… на примере eur/usd (котировки с 1999 года для дней, недель и месяцев; часы и пятиминутки — по 65000 баров).
Во-первых, автокорреляция волатильности значительно сильнее для диапазонов типа high-low, чем для диапазонов close-open. Это довольно просто объяснить: если диапазоны high-low детерминированы <только> прошлой волатильностью, то положение цен close и open относительно друг-друга и цен high и low «более случайно». Поясню: наприм., мы имеем ряд примерно одинаково длинных свечей, что приводит к высокой АК волатильности типа high-low. Но некоторые из этих свечей вероятно будут иметь длинные тела (close-open) с короткими тенями, а некоторые — короткие тела с длинными тенями. В этом случае АК диапазонов (close-open) неизбежно будет слабее.
Во-вторых, отсутствует четкая зависимость АК диапазонов close-open (1) от АК диапазонов high-low (2). Так для пятиминуток АК 1-го типа в 2,3 раза меньше АК 2-го типа. А для месячных цен — в 7,8 раз. Это объяснить гораздо труднее.
Рис1. АК размеров ценовых дипазонов разных типов
На примере евро хорошо заметна лишь одна закономерность АК волатильности: на краткосрочном таймфрейме она более выражена, чем на долгосрочном. Впрочем, я проверял ее на других инструментах: эта закономерность не является универсальной.
P/S/ Возможно, некоторым это будет не очень понятно. Тему об АК волатильности начинал здесь:
http://smart-lab.ru/blog/66140.php
Основное предолжение там — это волатильность вычислять по формуле v = H — L — |C — O| / 2.
где соответственно High, Low, Close, Open.
Может быть будет Вам полезно для анализа.
V = 2*(H-L) — |O-C| + (O-Cl), где Cl — предыдущее закрытие.
попробовал рассчитать волатильность как написано выше
double V = Math.Log(High[bar]) — Math.Log(Low[bar]) — Math.Abs(Math.Log(Close[bar]) — Math.Log(Open[bar]))/2;
получились данные по автокорелляции:
5 минут: 0,600107869
15 минут: 0,585365742
1 час: 0,57348694
это все по фСберу за 11-й год
вот сижу, думаю как это использовать)