how to display pdf file in picturebox in c# : Delete text from pdf online Library SDK class asp.net .net winforms ajax Financial%20Modeling%20with%20Excel%20and%20VBA8-part498

© 2011   Ben Van Vliet 
81
cursor = 1 
For j = 1 To 30000 
time_sum = time_sum + ticks(j).Time 
If (time_sum > 60000) Then 
Range("A2").Offset(count).value = ticks(cursor).Price 
Range("B2").Offset(count).value = Max(ticks, cursor, j - 1) 
Range("C2").Offset(count).value = Min(ticks, cursor, j - 1) 
Range("D2").Offset(count).value = ticks(j - 1).Price 
cursor = j 
count = count + 1 
time_sum = time_sum - 60000 
End If 
Next j 
Application.ScreenUpdating = True 
End Sub 
Function Max(ts() As Tick, start As Double, finish As Double) As Double 
Dim i As Integer 
Dim value As Double 
For i = start To finish 
If ts(i).Price > value Then 
value = ts(i).Price 
End If 
Next i 
Max = value 
End Function 
Function Min(ts() As Tick, start As Double, finish As Double) As Double 
Dim i As Integer 
Dim value As Double 
value = 9999999 
For i = start To finish 
If ts(i).Price < value Then 
value = ts(i).Price 
End If 
Next i 
Min = value 
End Function 
Delete text from pdf online - extract text content from PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File
extract pdf text to word; copy text from pdf reader
Delete text from pdf online - VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application
extract text from pdf file using java; pdf text replace tool
© 2011   Ben Van Vliet 
82
The code above created bars with the following chart: 
48.5
49
49.5
50
50.5
51
1
13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 205 217 229 241
Randomly generated bar data 
The histogram of the log returns of the one minute time series appear to be approximately 
normally distributed: 
Histogram
0
5
10
15
20
25
30
35
-0.0050
-0.0040
-0.0030
-0.0020
-0.0010
0.0000
0.0010
0.0020
0.0030
0.0040
0.0050
Bin
Frequency
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
120.00%
Distribution of log returns 
VB.NET PDF delete text library: delete, remove text from PDF file
Able to delete text characters at specified position from PDF. like add PDF text, add PDF text box and Online .NET framework freeware download and VB.NET class
erase text from pdf file; c# get text from pdf
VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.
Online source codes for quick evaluation in VB.NET class. If you are looking for a solution to conveniently delete one page from your PDF document, you can use
get text from pdf file c#; copy and paste text from pdf
© 2011   Ben Van Vliet 
83
The mean return was very close to 0 at .000005, and the standard deviation was .0017.  
Given more bar data, we would see the normal distribution even more clearly. 
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
files, C# view PDF online, C# convert PDF to tiff, C# read PDF, C# convert PDF to text, C# extract PDF pages, C# comment annotate PDF, C# delete PDF pages, C#
extract formatted text from pdf; extract text from scanned pdf
C# PDF Page Delete Library: remove PDF pages in C#.net, ASP.NET
Advanced component and library able to delete PDF page in both Visual C# .NET WinForms and ASP.NET WebForms project. Free online C# class source code for
extract text from pdf java; copy paste text pdf file
© 2011   Ben Van Vliet 
84
C. 
Modeling Time Series Data 
Here is an actual chart using real daily closing price data of Boeing stock (symbol BA) 
from 10-02-2008 to 10-02-2009. 
0
10
20
30
40
50
60
1
13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 205 217 229 241
Price path of BA stock 
The histogram for the daily log returns for BA over the year also appears to be 
approximately normally distributed: 
Histogram
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-0.1
-0.08
-0.06
-0.04
-0.02
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Bin
Frequency
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
120.00%
Distribution of BA log returns 
The mean log return is .00011 with a standard deviation .0335. 
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
PDF Online. Annotate PDF Online. Create PDF Online. Convert PDF Online. WPF PDF PDF Write. Text: Insert Text to PDF. Text: Delete Text from PDF. Text: Replace
copy text pdf; copy text from pdf to word with formatting
C# PDF delete text Library: delete, remove text from PDF file in
C#.NET PDF SDK - Delete Text from PDF File in C#.NET. How to Use C# Programming Demo Code to Delete Text from PDF File with .NET PDF Component.
extracting text from pdf; copy and paste text from pdf
© 2011   Ben Van Vliet 
85
The goal now is to simulate price data without first creating ticks.  To simplify, we will 
just generate closing prices.  We can do this easily using the normal distribution. 
t
t z
t
t
s
Se
S
σ
μ
+
+
=
1
If t = 1, then we can generate a one period ahead random price as per: 
σ
μ
s
z
t
t
Se
S
+
+
=
1
Cell D2 contains the following Excel formula: 
EXCEL: 
= D1 * EXP( $B$1 + NORMSINV( RAND() ) * $B$2 ) 
Mean 
0.000005  
50
StDev 
0.0017  
50.01666
49.94792
49.94042
49.90814
The chart output for this appears as follows: 
48.5
49
49.5
50
50.5
51
51.5
52
1 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 205 217 229 241
Random price path 
VB.NET PDF - Convert PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
files, C# view PDF online, C# convert PDF to tiff, C# read PDF, C# convert PDF to text, C# extract PDF pages, C# comment annotate PDF, C# delete PDF pages, C#
copy text from protected pdf to word; copy pdf text to word document
VB.NET PDF - Annotate PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
VB.NET HTML5 PDF Viewer: Annotate PDF Online. This part will explain the usages of annotation tabs on RasterEdge VB.NET HTML5 PDF Viewer. Text Markup Tab. Item.
.net extract pdf text; can't copy text from pdf
© 2011   Ben Van Vliet 
86
D. 
LAB 6:  Augmenting the Simple Price Path Simulation
Odd lots happen.  How could we change our model to include occasional odd lot 
trades? 
The rate of trading activity is not constant.  How could we change our model to 
incorporate the fact that trading volume is greater at the open and at the close of 
the trading day? 
© 2011   Ben Van Vliet 
87
1. 
Fat Tails 
The assumption in the previous model is that the standard deviation remains constant 
over the price path, which is almost certainly not representative of the real world.  Stocks 
typically exhibit periods of low volatility and periods of high volatility, usually for 
exogenous or fundamental reasons—market shocks, earnings reports, etc.  Fat tails are a 
property of financial data distributions relative to normal distributions which have thin 
tails.  In an attempt incorporate extreme events with greater probability than a normal 
distribution would imply, mixture models that mix distributions together have been 
developed.  As a simple example, the code below implements a jump process, where 1% 
of the time the width of the distribution generating the random returns increases from one 
standard deviation, or volatility, to another. 
Now, for simplicity, let’s set μ ≈ 0, so that: 
σ
s
z
t
t
S e
S
−1
=
VBA: 
Function Mixture_of_Normals( price As Double, vol1 As Double, _ 
vol2 As Double ) As Double 
Dim us As Double 
us = Rnd() 
If us < 0.99 Then 
Mixture_of_Normals = Random_Price(price, vol1) 
Else 
Mixture_of_Normals = Random_Price(price, vol2) 
End If 
End Function 
Function Random_Price( price As Double, vol As Double ) As Double 
Random_Price = price * Exp(mu + Application.NormSInv(Rnd()) * vol) 
End Function 
Mean 
50 
StDev 1 
0.01 
49.50734
StDev 2 
0.10 
49.43878
49.7491 
49.68668
In cell D2 and copied down is the following formula: 
EXCEL: 
© 2011   Ben Van Vliet 
88
= Mixture_Of_Normals( D1, $B$2, $B$3 ) 
This code produced the following sample price path: 
0
10
20
30
40
50
60
1
60 119 178 237 296 355 414 473 532 591 650 709 768 827 886 945
Random price path with jumps 
A histogram of the log returns will show a normal-like distribution but with fatter tails. 
2. 
Stochastic Volatility Models 
Stochastic volatility models treat volatility as a random process, governed by state 
variables, and may include a serial correlation and a tendency to revert to a long-run 
mean value.  Stochastic volatility models are one way to resolve the shortcoming of many 
financial models that assume constant volatility over some time horizon, which is 
certainly a contradiction of widely observed phenomena.  Stochastic volatility models are 
used to value and manage risk associated with derivative instruments.   
The Heston model, proposed by Dr. Steven Heston (currently of the University of 
Maryland), represents the evolution of volatility by assuming that it is not constant, but is rather 
itself a random variable.  The basic model assumes that the price S
t
follows: 
S
t
t
t
t
t
dW
S
dt
S
dS
⋅ ⋅
= ⋅ ⋅ ⋅ +
ν
μ
where ν
t
, the instantaneous variance, is a Cox-Ingersol-Ross (CIR) process: 
(
)
ν
ν
ξ
κ θ ν
ν
t
t
t
t
dW
dt
d
⋅ + + ⋅
= ⋅ ⋅ −
Where 
S
t
dW
and 
ν
t
dW
are Wiener processes, or random walks, with correlation ρ.  The 
parametersare: 
μ is the rate of return of the asset. 
© 2011   Ben Van Vliet 
89
θ is the long-run variance.  That is, as t tends to infinity, the expected value of ν
t
tends to 
θ. 
κ is the rate at which ν
t
reverts to θ. 
ξ is the volatility of volatility.  That is, the variance of ν
t
a. 
ARCH(1) 
An autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) model considers the variance 
of the current period return, (i.e. the error term) to be a function of the prior period 
squared errors.  We use it finance, to account for volatility clustering, i.e. periods of high 
volatility tending to be followed by periods of low volatility.  The ARCH(1) equation is: 
2
2
1
ˆ
t
t
r
γ α
σ
= +
+
b. 
GARCH(1,1) 
An generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model considers 
the variance of the current period return, (i.e. the error term) to be a function of the prior 
period squared errors and the prior period estimated of variance.  We use it finance, to 
account for volatility clustering, i.e. periods of high volatility tending to be followed by 
periods of low volatility.  The GARCH(1,1) equation is: 
2
2
2
1
ˆ
ˆ
t
t
t
r
βσ
γ α
σ
+
= +
+
Here is an Excel implementation of the GARCH(1,1) formula: 
gamma 0.0001 
Price 
Return 
GARCH 
Vol 
Alpha 
0.4 
50 
Beta 
0.6 
51 
0.0198 
0.01 
0.1 
53.44 
0.0467 
0.0062 
0.0788 
53.97 
0.0098 
0.0044 
0.0669 
50.57 
-0.0651 
0.0028 
0.0531 
Where, cells C2 and C32 contain initial prices, cell D3 (and copied down) contains the 
formula: 
= LN( C3 / C2 ) 
Cell E3 is an initial value for the GARCH forecast and column F is the square root of 
column E.  The GARCH equation in E4 and copied down is: 
EXCEL: 
© 2011   Ben Van Vliet 
90
= $B$1 + $B$2 * D3 ^ 2 + $B$3 * E3 
The following chart, of the data in column F, shows the kind of volatility clustering 
commonly observed in markets. 
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97
Volatility Clustering 
b. 
Estimating Volatility 
Often when analyzing financial data, we often estimate volatility over a period of time in 
the past.  This is easily done if we have a time series of price data, where we use log 
returns to calculate the standard deviation of returns.  How though do we estimate 
volatility given only one day of data?  We estimate one day standard deviation using 
close-to-close data as follows: 
σ
CC
i
i
C
C
=
⎝⎜
⎠⎟
⎣⎢
⎦⎥
ln
1
2
However, this method certainly does not capture all of the information of intra-day 
volatility.  A stock could close at 50 one day, gap open to 53 the following day, trade 
down to 44 and close back at 50.  In this case, using this close-to-close calculation would 
not be a very good indicator of volatility since “0” is not a good description of what 
happened. 
To better account for one-period volatility, other, more efficient methods have 
been proposed which use intra-period highs and lows to estimate volatility.  These 
methods are often grouped under the term extreme value estimators.  Since several 
models that we use in financial markets are based on the assumption of continuous time, 
it is more intuitive to examine the entire time period rather than simply the ends.  The 
Documents you may be interested
Documents you may be interested