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如图9-26所示，我记录了所有的百分比回调数据，还包括了一些拓展的百分比数据。若斐波纳契比率可以被证明是一个可信赖的工具，那么我将会使用38.2%、61.8%、78.6%和161.8%测试我样本的比率。我期望能看到它们比其他比率更准确有效。我期望它们与非斐波纳契比率相比，是一组非同寻常的数据。
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图 9-26 调整幅度和摇摆程度
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为了保证斐波纳契比率每次都能出现在我的波动集中，我也决定通过多种市场创造多重时间周期的波动图表。
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对每一个市场，我都以追溯到1990年的每日数据为起点，如图9-27所示。
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图 9-27 日线图
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根据每天的数据，我创建了日波动图，如图9-28所示。
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图 9-28 日波动图
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根据每天的数据，我计算出每周的数据。从每周的数据中，我创建了周波动图，如图9-29所示。
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图 9-29 周波动图
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根据每天的数据，我计算出每月的数据。从每月的数据中，我创建了月波动图，如图9-30所示。
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图 9-30 月波动图
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根据每天的数据，我计算出每季的数据。从每季的数据中，我创建了季波动图，如图9-31所示。
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图 9-31 每季摆动图
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根据每天的数据，我计算出每年的数据。从每年的数据中，我创造了年波动图，如图9-32所示。我不想被指责说我的调查错过了任何多样的时间周期的波动。
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图 9-32 每年波动图