1. Колмогоров-Смирнов сравнивает Sup(Р₁(x<a)-Р₂(x<a)), умноженное на корень из числа испытаний.
2. "На хвостах" моих картинок по 8-10 испытаний, т. е. "ни о чем". Но самое интересное, что выделение 42 "хвостов" с последующим делением на их СКО вообще дало величину в границах [-2;2] и это свойство сохраняется и для цен закрытия при несколько большем числе "хвостовых" точек. Что говорит, что причина "хвостов" исключительно в нестационарности дисперсии приращений логарифмов.
3. В таблице четко видно, что чем меньше разброс дисперсии, тем лучше приближение. А так как распределение, которым приближали, и получено, как смесь нормальных со случайной дисперсией, то, вероятней всего, на участках постоянной дисперсии мы и имеем нормальное распределение. Собственно это и "основа" моих систем.
4. Картинку на гугл диске надо сделать общедоступной и вводить ссылку

httрs://drive.google.com/uc?export=view&id=ID-картинки

ID-картинки не меняется.

С уважением