やればできると解りきっている単調な作業はすぐに飽きるし
見つかるかわからない探し物はこれまたすぐに萎えるし
これが自分のやる気のなさなのか
ほどよいテンポで新発見！ みたいなごほうびがあると気分が乗るのですが
ぐつぐつ言っていてもなにも進展することなく
えーと、どこまでいきましたっけ
日本株の老舗企業156社の年足データで熱力学の適用が可能か否かみていまして
仮の気体定数R'からｎモルに相当するマネーサプライ因子を切り離しまして
仮の気体定数Ｒ’は1975年を基準に文字通り定数となりました。
後々の比熱は単位マネーサプライあたりの比熱、マネーサプライ比熱を導入することになります。
以前ポアッソンの式を参考にln(株価)とln(出来高)のプロットの傾きから比熱比γを求めγ<0となるところを
バブルと定義しておりました。
また前回、Ｒ’が直線から逸脱するこぶがいわゆるバブルを表していて
逸脱を現象論的にシグナルとして見ることができるようになりましたが
おそらくＲ’が逸脱異常を示す以前に負の比熱比γが前兆現象として現れるのであろう
そうだったらいいなあ お願いそうあってくれ と祈りながら
（並行して負の比熱比とはなんぞや？を考えながら）
私が構築しようとしている熱力学系はつくづく正常状態なのだなあ
それでも正常状態の理解なくして異常状態の理解なし の持論を胸に
自分は自分のいる地を歩くしかないのだと。
んで
年足データ分析から月足データ分析に駒を進めることにしまして
データを拾ってくる作業が飽きる飽きる..
出来る人はこういうところもコンピューターにやらせられるのでしょうけども。
月足ならさぞ緻密なデータ分析になるに違いない、と思いきや
期待したほどきれいにまとまりませんでこれは一体どうしたことか、と。
公園のブランコに乗って考えておりましたが ←あぶないひと
思うに熱平衡に達してない点を拾ってしまっているようだ、と。
年足がそこそこまとまっていたのは
一年間の全経済指標を以ていくらと値が落ち着くのに対し
月足では落ち着いていない暫定的な数値を刻んでしまっているようだ、と。
なので今後の作業は熱平衡点の選別、ルール作りかと。
もしも、もしもですが
高精度かつ緻密なギブスの自由エネルギーをまとめることができたならば
一次微分なり二次微分なりをみて相転移シグナルを人より先んじて見つけることができたならば..
などと妄想しながら あれ？
とんでもないことに気づいてしまいました。
比熱を出すにあたって２点のデータを要し
２点間の中間点の値として算出しているので
１点を最新データとしてももう一点が２年前のデータなら導出される比熱は１年前の数値ということに。ああ
ならば最新のデータと２日前のデータで１日前の比熱値を！と思いきや
日が経っていないと温度も動いておらず
分母の温度差がゼロに近づくと導出される比熱値は無限大に発散してしまう。。
そんなわけで昨今のコロナショックもコロナ禍緩和も比熱データとして出ておりません。
完全に遅行指標ですなあ。
二番天井とか二番底みたいなのが来ると比較的新しい比熱データを得ることができるのですが。
なるほどなるほど。
（自分的には）致命的とまでは思っていませんがあまりスマートな道ではないのかも。
長々と綴りましたが
N156種月足のｐ（平均株価）V（平均出来高）S（エントロピー）T（温度）がこちら
４つのエネルギーU（内部エネルギー）H（エンタルピー）
F（ヘルムホルツの自由エネルギー）G（ギブスの自由エネルギー）がこちら
ごちゃごちゃしてますがコロナショックは見えているようだ。
（リーマンショックは見えていない？？）
Cp（定株価比熱）とCv（定出来高比熱）がこちら
サブプライム前のバブル膨張時にCvが上げて収縮時（リーマンショック）にCpが下がる のか（？）
しっぽを掴んだぞ シャア！
まだだ まだ終わらんよ
まだコロナショックを挟んだデータはこれからなので
検証はこれから、ということです。