我研究統計歸納發現，影響成交量及價格因素最重要的因素在於時間週期演變，採取均量線及均線應用一樣是受時間週期牽制，通常會四次循環，每一次維持在20天週期演變，這就是市場市場自然運行規律模式，大致上有如此慣性特徵，如何解讀這個慣性的時間週期因素?這是分析的重中之重。
個人研究發現，量與價的演變幾乎圍繞在以10及20天週期為相互牽制影響的因果關係，直到換手率滿足一定比率後改變。例如以上證指數為例，通常換手率會在38.2~61.8%之間隨意滾動換手，但這只是一個概念説明，究竟如何論斷?
必須先界定、定義後，才可以應用，關鍵在於依據某一個時間週期自然運行測算，必須要先“定型”設定講解，然後才可以“定性”應用。
【麥氏理論】研究發現，針對日成交額對比20日均額量的升降結果論述是非常關鍵依據準則，即大於20日均額量後造成均額量線漲跌是一個關鍵應用模式，以此推導後衍生出幾個模型。
第一種是“固定量”模型，針對大於或小於20日均額量後啓動的模式，然後測算在固定量比率中的統計影響，例如累積達到38.2%或61.8%換手率會有何種影響?可以相對對比價格的變動，然後設定假設這個是屬於漲勢影響，或跌勢影響應用，如此可以更好的解讀其中的變數。
第二種是“固定時間”模型，從最高低收盤或最高低點應用，採取固定時間檢測，大致上也可以找到一定的價格演變模型。
第三種模式是“區域換手量”，根據區域的累積量作為測算基準推導應用，或依據高於10或20日均額量累積換手率測。
還有第四種模式是採取回溯法檢測，可以依據回溯的天數及比率測算，找尋介入者的介入特徵及可能應用的操作模式手法等等。
舉例這一次從2019年12月13日增量啓動漲勢後到2020年1月23日為止形成一個量潮週期結構，及價格的演變模式共計29天，換手率19.09%。採取時間週期測算下一個19天演變落在3月12日，即到了這一天假設同樣的慣性會產生產生一個自然落體演變，果然隔天還真的就這樣下跌。
採取累積成交手數19.09%計算，從2月3日到3月2日共計21天累積19.68%算是完成第一個週期的同等比率，屬於1：1的換手後出現壓低反擊拔高然後再創下3月5日的最高點位，説明一個波動週期的1:1的來對比關聯。
同樣特徵狀況採取時間週期，第三個29天一樣會有變化，所以從3月13日到4月23日週期內屬於第三次變化。從4月24日之後也一樣是如此的29天，目前運行23天，還有6個交易日要注意時間週期的影響。
當中要注意換手率本身的大小不同週期與總換手率的影響，例如19.09%經過第一次到第三次後就會改變。時間週期未到但換手率到了也會提前改變。但時間週期到了，換手率未到則還不會累積改變。這就是最好的量潮特徵説明與解讀，這是【麥氏理論】的精華所在。
例如上證指數採取40日均額量的運行比較，從3月17日至今運行50天，第60天會有變動。80日均額量從3月20日起算至今47天，即下週三會有一次變動，然後再到10個交易日後確認。
從2月3日測算到今天81天，換手率62.55%，超過61.8%有效換手率後，確認換手完成有利於支撐，即區域演變已到了改變週期，不容易再大幅度殺跌，開始進入穩定，這是為何週五會小漲6.13點，漲幅0.22%的原因。成交額2338億元，雖然少一點但還是可以力守不跌，維持起碼人氣不變。
深證成指同一時間形成的換手率達到187.81%，因為超過100%以上的換手率，採取3月23日第二個低點測算至今運行46天，換手率87.80%，俱有支撐護守優勢，所以週五收盤上漲92.58點，漲幅0.87%，關鍵在此。成交金額3385億元，及換手率1.65%