地图 · W · 加权波动
一个波动模型：公司按其规模被放置为带有质量的点，通过行业、持股、相关性与实时关联网络的关联像弹簧一样彼此相连；它展示每家公司此刻被邻居推动与拉动的程度。
波动
这是什么: 每个点是一家公司；它的大小表示质量，来自其市值，颜色表示来自邻居的净作用力方向。线是弹簧：紫色为持股，灰色为同一行业，蓝色虚线为收益率相关性。只有通过两期检验的关联类型才会被绘制并施加力。布局由全部候选关联计算得出：相关的公司彼此靠近，不相关的相距较远。
数据来源: 公司信息（设置 › 数据）：市值、细分行业、持股结构。相关性关联：在最近 500 个交易日的残差收益率中，两家公司互为对方最近的五个邻居之一。弹簧长度是关联强度的倒数；坐标由关联上最短路径的多维标度法求得。
展示什么: 质量 =（市值 / 中位数）^0.5。位置 = 以 20 天半衰期衰减的残差收益率累积值。力 = Σ 关联强度 ×（邻居的位置 − 自身的位置）/ 质量；所有邻居一次性求和。点击某个点，右侧会列出谁在推它、谁在拉它。
能得出什么结论: 该模型展示公司之间如何相连、此刻谁在推动谁；它不是预测。在 2020–2026 年的测量中，相关性关联与持股关联的力显著预测了首个可交易日的收益率，而行业关联的力没有；由于行业关联数量远多于其他，它们过去会稀释另外两者。使用哪些类型会在每次计算时重新测量，并在上方表格中说明。
推动者与拉动者
这是什么: 对所选公司所受之力的逐个邻居分解：市值、质量、累积变动、净作用力与最大的贡献项。
数据来源: 同一计算的各个部分：对每个邻居，关联强度 × 位置差 / 质量。关联的原因（持股、行业、相关性）显示在旁边；把鼠标悬停在持股标签上会显示是哪一项持股。
展示什么: 正的贡献把该公司向上推，因为最近几天这个邻居涨得比它多；负的贡献把它向下拉。各项贡献之和就是净作用力。
能得出什么结论: 在这里可以看到一家公司同时受到来自不同方向的影响：方向相反的贡献可以互相抵消。由于这个力没有可测量的预测能力，这一分解不应被当作买入或卖出的指标。
证据
这是什么: 在过去，该力在其加权质量形式与无质量形式下，对随后几日收益率的预测效果如何。
数据来源: 在期间后半段每天计算的力。相关性关联从前半段学得；质量由截至当天可能已公布的资本与当天的收盘价计算。行业与持股结构采用今天的状态，因为它们的历史并未公布。
展示什么: 与 1、2、5 与 10 天后残差收益率的秩相关性，以及 t 统计量。顶部有一句朴素的说明，指出哪些关联类型在施加力。下方表格分别测量每种关联类型：期间两半各自的首个可交易日结果、整个期间的第 1、2、5 与 10 天结果，以及该类型是否被使用；把鼠标悬停在状态标签上会显示原因。若公司信息有缺失，还会说明有多少家公司具备规模、持股结构与资本历史。
能得出什么结论: 若某个关联类型的力在两半期间都以 2 或以上的 t 值按正确方向预测了首个可交易日的收益率，它才会被使用；只在一个时期成立的关系被视为偶然。表格的最后一行是实时关联网络（W · 加权波动）：对每个被测量的日子，关联每月仅根据截至该日的收益率重建一次，因此不必把任何一半历史留作学习之用，也绝不会看到之后的日子。若该行在两半期间都成立，今天的活跃关联就会取代固定的相关性关联；同一信号会像“概要”上的其他模型一样通过相同的分组检验，并可在 Auto Player 中被选为“W · 加权波动 · 5 天”策略。由于这些类型是依据这两个时期的结果挑选的，所使用关联的综合结果会略显乐观。若第二天的 t 统计量低于 2，说明在一个人们能够据以交易的期限上，这个力一无所知。若加权质量的形式并不明显优于无质量的形式，就无法测量规模对传播的贡献。
无关联的公司与补位
这是什么: 波动对在实时网络中没有任何活跃关联的公司所采用的补位关联的证据（证据表格中的“无关联公司”与“历史较短的公司”两行），以及供应商—客户关联那一行。
数据来源: 对于在每天仅用截至当日收益率构建的网络中没有关联的公司，会尝试三种补位：弱关联（在最近两个时期中只有一个时期存在显著同步变动）、最近的 3 个同类（上一时期最高的正相关），以及对于没有两个时期历史的公司，采用单个时期的关联。供应商那一行来自管理员批准的关联。
展示什么: 补位各行仅按无关联公司彼此之间的排序来测量；“公司”一列是该补位今天覆盖到的公司数量。若某个补位在两个时期的首个可交易日都有 2 或以上的 t 值，它就会被使用，并且只拉动该公司；它不会改变其同类所受的力。在推动者与拉动者的分解中，补位的贡献会被标注为“弱关联”或“邻近同类”。
能得出什么结论: 在 2020–2026 年的测量中，弱关联补位在第 2 天分别为 0.054（t 6.6）与 0.049（t 5.9），最近的 3 个同类为 0.045（t 5.3）与 0.043（t 5.2）；无关联公司的价格在落后于同类公司时也往往会回升。历史较短的公司在任何一天都从未多到足以进行测量，因此不使用单个时期的关联。每次刷新证据时（在晚间关联网络扫描之后）都会重新挑选补位，它们也会进入模型 W 的信号。
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