壹 Chart 物件模型 3-37
- 貳 VBA 建立圖表的技巧 3-39
- 參 建立動態圖表 3-46
- 肆 建立互動式圖表 3-52
- 第五節 結論 2-65
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Appendix 3
- 3-A 期貨與選擇權可交易月份 3-68
- 3-B 關於ChartDimensionsEnum 常數 3-71
- 3-C 關於ChartSpecialDataSourcesEnum 常數 3-71
- 3-D 關於ChartChartTypeEnum 常數 3-72
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第一節 VBA 函數 3-1
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第一章 序論
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第二篇 統計機率、財務分析與金融工程
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第四章 機率模型
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第一節 機率概念 4-1
- 壹 機率運算、Bayes’Rule 及 Bonferroni Inequality 4-2
- 貳 隨機變數 4-6
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第二節 離散機率分配 4-10
- 壹 伯努力分配(Bernoulli Distribution)及二項分配(Binomial Distribution) 4-11
- 貳 幾何分配(Geometric Distribution) 4-17
- 參 超幾何分配(Hypergeometric Distribution) 4-21
- 肆 離散均勻分配(Discrete Uniform Distribution) 4-27
- 伍 卜瓦松分配(Poisson Distribution) 4-30
- 陸 負二項分配(Negative Binomial Distribution) 4-35
-
第三節 連續機率分配 4-40
- 壹 均勻分配(Uniform Distribution) 4-40
- 貳 常態分配(Normal Distribution) 4-42
- 參 伽瑪分配(Gamma Distribution) 4-49
- 肆 貝他分配(Beta Distribution) 4-54
- 伍 柯西分配(Cauchy Distribution) 4-57
- 陸 韋伯分配(Weibull Distribution) 4-61
- 柒 指數分配(Exponential Distribution) 4-64
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第四節 聯合機率分配函數 4-67
- 壹 Student't 分配 4-69
- 貳 Snedecor'F 分配 4-72
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第五節 估計 4-75
- 壹 動差估計 4-75
- 貳 貝氏估計 4-76
- 參 最大概似估計 4-79
-
第六節 檢定 4-87
- 壹 概似比檢定 4-88
- 第七節 結論 4-94
-
Appendix 4
- 4-A 極值分配 4-96
- 4-B 迴歸分析 4-103
-
第一節 機率概念 4-1
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第五章 程式交易
- 第一節 傳統交易至程式交易 5-2
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第二節 交易策略及模組 5-3
- 壹 建置交易策略 5-4
- 貳 訊號與繪圖 5-20
- 參 外部檔案 5-36
- 肆 歷史資料 5-42
-
第三節 交易系統 5-54
- 壹 整合平台交易環境 5-54
- 第四節 結論 5-62
-
Appendix 5
- 5-A 與 TradeStation 溝通 5-64
- 5-B 與 MetaTrader 溝通 5-73
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第六章 演算法交易
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第一節 智慧單 6-6
- 壹 智慧下單環境 6-2
- 貳 二擇一選單 6-23
-
第二節 演算法模型 6-31
- 壹 VWAP 6-31
- 貳 分時分量 6-40
- 第三節 其它 6-43
- 第四節 結論 6-59
-
Appendix 6
- 6-A Send Mail 6-61
- 6-B WebClient And Regulation 6-68
-
第一節 智慧單 6-6
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第七章 衍生性金融商品之評價模型
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第一節 股票指數選擇權評價模型 7-1
- 壹 選擇權評價理論 7-3
- 貳 選擇權的避險參數 7-33
- 參 選擇權套利交易策略 7-41
- 肆 隱含波動率與 VIX 指標 7-55
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第二節 其它選擇權介紹 7-68
- 壹 債券選擇權 7-68
- 貳 利率選擇權 7-68
- 參 匯率選擇權 7-69
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第三節 組合型商品 7-70
- 壹 債券結構型商品 7-71
- 貳 可轉換公司債 7-72
- 參 結構型商品等於風險 7-78
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第四節 風險控管模型 7-78
- 壹 歷史模擬法 7-79
- 貳 Monte Carlo 法 7-80
- 參 Delta-Normal 法 7-80
- 肆 一般化自我迴歸異質條件變異數法 7-84
- 伍 選擇權之 VaR 方法 7-95
- 第五節 結論 7-96
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Appendix 7
- 7-A 短天期選擇權換倉 7-98
- 7-B 投資組合風險評估 7-101
-
第一節 股票指數選擇權評價模型 7-1
-
第四章 機率模型
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第三篇 數值方法、人工智慧在金融領域之應用
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第八章 數值與模擬分析法
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第一節 統計模擬與隨機過程 8-2
- 壹 統計模擬 8-3
- 貳 卜瓦松過程(Poisson Process) 8-13
- 參 韋納過程(Wiener Process) 8-15
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第二節 演算法分析與數值方法(Numerical Methods) 8-19
- 壹 演算法分析 8-19
- 貳 再論排序與方陣求逆演算法 8-24
- 參 數值方法 8-43
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第三節 有限差分法(Finite Difference Methods) 8-51
- 壹 樹狀模型(Lattice Model) 8-52
- 貳 有限差分法 8-52
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第四節 蒙地卡羅模擬(Monte Carlo Simulation) 8-57
- 壹 蒙地卡羅模擬 8-58
- 貳 隨機微分方程(Stochastic Differential Equations) 8-62
- 第五節 自體抽樣(Bootstrapping Approach) 8-66
- 第六節 傅利葉轉換(Fourier Transform) 8-71
- 第七節 結論 8-82
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Appendix 8
- 8-A 自建 DLL 檔 8-83
- 8-B 自建 XLL 檔 8-91
- 8-C Edgeworth Expansion 8-107
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第一節 統計模擬與隨機過程 8-2
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第九章 人工智慧的應用
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第一節 Neural Network Model 9-1
- 壹 感知機 9-5
- 貳 倒傳遞神經網路模型 9-11
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第二節 Fuzzy Theory 9-23
- 壹 Fuzzy Logic 9-25
- 貳 群聚分析 9-29
- 第三節 Genetic Algorithms 9-35
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第四節 Simulated Annealing Algorithms 9-41
- 壹 模擬退火 9-42
- 貳 Metroplis Algorithms 9-46
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第五節 其它數學尋優方法 9-51
- 壹 爬山搜尋演算法 9-51
- 貳 禁忌搜尋法 9-53
- 參 蟻群優化演算法 9-59
- 肆 蜂群演算法 9-69
- 第六節 馬可夫鏈(Markov Chain) 9-71
- 第七節 結論 9-78
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Appendix 9
- 9-A 自建 COM 增益集組件 9-73
- 9-B GATSP COM 組件 9-85
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第一節 Neural Network Model 9-1
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第八章 數值與模擬分析法
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