地圖 · W · 加權波動
一個波動模型：公司依規模被放置成帶有質量的點，透過產業、持股、相關性與活的關聯網路的關聯像彈簧一樣彼此相連；它顯示每家公司此刻被鄰居推動與拉動的程度。
波動
這是什麼: 每個點是一家公司；它的大小顯示它的質量，來自它的市值，顏色則顯示來自鄰居淨作用力的方向。線是彈簧：紫色是持股，灰色是同一產業，藍色虛線是報酬率相關性。只有通過兩個時期檢定的關聯種類才會被畫出來並施加作用力。版面由所有候選關聯計算而得：相關的公司靠得近，不相關的則離得遠。
由哪些資料驅動: 公司資訊（設定 > 資料）：市值、細分產業、持股結構。相關性關聯：在最近 500 個交易日的殘差報酬率中，兩家公司互為對方最近的五個鄰居之一。彈簧的長度是關聯強度的倒數；座標則由關聯上最短路徑的多維標度法求得。
顯示什麼: 質量 =（市值 / 中位數）^0.5。位置 = 以 20 天半衰期衰減的殘差報酬率累積值。作用力 = Σ 關聯強度 ×（鄰居的位置 − 自身的位置）/ 質量；所有鄰居一次加總。點擊某個點，右側會列出誰在推它、誰在拉它。
可以得出什麼結論: 這個模型顯示公司之間如何相連、此刻誰在推動誰；它不是預測。在 2020–2026 年的衡量中，相關性關聯與持股關聯的作用力顯著預測了第一個可交易日的報酬率，產業關聯的作用力則沒有；由於產業關聯的數量遠遠多於其他，它們過去會稀釋另外兩者。每次計算時都會重新衡量採用哪些種類，並在上方的表格中說明。
推動者與拉動者
這是什麼: 對所選公司所受作用力的逐一鄰居分解：市值、質量、累積變動、淨作用力與最大的幾項貢獻。
由哪些資料驅動: 同一套計算的各個部分：對每個鄰居計算 關聯強度 × 位置差 / 質量。關聯的原因（持股、產業、相關性）顯示在旁邊；把指標移到持股標籤上會顯示那是哪一項持股。
顯示什麼: 正的貢獻會把這家公司往上推，因為最近幾天那個鄰居漲得比它多；負的貢獻則把它往下拉。各項貢獻的總和就是淨作用力。
可以得出什麼結論: 在這裡可以看到一家公司同時受到不同方向的影響：方向相反的貢獻可以互相抵消。由於這個作用力沒有經衡量的預測能力，這份分解不應被當作買進或賣出的指標。
證據
這是什麼: 在過去，這個作用力在加權質量與不含質量兩種形式下，對之後幾天報酬率的預測效果如何。
由哪些資料驅動: 在期間後半段每天計算的作用力。相關性關聯由前半段學得；質量由截至當天可能已公布的資本與當天的收盤價計算。產業與持股結構採用今天的狀態，因為它們的歷史並未公布。
顯示什麼: 與 1、2、5 與 10 天後殘差報酬率的等級相關，以及 t 統計量。頂部有一句朴素的說明，指出哪些關聯種類在施加作用力。下方的表格分別衡量每一種關聯：期間兩半各自的第一個可交易日結果、整個期間第 1、2、5 與 10 天的結果，以及這個種類是否被採用；把指標移到狀態標籤上會顯示原因。若公司資訊有缺漏，也會說明有多少家公司具備規模、持股結構與資本歷史。
可以得出什麼結論: 若某種關聯的作用力在兩半期間都以 2 以上的 t 值、朝正確方向預測了第一個可交易日的報酬率，它才會被採用；只在一個時期成立的關係會被算作偶然。表格的最後一列是活的關聯網路（W · 加權波動）：對每個被衡量的日子，關聯每個月只用截至當天的報酬率重建一次，因此不需要留下任何一半的歷史來學習，也絕不會看到之後的日子。若這一列在兩半期間都成立，今天的有效關聯就會取代固定的相關性關聯；同一個訊號會像「概要」上的其他模型一樣，通過相同的分組檢定，並且可以在 Auto Player 中被選為「W · 加權波動 · 5 天」策略。由於這些種類是依這兩個時期的結果挑選的，所採用關聯的綜合結果會略顯樂觀。若第二天的 t 統計量低於 2，表示在一個人們能夠據以交易的期限上，這個作用力一無所知。若加權質量的形式沒有明顯優於不含質量的形式，就無法衡量規模對傳播的貢獻。
無關聯的公司與補位
這是什麼: 波動對在活的網路中沒有任何有效關聯的公司所採用的補位關聯的證據（證據表格中的「無關聯公司」與「歷史較短的公司」兩列），以及供應商—客戶關聯那一列。
由哪些資料驅動: 對於在每天只用截至當天報酬率所建網路中沒有關聯的公司，會嘗試三種補位：弱關聯（在最近兩個時期中只有一個時期存在顯著的同步變動）、最近的 3 個同類（上一個時期最高的正相關），以及給沒有兩個時期歷史的公司使用的單一時期關聯。供應商那一列來自管理員批准的關聯。
顯示什麼: 補位各列只依無關聯公司彼此之間的排序來衡量；「公司」一欄是這個補位今天涵蓋到的公司數量。若某個補位在兩個時期的第一個可交易日 t 值都達到 2 以上，它就會被採用，而且只拉動那家公司；它不會改變它的同類所受的作用力。在推動者與拉動者的分解中，補位的貢獻會標示為「弱關聯」或「鄰近同類」。
可以得出什麼結論: 在 2020–2026 年的衡量中，弱關聯補位在第 2 天分別為 0.054（t 6.6）與 0.049（t 5.9），最近的 3 個同類則為 0.045（t 5.3）與 0.043（t 5.2）；無關聯公司的價格在落後於同類公司時，也往往會回升。歷史較短的公司在任何一天都不曾多到足以衡量，因此不使用單一時期關聯。每次重新整理證據時（在傍晚的關聯網路掃描之後）都會重新挑選補位，它們也會進入模型 W 的訊號。
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