时间周期与时间序列的关系

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股市运动中的周期变异看起来很复杂。大家都注意到了这个现象的存在，但又似乎对它束手无策。往往是在行情走势完成之后，才对周期变异恍然大悟。至于说要寻找到它的什么变化规律，好像是有点异想天开吧。
有了研究的需要，就会产生研究的动力。这个课题是如此重要，以至于我们无法绕开它。
我们在前面已经介绍过，股价走势的千变万化均来源于太极节律和螺旋周期。所以我们要研究周期变异，可以尝试着从这上面入手，看一看会不会得出有用的结论。
在前面的太极与螺旋关系图表上，存在着如下一组螺旋扩张：
215-------------348--------------563
它的扩张比显然是1.618。我们在前面也介绍过了，它可以分解为1.414，1.236，1.144，1.0595。通过这种方式，我们可以得到一个1.618扩张区间内的不同波动环节。我们以215----348为例，计算如下：
215×1.0595﹦228；
215×1.144﹦246；
215×1.236﹦266；
215×1.414﹦304；
215×1.618﹦348。
现在来计算一下时间间隔。
348－304﹦44；
304－266﹦38；
266－246﹦20；
246－228﹦18；
228－215﹦13。
从以上数字当中我们可以找到一个周期38。就是：
266－228﹦38。
304－266﹦38；
接下来，无论向前推导还是向后推导，38不再出现。这使我们猜想到，会不会一个周期只重复出现一次以后，就产生变异呢？
可能会，也可能不会。不过循着波动环节之间的加减这个思路再走下去已经没有必要了。因为波动环节是逐渐扩张的，各个不同环节之间的时间间隔也就肯定是不断增大的。即使我们把几个完整的1.618循环连接在一起，结果仍然会是这样。此路不通，我们必须另辟蹊径。
现在我们用沪市太极与螺旋结构关系表当中的一些螺旋结构数据进行计算，如下：
266－215﹦51；
329－266﹦63；
348－266﹦82；
430－348﹦82；
430－329﹦101；
532－430﹦102；
563－430﹦133；
696－563﹦133；
696－532﹦164；
860－696﹦164；
911－696﹦215；
这些数据这样排列起来好像有点儿规律了吧。其实只要把数据分一分组就好办了。
第一组数据：266，329，348，430．
很明显，266------348------430，其相邻两数之间存在着82周期。
430之后，周期发生了变异。
第二组数据：430，532，563，696。
同样明显的是，430------563------696之间存在着133周期。
696之后，周期发生了变异。
数据分组当然还可以继续进行下去。但对于了解规律来说，我们把上面的两组数据之间的关系彻底搞清楚了，后面的数据也就自然而然地排出来了。
前两组数据存在着如下规律：
第一个规律是，每一个时间间隔也就是时间周期82，133均只出现两次之后就产生了变异，我们上面的猜想得到了证实。
第二个规律是，周期变异遵循的仍然是螺旋扩张的基本法则。其基本扩张比仍然是1.618。
我们从上面的数据分析已经可以知道，82，133周期之后依次将会出现的数据是101，164。这几个数据之间显然存在着如下关系：
82×1.618﹦133；
101×1.618﹦164。
那么，前推呢？
51×1.618﹦82；
62×1.618﹦101。
没问题吧。其实这两组数据还存在着第三个规律。那就是周期之内还有周期。
我们来看：
第一组数据为什么会由82变异成为101呢？
很显然是因为：
430－329﹦101。
这样，其周期内部存在的一个小周期是：
101－82﹦19；
82－63﹦19。
用同样的思路我们来分析第二组数据。
696－532﹦164。
所以133周期之后要变化为164周期。
周期内部存在的一个小周期是：
164－133﹦31。
133－101﹦31。
还有第四个规律吗？有。那就是第一组数据和第二组数据乃至以后的n组数据，它们周期内部存在的这个小周期，变化也是有规律的。
我们来看一下：
19×1.618﹦31。
接下来的数据显然会是：
31×1.618﹦50。
这真是所谓无穷嵌套的自相似几何结构了。我们不妨画一张图表来表示一下，如下：


写到这里，忽然觉得这一小节有点儿文不对题。关于时间周期和时间序数之间究竟是什么关系，我们还一句话也没有说。其实所有的前期准备工作都已经做完了。我们来看：
19×1.618﹦31。
31×1.618﹦50。
51×1.618﹦82。
82×1.618﹦133。
133×1.618﹦215。
接下来的数据不用再乘了吧。它肯定会是348，563------
所以我们的结论就是：时间周期统一于时间序数。时间序数已经是时间周期。
为什么会是这样的呢？我们下回接着说。
（转）待续