算法窗口值

① 什么是滑窗迭代算法

TCP的首部中有一个很重要的字段就是16位长的窗口大小，它出现在每一个TCP数据报中，配合32位的确认序号，用于向对端通告本地socket的接收窗口大小。也就是说，如果本地socket发送一个TCP数据，其32位确认序号是5,窗口大小是5840，则用于告诉对端，对端已经发出的4个字节的数据已经收到并确认，接下来，本地socket最多能够接收从第5个字节开始的5840个字节长度的数据。这是由接收方进行的一种流量控制，接收方通过告诉发送方自己所能够接收数据的大小，达到控制发送方发送速度的目的。
结构体struct tcp_sock中有很多成员数据跟滑动窗口协议相关，需要注意的是这里讲的滑动窗口都是指本地socket的接收窗口。
成员window_clamp表示滑动窗口的最大值，滑动窗口的大小在变化的过程中不能超出这个值。它在TCP连接建立的时候被初始化，被置为最大的16位整数左移窗口的扩大因子，因为滑动窗口在TCP首部中以16位表示，window_clamp太大会导致滑动窗口不能在TCP首部中表示。
成员rx_opt是一个struct tcp_options_received结构体，它有两个成员snd_wscale和rcv_wscale，分别表示来自对端通告的滑动窗口扩大因子(本地发送数据报时需要遵守)，和本地接收滑动窗口的扩大因子。snd_wscale从来自对端的第一个SYN中获取。rcv_wscale在本地socket建立连接时初始化，它赋值的原则是使16位整数的最大值左移rcv_wscale后，至少可以达到整个接收缓存的最大值。接收缓存最大值在协议栈中由全局变量mysysctl_rmem_max表示，它是256*(256+sizeof(struct sk_buff))后的值，为107520，但sysctl_tcp_rmem[3]所表示的接收缓存的上限更大，为174760，所以，取后者，这样的话，rcv_wscale的值几乎可以说是固定的，为2。所以window_clamp的值就是 65535 << 2 = 262140。可见，window_clamp的值超出了接收缓存的最大值，但这没有关系，因为在滑动窗口增长的时候，会考虑接收缓存的大小这个因素的。
rcv_wnd表示当前的接收窗口的大小，这个值在接收到来自对端的数据后，会变动的。它的初始值取接收缓存大小的3/4跟MAX_TCP_WINDOW之间的最小值，MAX_TCP_WINDOW在系统中的定义为32767U。然后，还要根据mss的值作一个调整，调整逻辑是：如果mss大于3*1460，则如果当前的rcv_wnd大于两倍的mss，就取两倍的mss作为rcv_wnd的值；如果mss大于1460，则如果当前的rcv_wnd大于3倍的mss，就取3倍的mss作为rcv_wnd的新值；否则，如果rcv_wnd大于4倍的mss,就取4倍的mss作为rcv_wnd的新值，我们的实验环境的mss值为1448(因为tcp首部有12字节的时间戳选项)，所以rcv_wnd最后被调整为1448*4=5792。

② 聚类算法选方形窗口计算空间信息有依据吗

聚类方法有两个显着的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是，如果类是扩散且互相渗透，那么每种算法的的结果将有点不同。结果，每种算法界定的边界不清，每种聚类算法得到各自的最适结果，每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果，必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说，正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的（特别是边界）。最终，将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释。

第二个局限由线性相关产生。上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系。因为只是成对的线性比较，大大减少发现表达类型关系的计算量，但忽视了生物系统多因素和非线性的特点。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多着名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。就数据挖掘功能而言，聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务（如分类、关联规则）的预处理步骤。
数据挖掘领域主要研究面向大型数据库、数据仓库的高效实用的聚类分析算法。

聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。
这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和
基于模型方法。
1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环
定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上
而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合
并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。典型的这类方法包括：
第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Recing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用树的结构对对象集进行划分；然后再利
用其它聚类方法对这些聚类进行优化。
第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定
量（向聚类中心）进行收缩。
第三个是ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。
最后一个CHEMALOEN，它则是在层次聚类时构造动态模型。
3 基于密度方法，根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度（如
DBSCAN）不断增长聚类。典型的基于密度方法包括：
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密
度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义
为一组“密度连接”的点集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一
个聚类，而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。
4 基于网格方法，首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构；然后利
用网格结构完成聚类。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基
于网格聚类的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方
法。
5 基于模型方法，它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。典型的
基于模型方法包括：
统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采
用符号量（属性-值）对来加以描述的。采用分类树的形式来创建
一个层次聚类。
CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚
类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布（均值与方差）；并利
用一个改进的分类能力描述方法，即不象COBWEB那样计算离散属性（取值）
和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。
因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.

③ 慢开始算法问题，请教

我看了下网络的书
经过一个RTT
窗口增加一倍的是慢开始
增加一个的就是拥塞避免
门限值和窗口不是一个概念
门限只是一个上限
发生拥塞的时候
将门限值设为出现拥塞时的发送方窗口的一半
拥塞窗口置1
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④ 双向传输时间为10ms无拥塞的线路上采用慢速启动算法。接收窗口为24KB，最大的数据段为2KB

慢启动（slow start）算法 1.连接建立时需要设置三个参数，可变发送窗口初始值、拥塞窗口初始值，阈值为64K。 2.发出一个最大段长的TCP段，若正确确认，拥塞窗口变为两个最大段长。 3.发出(拥塞窗口/最大段长)个最大长度的TCP段，若都得到确认，则拥塞窗口加倍。 4.重复上一步，直至发生超时或拥塞窗口等于接收方声明的接收窗口大小。 5.当超时发生时，阈值设置为当前拥塞窗口大小的一半，拥塞窗口重新设置为一个最大段 6.拥塞窗口按2)、3)步骤重新指数形增长，直至达到阈值，从此时开始，拥塞窗口线形增长，一次增加一个最大段长。直至超时或拥塞窗口等于接收方声明的接收窗口大小，发生超时时转5)。 T=0，第1次发送，发送窗口＝拥塞窗口＝2KB（1个TCP报文），发送2KB； t=10毫秒，得到确认（题目中提示不发生网络拥塞），所以拥塞窗口变为＝4KB（2个TCP报文）； T=10毫秒，第2次发送，发送窗口＝4KB； t=20毫秒，得到确认，拥塞窗口变为8KB（4个TCP报文）； t=20毫秒，第3次发送，发送窗口＝8KB； t=30毫秒，得到确认，拥塞窗口变为16KB（8个TCP报文）； t=30毫秒，第4次发送，发送窗口＝16KB； t=40毫秒，得到确认，拥塞窗口变为32KB（8个TCP报文）； t=40毫秒，第5次发送，发送窗口＝MIN(拥塞窗口，接收窗口)＝24KB， 因此，需要40毫秒才能发送第一个完全窗口。

⑤ 常见的tcp拥塞控制有哪几种算法

慢启动：最初的TCP在连接建立成功后会向网络中发送大量的数据包，这样很容易导致网络中路由器缓存空间耗尽，从而发生拥塞。因此新建立的连接不能够一开始就大量发送数据包，而只能根据网络情况逐步增加每次发送的数据量，以避免上述现象的发生。具体来说，当新建连接时，cwnd初始化为1个最大报文段(MSS)大小，发送端开始按照拥塞窗口大小发送数据，每当有一个报文段被确认，cwnd就增加1个MSS大小。这样cwnd的值就随着网络往返时间(Round Trip Time,RTT)呈指数级增长，事实上，慢启动的速度一点也不慢，只是它的起点比较低一点而已。我们可以简单计算下：
开始 ---> cwnd = 1
经过1个RTT后 ---> cwnd = 2*1 = 2
经过2个RTT后 ---> cwnd = 2*2= 4
经过3个RTT后 ---> cwnd = 4*2 = 8
如果带宽为W，那么经过RTT*log2W时间就可以占满带宽。
拥塞避免：从慢启动可以看到，cwnd可以很快的增长上来，从而最大程度利用网络带宽资源，但是cwnd不能一直这样无限增长下去，一定需要某个限制。TCP使用了一个叫慢启动门限(ssthresh)的变量，当cwnd超过该值后，慢启动过程结束，进入拥塞避免阶段。对于大多数TCP实现来说，ssthresh的值是65536(同样以字节计算)。拥塞避免的主要思想是加法增大，也就是cwnd的值不再指数级往上升，开始加法增加。此时当窗口中所有的报文段都被确认时，cwnd的大小加1，cwnd的值就随着RTT开始线性增加，这样就可以避免增长过快导致网络拥塞，慢慢的增加调整到网络的最佳值。
上面讨论的两个机制都是没有检测到拥塞的情况下的行为，那么当发现拥塞了cwnd又该怎样去调整呢？
首先来看TCP是如何确定网络进入了拥塞状态的，TCP认为网络拥塞的主要依据是它重传了一个报文段。上面提到过，TCP对每一个报文段都有一个定时器，称为重传定时器(RTO)，当RTO超时且还没有得到数据确认，那么TCP就会对该报文段进行重传，当发生超时时，那么出现拥塞的可能性就很大，某个报文段可能在网络中某处丢失，并且后续的报文段也没有了消息，在这种情况下，TCP反应比较“强烈”：
1.把ssthresh降低为cwnd值的一半
2.把cwnd重新设置为1
3.重新进入慢启动过程。
从整体上来讲，TCP拥塞控制窗口变化的原则是AIMD原则，即加法增大、乘法减小。可以看出TCP的该原则可以较好地保证流之间的公平性，因为一旦出现丢包，那么立即减半退避，可以给其他新建的流留有足够的空间，从而保证整个的公平性。
其实TCP还有一种情况会进行重传：那就是收到3个相同的ACK。TCP在收到乱序到达包时就会立即发送ACK，TCP利用3个相同的ACK来判定数据包的丢失，此时进行快速重传，快速重传做的事情有：
1.把ssthresh设置为cwnd的一半
2.把cwnd再设置为ssthresh的值(具体实现有些为ssthresh+3)
3.重新进入拥塞避免阶段。
后来的“快速恢复”算法是在上述的“快速重传”算法后添加的，当收到3个重复ACK时，TCP最后进入的不是拥塞避免阶段，而是快速恢复阶段。快速重传和快速恢复算法一般同时使用。快速恢复的思想是“数据包守恒”原则，即同一个时刻在网络中的数据包数量是恒定的，只有当“老”数据包离开了网络后，才能向网络中发送一个“新”的数据包，如果发送方收到一个重复的ACK，那么根据TCP的ACK机制就表明有一个数据包离开了网络，于是cwnd加1。如果能够严格按照该原则那么网络中很少会发生拥塞，事实上拥塞控制的目的也就在修正违反该原则的地方。
具体来说快速恢复的主要步骤是：
1.当收到3个重复ACK时，把ssthresh设置为cwnd的一半，把cwnd设置为ssthresh的值加3，然后重传丢失的报文段，加3的原因是因为收到3个重复的ACK，表明有3个“老”的数据包离开了网络。
2.再收到重复的ACK时，拥塞窗口增加1。
3.当收到新的数据包的ACK时，把cwnd设置为第一步中的ssthresh的值。原因是因为该ACK确认了新的数据，说明从重复ACK时的数据都已收到，该恢复过程已经结束，可以回到恢复之前的状态了，也即再次进入拥塞避免状态。
快速重传算法首次出现在4.3BSD的Tahoe版本，快速恢复首次出现在4.3BSD的Reno版本，也称之为Reno版的TCP拥塞控制算法。
可以看出Reno的快速重传算法是针对一个包的重传情况的，然而在实际中，一个重传超时可能导致许多的数据包的重传，因此当多个数据包从一个数据窗口中丢失时并且触发快速重传和快速恢复算法时，问题就产生了。因此NewReno出现了，它在Reno快速恢复的基础上稍加了修改，可以恢复一个窗口内多个包丢失的情况。具体来讲就是：Reno在收到一个新的数据的ACK时就退出了快速恢复状态了，而NewReno需要收到该窗口内所有数据包的确认后才会退出快速恢复状态，从而更一步提高吞吐量。
SACK就是改变TCP的确认机制，最初的TCP只确认当前已连续收到的数据，SACK则把乱序等信息会全部告诉对方，从而减少数据发送方重传的盲目性。比如说序号1，2，3，5，7的数据收到了，那么普通的ACK只会确认序列号4，而SACK会把当前的5，7已经收到的信息在SACK选项里面告知对端，从而提高性能，当使用SACK的时候，NewReno算法可以不使用，因为SACK本身携带的信息就可以使得发送方有足够的信息来知道需要重传哪些包，而不需要重传哪些包。

⑥ 计算3x3窗口的均值滤波和中值滤波（向下取整保留整数值）。

均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法，均值滤波去麻点，中值滤波保边缘。

要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。

1、通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口。

2、通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口。

3、通过2行或者3行Shift_RAM的存储来实现3X3像素窗口。

(6)算法窗口值扩展阅读：

注意事项：

1、空间域指图像本身，空域变换直接对图像中的像素进行操作。

2、在进行横向滑动窗口滤波时，窗口中的像素仅仅是丢掉了左侧一列，增加了右侧一列数据，如果丢掉中间重叠的这一部分数据，到下个窗口再重新寻址和读取数据，无疑是计算的沉重负担，所以该算法的核心思想就是充分利用重叠部分，使用直方图来计算中值，不需要排序算法，快，且高效。

3、注意到两个直方图的累加是一个O(1)操作，和直方图的元素个数有关，而直方图元素个数是由图像位深决定的。

⑦ 求图像处理中中值滤波算法各种窗口形状的适用范围

参考答案:经历是别人夺不去的财富 要率性，不要任性。二者的区别在于，率性是由健康的天性引导，顺应本我，不在乎功利 我说：等我老了…… 老人告诉我：别等，你现在就可以。 据说杨绛在饮食上很节制，少吃油腻，喜欢买了大棒骨敲碎煮汤，再将汤煮蔬菜，每天一小碗。她还习惯每日早上散步

⑧ 用慢开始和拥塞避免算法计算

慢开始：在主机刚刚开始发送报文段时可先将拥塞窗口cwnd设置为一个最大报文段MSS的数值。在每收到一个对新的报文段的确认后，将拥塞窗口增加至多一个MSS的数值。用这样的方法逐步增大发送端的拥塞窗口cwnd，可以分组注入到网络的速率更加合理。拥塞避免：当拥塞窗口值大于慢开始门限时，停止使用慢开始算法而改用拥塞避免算法。拥塞避免算法使发送的拥塞窗口每经过一个往返时延RTT就增加一个MSS的大小。快重传算法规定：发送端只要一连收到三个重复的ACK即可断定有分组丢失了，就应该立即重传丢手的报文段而不必继续等待为该报文段设置的重传计时器的超时。快恢复算法：当发送端收到连续三个重复的ACK时，就重新设置慢开始门限 ssthresh 与慢开始不同之处是拥塞窗口 cwnd 不是设置为 1，而是设置为ssthresh 若收到的重复的AVK为n个（n>3），则将cwnd设置为ssthresh 若发送窗口值还容许发送报文段，就按拥塞避免算法继续发送报文段。若收到了确认新的报文段的ACK，就将cwnd缩小到ssthresh 乘法减小：是指不论在慢开始阶段还是拥塞避免阶段，只要出现一次超时（即出现一次网络拥塞），就把慢开始门限值 ssthresh 设置为当前的拥塞窗口值乘以 0.5。当网络频繁出现拥塞时，ssthresh 值就下降得很快，以大大减少注入到网络中的分组数。加法增大：是指执行拥塞避免算法后，在收到对所有报文段的确认后（即经过一个往返时间），就把拥塞窗口 cwnd增加一个 MSS 大小，使拥塞窗口缓慢增大，以防止网络过早出现拥塞。

⑨ 时间窗口算法

时间窗口这个概念可能很多人不知道，运用这项技术能精准预判出市场顶部和底部，时间窗口的算法及运用规则，今天就在这里将这门技术的心得与大家分享，供大家参考。

在进行趋势研判的时候，股价波动的周期也是必须要考虑的。因为从历史走势看，周期分析对于投资者判断顶底的所在具有很好的指示作用。在进行周期研判时，神秘数字必不可少，历史上大量走势已经充分证明了它的有效性。

如果股价的波动达到了某个重要的神秘数字周期，投资者一定要留意这一天指数或股价的变化，在很多时候，反转往往会在这一天形成。当指数运行到了34日这一天的时候，周期提示指数的反弹已经到了头部，投资者如果按照周期的提示进行操作的话，便可以卖在反弹的最高位了。而到了55日这一天，指数出现了一根反弹大阳线，结合周期与股价前期下跌走势综合分析，投资者便可以把握住这跟大阳线带来的盈利机会了。

庄家的操作时不是盲目的，周期的预算是相当重要的，必须要在适当的时间内发动行情以及进行相应的操作。正是因为这样，才使得周期判断如此重要。但是，投资者在使用周期分析的时候不能简单单一使用，必须要结合盘面进行综合研判，只有这样做，得到的结论才会更贴切市场的真实波动。时间之窗是周期的一种应用方法，周期的使用，不同的学说和不同的技术分析工具都有不同的使用方法，波浪理论中应用的周期是以菲波纳奇数列为基础的，而江恩理论里面，周期的划分和应用又有他独特的界定。我们常说的时间之窗实际是波浪理论里面常用的菲波纳奇数列，菲波纳奇数列是一个最简单的数字123为基本数列的，把这个简单的数列的后两位数字不断相加， 1+2=3 2+3=5 3+5=8 5+8=13 8+13=21 13+21=34 21+34=55 34+55=89 55+89=144就可以得出菲波纳奇数列3、5、8、13、21、34、55、89、144……以至无穷。

那这个数列有什么用处呢？我们在分析价格走势时，都希望能提早发现走势的拐点，也就是顶底，而实战中，一些重要的顶对顶的时间、底对底的时间、顶对底的时间，底对顶的时间大都出现在这个数例的数字上，比如我们常看到一个价格走势的顶对应前面的一个高点经常是34天55天，或者13周21周等等，或者一个趋势从最低点启动，在13周、21周、34周或者55周的地方趋势结束。所以在一个趋势的运行过程中，我们就会密切注意那些可能出现拐点的时间，一般就把那些容易出现拐点的地方称作时间之窗，时间之窗基本上就成了菲波纳奇数列的代名词。

时间之窗的基本理论不难理解，但它的实战应用却有一定的技巧。

首先，时间之窗的周期分析是从属于波浪理论里面的一种方法，波浪理论中的三要素形态、比例、周期其周期的分析要结合波浪形态来看，当价格走势走到一个时间之窗附近，我们必须首先观察走势形态是否有顶底形态，如果波浪形态上有顶底的可能，那如果再有时间周期配合那出现顶底的概率就非常之大，但如果形态上没有明显的顶底形态特征，光有个时间之窗出现，不能完全作为判断顶底的标准，因为波浪理论中形态、比例、周期的重要性是依次递减的。

第二，时间之窗的周期原理并没有硬性规定适用在那个时间等级的趋势里面，那就是说，大到月线，小到5分钟图，我们都可以应用菲波纳奇数例来寻找顶底，那我们到底以哪个为准呢，一般来讲，大小周期要配合使用，因为大周期中会套小周期，它们其实并不矛盾，比如21天的周期，那正好是三周的周期，只不过是第三周的最后一天上就是第21天上出现顶底的可能就更大一些罢了。所以在应用上，我们应该是先研究大的形态和大的时间周期，然后再用小周期找到价格趋势可能出现反转的具体时间。
比如，本月是距离前一个高点的13个月，现在价格在上涨，那这个月可能会出现一个顶部，如果价格在下跌，那出现底部的可能就比较大，比如我们从大形态和大周期上看到本月月线可能要出现一个顶部，那具体是那一周呢那我们就要用周线推算，可以从上个高点推算下来，如果推到某一周是55周那，这周出现高点的可能性就较大，或者从13个月之前那个高点后面出现的一个最低点推算，看到这个月的哪一周是个重要的时间周期，找到具体那周是两个大周期的交汇点，同时再从日线上找，看这周中的那一天与前面的短期内的走势的高低点是个对应的周期点，这样就可以基本判断出来在那一天可能出现转折点。

第三，使用时间之窗，要注意不要提前，最好滞后，比如这周是个重要的时间之窗，而且价格形态上有可能出现拐点，但如果我们周一就入场去找顶或者找底，那如果顶底出现这个周的周五，那你想想，五天的时间，价格变化会有多么大的变化，我们无法承受价格上的那么大误差，今年6月初英镑对日元的那个高点，我们本来推算出来它是对应前面最高价的21周的时间，但我们在周初就做了空单，结果被它反复折腾几天，而且我在周五的策略里面还写到了，再熬过今天英日的空单就没事了，可恰恰是在周五晚上英日在消息刺激下瞬间打出205以上的高点，而且打掉我们止损就快速回落，结果那波行情我们错过了一大段。

所以，用时间周期推算某个地方可能出现顶底，那最好等待走势出现恐慌盘后就可以基本确认顶底出现了，但如果没有出现恐慌盘，那就要小心，因为任何一次比较大的顶底都不会很温柔的出现的，在没有出现恐慌盘之前提前做单，极有可能在恐慌盘出现时，被扫掉止损。如果一个重要的时间之窗上出现顶底后再进场操作，那就不会再出现扫掉止损回头的问题，同时还可以以已经出现的顶底做止损点，相对操作难度就降低了。

第四，菲波纳奇数例也可以帮助我们判断一个局部调整形态结束的时间（因为大型调整本身就可以形成趋势了），比如局部价格走势出现调整，那它到底要调整多长时间呢，在研判调整形态的同时，我们可以用分时图的时间周期去数，如21个小时，34个四小时等等，如果一个调整形态的落点正好出现在分时图的一个小的时间之窗上，我们也可以把这个形态和时间的汇合点作为入市点。另外，有时候价格的调整是以盘整来完成的，那盘整的形态要持续多长时间才能突破呢？这也可以用小的时间之窗来推算，比如日线级别的小型盘整带经常是盘整5天、8天或13天.