Фракталы

В незапамятные участвовал в конкурсах работ МАН. Сам по математике, но однажды оказался зрителем на докладе в секции биологии. Работа была посвящена изумительному наблюдению, подкрепленному большим числом замеров: окружность любого муравейника примерно втрое длиннее его диаметра. © Константин Иванов

 В давние времена, на сайте трейдеров Комон вели речь о  заумных вещах, таких как::  Hurst exponent,  Fractal  dimension и тп. Недавно прочитал статью о фрактальных характеристиках  временных рядов. Цитата: «Так, при 1,5 > D >1  временные ряды (валютных курсов,  курсов акций и др.) имеют долговременную корреляцию, возникает персистентное состояние рынка, полностью  характеризующееся показателем фрактальной размерности. Причем, близкое к единице значение фрактальной размерности указывает на скорое окончание действующего тренда. При D =1,5 с разбросом ± 0,05 поведение системы стохастическое и хорошо описывается классическими статистическими методами. При 2 > D >1,5, чем ближе D к  двойке, тем более нелинейным становится  временной ряд, возникает антиперсистентное состояние курса акций, временная кривая курса становится неустойчивой и готова перейти в новое состояние.» Решил попробовать  применить к фьючерсу на Сбербанк ТФ =1 мин. 

Откройте в любом звуковом редакторе на вашем компьютере (можно использовать бесплатный Wave Editor) любой музыкальный отрывок. Увеличьте масштаб звукового ряда до тех пор, пока не станет отчетливо различима цикличная синусоида. Сделайте скриншот экрана.

Визуально сравните скриншот спектрального анализа музыкального отрывка с графиком «Сбербанка» или любого другого ликвидного инструмента и ответьте на следующие вопросы: 

1) какие принципиальные различия вы находите между двумя типами колебательных процессов (звука и ценовых изменений)?
2) что общего между этими процессами?
3) каково основное назначение спектрального анализа звукового сигнала?