先月でしたか世界債券円のΣabs/2 が巻き戻しを始めたかもと書きましたが
先週トルコの短期債（３ヶ月債）の金利が暴騰しまして（35.6％）
Σabs/2 がさらに上げてしまいました。
結局なんだった？
米国の債務上限問題に揺れたのか？ and/or トルコのインフレ不安なのか？
正直正確なところはよくわかりません。
例によってヒストグラム検定
正規分布の累積分布関数でフィッティングして求めた標準偏差σ は0.063でした。
かねてからΣabs/2 と標準偏差σ の関係はどうなんだと思っていまして
過去遡って標準偏差σ の算出をしましたところ
Σabs/2：左縦軸 σ：右縦軸
横軸は西暦を少数表記 0.25で四半期間
む？ むむむ
同じではないか！
これはもう違う算出ルートを通って同じところに辿り着いていた、と。
我々はイスカンダルに行くつもりでガミラスに来てしまったのか？ ←例えが古い
他の円についてもΣabs/2 とσ の関係を求めてみました。
横軸：標準偏差σ 縦軸：Σabs/2, 両対数グラフ
よくわかりません。が、どうやらデータ数N に依るようだ、と。
Σabs/2 を σ とN で割ってみますと
※横軸はデフォルト（特に意味はない）
比例定数は0.39辺りにあるぞ、と。
各円のバラツキ、（最大値ー最小値）とN の関係を求めるに
対数関数にのっていることがわかりました。
そのつまりなんだ？
まとめます。
・当手法におけるΣabs/2 は標準偏差σ と同意だった。
・両者の換算定数は0.39
・データ数は大きいほどバラツキは小さくなる。←当たり前すぎる結論でした。
0.39はどこから来たの？
まだちょっとわかりません。が、恐らくネイピア数e≒2.72 の逆数ではないか、と。
なんてことない。
私はガウス山のふもとをぐるりと一周散歩していたにすぎなかった。
ガウス先生の時代から数えて200年の周回遅れだったのだ。orz
ともあれ私の理解が進んだのはよかったです。
米国実体経済円についてはデータ数N=permut(9, 2)=72、
現状９指標から出しておりましてバラツキを覚悟しなければならない
けれどもバラツキを承知でぎりぎり本質に迫れる程度に、、なにも見えないわけでもない。
データ数Nを増やすと作業が膨大となりまして.. もっとマクロの腕を上げないと。。