时间价格模型总论
股票价格预测模型中的时间序列分析研究
股票价格预测模型中的时间序列分析研究股市的涨涨跌跌一直备受人们关注，由于各种因素的影响，股票价格的变化无法被单纯的线性模型所描述。
因此，时间序列分析就成为了一种比较流行的股票价格预测方法。
在本文中，我们将会进一步探究这一模型的特征以及它对股票价格预测的作用。
什么是时间序列分析？时间序列分析，简而言之，就是通过观察数据在时间上的变化规律，来预测未来的变化趋势。
在股票价格预测中，时间通常是指一定的时间间隔内，股票价格的变化情况。
根据这种变化情况，我们可以使用不同的时间序列模型来进行预测，其中最常见的是AR、MA和ARMA模型。
AR模型表示自回归模型，也就是通过历史数据对未来数据进行预测的模型。
MA模型表示移动平均模型，使用平均值来预测未来数据。
ARMA模型则结合了这两种模型的优势。
在进行时间序列分析时，我们需要首先找到一个适当的时间间隔，并使用数据收集、分析来确定最终的模型。
如何应用时间序列分析预测股票价格？当我们使用时间序列分析模型来进行股票价格预测时，首先需要收集过去一段时间内的股票价格数据。
之后，我们可以使用这些数据生成一个时间序列，并对该时间序列进行分析。
一旦我们了解了该时间序列的特征，比如说趋势、周期性、季节性等等，就可以结合不同的时间序列模型来进行预测。
例如，在使用AR（1）模型时，通过计算历史数据的自相关系数，我们可以估计出未来股票价格的变化趋势。
如果我们发现从一个时间段到另一个时间段的股票价格变化相差较大，那么我们就可以使用ARMA模型，以更好地进行预测。
当然，这只是时间序列分析模型中的两种常见模型，我们还可以使用其他不同的时间序列分析模型来进行预测。
需要注意的是，虽然时间序列分析模型在预测股票价格方面是很有效的，但它并不是完美的。
定量分析不会考虑到政治、社会、经济等因素，这些因素在股票价格的波动中也起着不小的作用。
因此，在进行预测时，应该根据所需的获取到股票价格数据，并结合行业与市场相关的政治和经济新闻等信息，才能得到更加准确的预测结果。
财务管理 学习笔记
财务管理课程学习笔记会计姓名：一、学习内容（30分）（一）、学习目标第一章：总论1、通过本章学习，要求掌握财务管理、财务活动和财务关系的概念和各自包括的内容。
2、熟悉财务管理目标的特征；3、熟悉财务管理目标几种主要观点；4、熟悉财务管理环境的内容及其与财务管理的关系。
5、通过本章的学习，使学生对企业财务管理的基本框架有一个总括认识，为以后各章的学习建立扎实的理论基础。
第二章：财务管理的价值观念1、通过本章学习，要求掌握货币时间价值的概念、表示方法；2、掌握各种货币时间价值的计算。
了3、解风险的概念和种类；掌握风险报酬的概念；掌握风险计量的指标；掌握风险报酬系数的概念和作用；掌握风险与报酬的基本关系；掌握用资本资产定价模型确定投资报酬率的方法；4、了解证券投资组合的基本理论。
第三章：财务分析1、通过本章学习，要求掌握偿债能力分析、资产管理效率分析、盈利能力分析、上市公司财务分析等财务指标的计算，并能根据所计算出的各项财务指标结果分析企业存在的问题及其原因并提出改进的措施；2、掌握杜邦分析体系中主要财务指标之间的关系，并能够利用该体系对企业的财务状况进行定性分析和定量分析。
3、要求掌握现金流量表的分析方法。
要求熟悉财务报表的基本结构和内容；熟悉财务分析的方法和思路。
4、了解财务分析的目的；财务报表分析的局限性。
第四章：筹资管理1、通过本章学习，要求掌握权益筹资和负债筹资的特点；掌握债券筹资和股票筹资的优缺点；掌握影响债券发行价格的因素和确定方法；掌握借款的信用条件。
2、熟悉长期负债和短期负债的筹资方式；熟悉商业信用的筹资方式。
3、了解股票的发行和上市的相关内容；了解债券发行的相关内容；了解长期借款的程序；了解应计项目筹资。
4、通过本章的学习，要求掌握资本成本的概念和表示方法；掌握个别资本成本、加权资本成本；掌握财务杠杆系数、经营杠杆系数总杠杆系数的计算；掌握最佳资本结构的概念；掌握每股收益分析方法。
基于时间序列模型的股票价格预测方法
基于时间序列模型的股票价格预测方法第一部分：引言在目前股票交易市场上，预测股票价格是投资人最关心的事情之一。
因此，对股票价格进行可靠的预测是非常重要的。
时间序列模型是预测股票价格最常用的方法之一。
时间序列模型可以通过对历史数据的分析来预测未来价格走势。
本文将重点介绍时间序列模型并探讨其在股票价格预测中的应用。
第二部分：时间序列模型的基本概念时间序列是一组随时间变化而变化的数据。
时间序列模型基于时间序列数据对未来趋势进行预测。
时间序列模型将数据分解成趋势、季节和残差三个成分，每个成分都有特定的模型。
时间序列模型的基本假设是历史价格数据可以预测未来价格走势。
时间序列模型需要考虑时间序列数据的平稳性和自相关性。
平稳数据表示数据在时间上没有任何趋势，自相关数据表示数据中存在依赖关系。
时间序列模型应用于股票价格预测中时需要对股票价格时间序列数据进行分析。
第三部分：时间序列模型的应用时间序列模型可以应用于股票价格的预测。
时间序列模型需要将股票价格时间序列数据分解成趋势、季节和残差三个成分。
趋势模型可以通过对历史数据的趋势分析来预测未来的趋势。
季节模型可以通过对历史数据的季节性分析来预测未来季节性的变化。
残差模型可以通过对历史数据的残差分析来预测未来的偏差。
AR模型和MA模型是常用的时间序列模型。
AR模型是自回归模型，该模型假设当前值与前一时刻的值相关。
AR模型的方程为：Y(t) = μ + ϕ1 * Y(t-1) + ϕ2 * Y(t-2) + ... + ϕp * Y(t-p) + ε(t)其中，Y(t)表示t时刻的价格，μ表示均值，ϕ1到ϕp表示自回归系数，ε(t)表示误差项。
MA模型是滑动平均模型，该模型假设当前值与随机误差相关。
MA模型的方程为：Y(t) = μ + ε(t) + θ1 * ε(t-1) + θ2 * ε(t-2) + ... + θq * ε(t-q)其中，Y(t)表示t时刻的价格，μ表示均值，θ1到θq表示滑动平均系数，ε(t)表示误差项。
时间序列模型与商品价格
时间序列模型与商品价格时间序列模型是一种用于分析时间序列数据并预测未来趋势的统计模型。
它可以应用于各个领域，包括金融、经济学以及市场营销等。
在商品市场中，时间序列模型可以用来预测商品价格的涨跌和波动情况，帮助企业做出决策和制定市场策略。
一、时间序列模型的基本概念时间序列模型的目标是根据过去的数据，预测未来一段时间内的数据变化趋势。
为了实现这一目标，首先需要了解时间序列模型的基本概念。
1.时间序列数据时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合，其中每个观测值与特定时间点相关联。
在商品市场中，时间序列数据可以是每日、每周或每月的商品价格数据。
2.平稳性平稳性是时间序列模型的一个重要假设前提。
平稳性意味着时间序列数据的统计特性不随时间的推移而发生变化。
如果数据不平稳，需要通过差分、对数转换等方法将其转化为平稳序列。
3.自相关性自相关性是指时间序列数据中观测值之间存在的相关性。
通过自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的分析，可以确定时间序列模型的阶数。
二、常用时间序列模型在商品价格预测中，有几种常见的时间序列模型可以用来进行建模和预测。
1.移动平均模型(MA)移动平均模型是一种简单的时间序列模型，它基于过去一段时间的平均价格来预测未来的价格走势。
该模型适用于平稳时间序列数据。
2.自回归模型(AR)自回归模型是基于过去一段时间的观测值来预测未来值的时间序列模型。
该模型适用于具有自相关性的时间序列数据。
3.自回归移动平均模型(ARMA)自回归移动平均模型是自回归模型和移动平均模型的结合。
它可以同时捕捉到自相关性和移动平均性。
4.季节性模型季节性模型用于捕捉时间序列数据中的季节性变化。
在商品价格预测中，特别是季节性商品如水果和蔬菜，季节性模型可以提供有价值的预测信息。
三、时间序列模型在商品价格预测中的应用时间序列模型在商品价格预测中有着广泛的应用。
通过建立适当的时间序列模型，可以帮助企业预测商品价格的未来变动，并据此采取相应的策略。
期货交易中的时间价值与期权定价模型
期货交易中的时间价值与期权定价模型期货交易是金融市场中重要的交易方式之一，而时间价值和期权定价模型则是期货交易中关键的概念和工具。
本文将通过对时间价值的解析和期权定价模型的介绍，来探讨它们在期货交易中的作用和影响。
一、时间价值的概念与意义在期货交易中，时间价值是指期货合约中除了内在价值外的其他价值，它反映了合约持有者因持有合约所承担的风险以及合约剩余期限对合约价格的影响。
时间价值的存在是由于期货合约可以在未来的一段时间内进行交割，因此合约持有者在持有期货合约的过程中，可以享受到未来价格波动所带来的潜在利益。
时间价值的意义在于激励合约的买方和卖方在合约的不同阶段采取不同的行动，从而在合约交易中实现最大化的利益。
具体而言，时间价值的存在鼓励买方在合约交割日之前选择合适的时机进行交割，以获取最大的利润。
同时，对于卖方而言，时间价值则是一种对于承担风险的补偿，因为他们必须在合约有效期内始终提供相应的期货合约。
二、期权定价模型的基本原理期权定价模型是基于期权价格与期权的内在价值、时间价值及其他影响因素之间的关系建立的数学模型。
在期货交易中，期权定价模型不仅用于预测期权价格的变动，还可以帮助投资者进行期权策略的选择和风险管理。
常见的期权定价模型有黑-斯科尔斯期权定价模型（Black-Scholes Option Pricing Model）和考克斯-鲁宾斯坦期权定价模型（Cox-Ross-Rubinstein Option Pricing Model）等。
这些模型基于一些假设，如市场具有完全竞争、无套利机会、无市场摩擦等，通过对期权价格的分析和计算，来确定期权的公平价格。
三、时间价值与期权定价模型之间的关系时间价值是期权定价模型中重要的组成部分。
在期权定价模型中，时间价值被纳入考虑的因素之一，因为期权价格除了与内在价值相关之外，还受到其他因素的影响，其中之一就是剩余期限。
时间价值的大小取决于期权剩余期限的长短，随着期限的推移，时间价值也会逐渐减少。
财务管理学第六版人大课后答案思考题（第一章）
第一章思考题1.答题要点：（1）股东财富最大化目标相比利润最大化目标具有三方面的优点：考虑现金流量的时间价值和风险因素、克服追求利润的短期行为、股东财富反映了资本与收益之间的关系；（2）通过企业投资工具模型分析，可以看出股东财富最大化目标是判断企业财务决策是否正确的标准；（3）股东财富最大化是以保证其他利益相关者利益为前提的。
2.答题要点：（1）激励，把管理层的报酬同其绩效挂钩，促使管理层更加自觉地采取满足股东财富最大化的措施；（2）股东直接干预，持股数量较多的机构投资者成为中小股东的代言人，通过与管理层进行协商，对企业的经营提出建议；（3）被解聘的威胁，如果管理层工作严重失误，可能会遭到股东的解聘；（4）被收购的威胁，如果企业被敌意收购，管理层通常会失去原有的工作岗位，因此管理层具有较强动力使企业股票价格最大化。
3.答题要点：（1）利益相关者的利益与股东利益在本质上是一致的，当企业满足股东财富最大化的同时，也会增加企业的整体财富，其他相关者的利益会得到更有效的满足：（2）股东的财务要求权是“剩余要求权”，是在其他利益相关者利益得到满足之后的剩余权益。
（3）企业是各种利益相关者之间的契约的组合。
（4）对股东财富最大化需要进行一定的约束。
4.答题要点：（1）财务经理负责投资、筹资、分配和营运资金的管理；（2）财务经理的价值创造方式主要有：一是通过投资活动创造超过成本的现金收入，二是通过发行债券、股票及其他方式筹集能够带来现金增量的资金。
5.答题要点：（1）为企业筹资和投资提供场所；（2）企业可通过金融市场实现长短期资金的互相转化；（3）金融市场为企业的理财提供相关信息。
6.答题要点：（1）利率由三部分构成：纯利率、通货膨胀补偿、风险收益；（2）纯利率是指没有风险和没有通货膨胀情况下的均衡点利率，通常以无通货膨胀情况下的无风险证券利率来代表纯利率；（3）通货膨胀情况下，资金的供应者必然要求提高利率水平来补偿购买力的损失，所以短期无风险证券利率＝纯利率＋通货膨胀补偿；（4）风险报酬要考虑违约风险、流动性风险、期限风险，他们都会导致利率的增加。
第七章 时间价值与证券估价
(1) 资产的帐面价值: 资产的入帐价值，即 资产的购买成本减去累计折旧； (2) 公司（净资产）帐面价值: 资产负债表 上所列示的资产总额减去负债与优先 股之和。
4-37
什么是价值?
市场价值
资产交易时的市场价格。
内在价值
在考虑了影响价值的所有 因素后决定的证券应有价值。
4-38
证券估价过程
现 值 1/i
1. 永续年金A
$1 $1 $1 $1 $1 $1 …
2. 永续年金B 3.三年期年金 $1 $1 $1
$1 $1 $1 …
1/[i(1+i)3] 1/i -1/[i(1+i)3]
三年期年金一元的现值 = 1/i - 1/[i(1+i)3]
4-23
复合现金流举例
计算下述现金流的现值，按10%贴现。
：债券现金流量信息、债券到期时间、债权投资者 要求报酬率。
V=
(1 + kd)1
n
I1
+
(1 + kd)2
I2
+ ... +
In + M
(1 + kd)n
=
t=1
It
(1 +
kd)t
+
M
(1 + kd)n
4-48
1、永久债券
永久债券是一种没有到期日，永续
定期支付利息的债权。
根据债券估价的基本模型：
第7章
时间价值与证券价值
4-1
主要内容
现金流量计算与等值运算
现值与终值、 年金与终值、
年金与现值、
名义与实际年利率、 到期收益率
时间序列模型与股票价格
时间序列模型与股票价格股票市场是一个充满波动性和不确定性的市场，股票价格的预测一直是投资者和分析师们关注的焦点。
时间序列模型是一种常用的预测方法，通过对历史股票价格数据进行分析，可以预测未来股票价格的趋势和波动。
一、时间序列模型简介时间序列模型是一种基于时间的统计模型，它假设未来的观察值和过去的观察值之间存在一定的关联性。
时间序列模型可以分为两大类：平稳时间序列模型和非平稳时间序列模型。
平稳时间序列模型假设数据的均值、方差和协方差不随时间变化，常用的平稳时间序列模型包括AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）和ARIMA（差分自回归移动平均）模型。
非平稳时间序列模型则允许数据的均值、方差和协方差随时间变化，常用的非平稳时间序列模型包括趋势模型、季节模型、指数模型和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。
二、时间序列模型在股票价格预测中的应用时间序列模型作为一种经济学和金融学中常用的方法，在股票价格预测中有着广泛的应用。
通过构建合适的时间序列模型，可以帮助投资者和分析师更好地理解股票价格的发展趋势，从而做出更加准确的决策。
1. AR模型AR模型是一种自回归模型，它基于过去的数据来预测未来的股票价格。
AR模型的基本思想是，当前观察值与之前的观察值之间存在一定的关系，通过寻找最好的自回归阶数，可以建立一个基于过去数据的预测模型。
2. MA模型MA模型是一种移动平均模型，它基于移动平均的误差来预测未来的股票价格。
MA模型的基本思想是，当前观察值的误差与过去观察值的误差之间存在一定的关系，通过寻找最佳的移动平均阶数，可以建立一个基于误差的预测模型。
3. ARMA模型ARMA模型是自回归移动平均模型，它综合了AR模型和MA模型的优点，能够更好地反映股票价格的特点。
ARMA模型的基本思想是，当前观察值与之前观察值的组合及其误差之间存在一定的关系，通过寻找最佳的自回归阶数和移动平均阶数，可以建立一个更加准确的预测模型。
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时间价格模型总论（1）2000年2月17日，上证指数冲高1770后出现大幅回落，次日探低1583，振幅达10%以上（例2-1）。
令许多未在1770点派发的投资者追悔莫及，只要掌握一套简单的公式，就可以精确计算股市的转折点。
具体方法如下：2000年初出现的上升行情之前沪市曾经历ABC三波下跌，A浪在99年7月20日探底1471、C浪在99年12月27日探底1341，2个底部之间共运行109个交易日，109×1.236=134.7，从99年7月20日始数135个交易日，即是2000年2月17日。
以上预测包括两个因素，1、波段之间运行的时间，即109个交易日。
2、所使用的参数，即1.236。
前者是以已经出现的波浪形态、即图表事实为依据。
而后者则以《波浪理论》中8浪循环模型为基础。
波浪理论对以上模型的解释为：前5浪为上升趋势，价格上升13，回调0.618倍，即回调8，后5浪为下跌趋势，价格下跌13，反弹0.618倍，即反弹8。
其中前3浪共上升13+13-8=18，前5浪共上升13+13+13-8-8=23，计算它们与第1浪升幅的关系，可以得到两个系数：18/13=1.382、23/13=1.764。
若以横坐标理解上述模型，即上升13天、回调8天来看，则波浪运行时间之间的比例都符合黄金分割率，黄金分割率主要有如下几组比率：0.809与0.191、0.764与0.236、2/3与1/3、1/2、0.382与0.618，取每个比率的倒数加上前面两个系数，即得到如下参数1.236、1.309、1.382、1.5、1.618、1.764、2、2.618、3、3.236、4.236、5.236。
上述参数可以预测反转的时间，也可以判断价格的走向。
无论是指数还是个股的走势，都可以从这些参数中找到依据。
可见，所谓的高抛低吸、抄底逃顶并非难事，只要投资者掌握这套由波浪理论演变而来的公式，将受益匪浅。
时间价格模型总论(2)2000年初行情中的大牛股当推阳光股份,距底部有400%以上的升幅，我们可以从时间周期的角度看到该股是如何在99年底筑成底部。
以价格还权计算，阳光股份曾在98年4月13日及99年6月29日出现两个中期的顶部，分别为23.88元及18.28元。
这两个顶之间共运行297个交易日，其1.309倍时间为388（297乘1.309）个交易日，即99年11月10日，当日该股在12.85元筑成右底；1.382时间为410（297乘1.382）个交易日，即99年12月10日，当日该股正式启动。
由此可见，在时间周期的预测中，基本的方法为：一个已知的周期×分割参数=未来市场的转折点。
从形态归纳，已知周期有两种：1、循环周期，指两个顶之间的运行时间或两个底之间的运行时间。
2、趋势的周期，指一段升势的运行时间或一段跌势的运行时间。
一般来讲，用循环周期可以计算出下一个反向趋势的终点，即用底部循环计算下一个升势的顶，或用顶部循环计算下一个跌势的底。
而用趋势的周期计算出的，可以是下一个同方向趋势的终点，也可以是下一个反方向趋势的终点。
举例说明：99年7月20日至99年9月10日，上证指数从1471反弹至1695，历时39个交易日，39×1.618=63，39×2.618=102。
从7月20日数63个交易日为99年10月21日，该日探底1452后反弹。
从7月20日数102个交易日为99年12月15日，当日见顶后开始最后一波的下跌。
直观上，比较明显的循环顶部或循环底部中间，所包括的两段趋势一般是同级次的波浪，故而预测下一个反向的终点时间比较稳定。
而由已知趋势预测的时间，届时会出现不同波浪级次的市场转折点，仍将牵扯到数浪问题。
时间价格模型总论（3）有两种方法可以通过时间周期，预测未来价格波动幅度的大小。
A，时间周期与数浪相结合。
这种方法主要通过分割参数的如下特性：1、一个完整的趋势，运行时间最短为第一波（1浪或A浪）的1.618倍，最长为第一波的5.236倍。
如果第一波太过短促，则以第一个循环计算（A浪与B浪或1浪与2浪）。
2、1.382及1.764的周期一旦成立，则出现的行情大多属次级趋势，但行情发展迅速。
3、同级次两波反向趋势组成的循环，运行时间至少为第一波运行时间的1.236倍。
4、一个很长的跌势（或升势）结束后，其右底（或右顶）通常在前趋势的1.236或1.309倍时间出现。
以上特性仅简略介绍，旨在帮助正确数浪，然后才能正确运用波浪理论的价格预测方法。
B，共振。
即寻找不同级次时间周期的交汇点。
目前市场人士计算时间周期的方法通常有：费波南玆级数、江恩时间周期、螺旋历法、经验周期及周易等。
这些方法对未来波段的大小、即波浪级次大小所作的提示不多。
但大多使用共振的方法。
以时装股份（600825）在99年11月10日的底部为例，在这一天长周期与短周期出现共振，预示一轮大行情的出现。
该股在96年12月20日的底部5.71元与98年11月17日的高点17.60元之间虽经过除权，但其465个交易日的周期仍对今后的走势造成影响。
465×1.5=698，正是在99年11月10日。
从短期波段来看，前一波99年5月17日至99年8月20日的升势持续70个交易日，70×1.764=123，也在99年11月10日.共振的方法也可以运用在价格方面，实际上，在个股及大盘的重要转折点，经常出现时间与价格的多重共振，这种现象与黄金分割的特性紧密相关。
时间价格模型总论（4）首先来看上证指数在97年头部1510点及99年头部1756点的价格特征：1510点之前的重要顶部，即96年12月1258点之后，回调的底部为855点，855+（1258-855）×1.618=1507，与实际高点误差3点；1510点见顶后，回调的最低位置在1025点，1025+（1510-1025）×1.5=1753，与99年的头部相差3点。
以上实例即是波段间第一种价格关系：低点+前一波下跌幅度×分割参数=未来顶部，或高点-前一波上升幅度×分割参数=未来底部。
同样以1510为例：94年上证指数曾有一波上升行情，其低点在325，1052点结束。
325+（1052-325）×1.618=1501，与下一波上升行情的顶部1510相差9点。
此例体现了波段之间的第二种价格关系，即：低点+第一波上升幅度×分割参数=第三上升波的顶，或高点-第一波下跌幅度×分割参数=第三下降波的底。
这是主要的两种波段间的价格关系。
在波浪理论中，艾略特曾提出过一些预测未来波浪幅度的技巧，其中包括：3浪（C浪）幅度为1浪（A浪）幅度的1.618倍或2.618倍。
这即是波段间的第三种价格关系。
所不同的是，1.618倍及2.618倍仍属分割参数，实际运用时须灵活运用。
如99年6月1756点至99年末1341点的回调，A浪在99年7月1471点结束，跌幅285点，C浪从1695点至1341点，跌幅354点，285×1.236=352，与实际跌幅相差2点。
价格的计算误差最大不应超过1%。
由于分割参数都是由1按黄金分割比例向外演化，加之以上波段间比例关系的特性，价格走势很多出现共振的情况。
因此，有时循环顶部（或底部）之间的差价也会对下一个底部（或顶部）产生影响。
只要这个差价足够大，也应在分析之列，只是其重要性稍逊而已。
时间价格模型总论（5）利用分割参数在波浪运行中的特性，是正确数浪的关键。
第三期曾阐述时间周期在波浪形态中的特性，某种意义上，价格的走势与之相似。
1，推动浪第3浪的顶至少为：1浪底+1浪幅度乘1.618。
如果1浪强劲而2浪的回调较为短促，则第3浪的顶很少超越第1浪幅度的4.236倍，否则第5浪可能失败。
2，推动浪5浪的整体升幅至少为第1至第3浪总体升幅的1.236倍。
无论时间周期还是价格走势，1.236是行情展开后所遇到的第一阻力。
如果一个上升三波的总体升幅在第1波幅度的1.236倍位置遇阻，则应视此3波为ABC反弹，同理，如果随后的下跌跌破了A 浪的起点，则三波升幅的1.236倍为第一支撑。
3，推动5浪及反弹3浪的极限幅度为第1波的5.236倍，通常不超过4.236倍。
4，在扩张的推动浪，即7段浪或9段浪中，通常第5浪幅度最大，这种情况在个股及小盘的商品期货中尤其多见。
一般这种升浪的整体升幅能达到前三波总体升幅的 4.236或5.236倍。
以真空电子为例作综合分析：该股99年1月5日至99年8月19日的9段浪上升，第1浪在1月29日6.10元结束，运行19个交易日。
第3浪在4月12日结束，从1月5日5.23元升至7.68元，升幅2.45元，运行57个交易日。
第3浪顶受第1浪的3倍时间周期影响，19×3=57；第5浪是急速拉升的行情，其顶部在6月2日14.20元出现，距离1月5日共运行92个交易日。
这个顶受前三波运行的时间周期制约，57×1.618=92；第7浪在6月29日17.78元结束，受前5波整体升幅的影响，5.23+（14.20-5.23）×1.382=17.62元，误差0.16元。
第9浪出现楔形走势，根据前5浪的走势特点，计算前3浪升幅的5.236倍，5.23+2.45×5.236=18.05。
8月19日冲高17.92元，计算误差0.13元。
时间价格模型总论（6）在时间周期及价格的计算中，较为困难的是参数的选取，在总论（3）及（5）通过每个参数在波浪中的特性介绍了一些选择方法。
正确运用这些方法的关键在于正确地数浪，这也是预测市场走势的关键。
如果抛开数浪，可以选择一个重要的波段，计算其后所有参数给出的时间或者价格。
通过这个波段，在未来某个特定的时间或者价格来判断市场是否可能发生逆转，注意这并非预测。
举例说明：93年2月至94年7月上证指数从1558跌至325，历时75交易周。
以这段跌势计算时间周期，可以得到其后几个较为重要的市场转折点：75×1.5=112.5，即95年5.18行情前的底；75×1.764=132.3，即95年最后一段跌势的起点；75×2=150，即96年牛市的起点；75×2.618=196.3，即96年12月股市暴跌的起点。
同样的方法，99年6月至99年12月上证指数从1756跌至1341，历时123个交易日，有兴趣的读者可以以这段跌势，通过所有分割参数计算其后的时间周期，来观察其对市场产生的影响。
通过价格观察市场的方法与之类似。
用分割参数计算出的价格一般与实际走势误差不应超过1%，而计算出的时间周期有两点需要注意。
用1.236、1.309、1.382、1.618、1.764、2.618、3.236、4.236、5.236等参数计算得出的时间周期在两颗K线之内有效，用参数2计算出的周期允许正负一颗K线的误差，即在三颗K 线之内有效。