在费氏周期的基础上，又派生出来了“螺旋历法时间窗”，即将费氏数列中每个要进行开方，然后再乘以朔望月的时间(即月球绕地球一周的时间)，便得到螺旋时间之窗的长度。由于人是自然的产物，其行为情绪都会受到自然界的影响，尤其月球对地球的影响，对人类的影响已是众人皆知的，比如地球上的涨潮与落潮、人的生理周期、情绪波动等等无不与之相关，而股市由是由广大投资者(人)构成的主体，上述影响便会间接作用于股票市场。
螺旋历法是嘉路兰先生面对美国二次股灾后痛定思痛，他对比了二次股灾的发生时间，惊人地发现了原因，它们之间在月亮历(相当于中国的农历)上基本上是重合的，后来，他结合朔望月、二十四节气与费氏数列之间的关系，创立了螺旋历法。螺旋历法经过市场长期检验的确是一套新颖而准确的测市方法。
一、螺旋历法的传统用法
以月球回归周期(29.5天)为基础，分别乘以每个神奇数字01的开方，如1(1的开方)，1.41(2的开方)，1.73(3的开方)，2.24(5的开方)，2.83 (8的开方)，3.6(13的开方)，4.58(21的开方)，5.83(34的开方)，等等。
以一个转折点向后推算在第1×29.5=30天、1.41×29.5=42天、1.73×29.5=51天、2.24×29.5=66天、2.83×29.5=84天、3.6×29.5=106天及随后的第135天，172天等都是未来敏感的时间变盘点。只不过一定要特别注意的是，这里的多少天和费氏时间的交易不同，专指自然天，即有一天就要计入一天。
另外，其间如果前后两天内恰遇二十节气中的某个节气就应当将变盘时间提前两天或者延长两天，重点注意以下节气对市场的影响：
(1)最易引发变盘的节气是“小满”、“白露”，还有“霜降”，其形成短期高点的次数居多。其次是“谷雨”、“芒种”以及“大暑”；
(2)最易引发中期以上变盘的节气是“立春”、“雨水”、“春分”、“小满”、“秋分”以及“小雪”、“大雪”，其中最为重要的是“立春”、“春分”和“秋分”，其形成中期底部的时期居多。
以上结论是依据对中国股市过往变盘点与二十四节气的联系得出来的，下表是笔者对于历次中国股市的一些变盘点与节气的重合位置进行的一番统计，看看能否总结出一些规律性的东西：
立春：变盘3次，3次均为低点(2次中级以上低点，1次短期低点)；以上是前12年中国股市与二十四节气的比对表，统计结果如下：
雨水：变盘5次，3次低点(2次中级以上低点，1次短期低点)，2次高点(1次中期以上，1次短期)；
惊蜇：变盘4次，2次短期低点和2次短期高点；
春分：变盘4次，2次中期以上低点，2次高点(1次中级以下，1次短期)；
清明：变盘6次，3次短期低点和3次短期高点；
谷雨：变盘7次，3次短期低点，4次短期高点；
立夏：变盘6次，3次低点(2次短期，1次中期以上)，3次短期高点；
小满：变盘9次，3次低点(2次中期以上，1次短期)，6次高点(4次短期，2次中期以上)；
芒种：变盘7次，2次低点(1次中期以上，1次短期)，5次高点(3次短期，2次中期以上)；
夏至：变盘6次，4次短期低点和2次短期高点；
小暑：变盘6次，4次低点(3次短期，1次中期以上)，2次短期高点；
大暑：变盘7次，3次短期低点和4次短期高点；
立秋：变盘6次，2次短期低点和4次短期高点；
处暑：变盘6次，2次短期低点，4次高点(3次短期，1次中期以上)；
白露：变盘9次，3次短期低点，7次高点(5次短期，2次中期以上)；
秋分：变盘2次，均为中期以上低点；
寒露：变盘3次，2次短期低点和1次短期高点；
霜降：变盘9次，3次低点(2次短期，1次中期以上)和6次短期高点；
立冬：变盘4次，3次短期低点和1次短期高点；
小雪：变盘6次，3次低点(2次中期以上，1次短期)，2次中期以上高点；
大雪：变盘6次，1次中期以上低点，5次高点(3次中期以上，2次短期)；
冬至：变盘4次，1次短期低点和3次短期高点；
小寒：变盘4次，3次低点(2次短期，1次中期以上)和1次短期高点：
大寒：变盘7次，5次低点(4次短期，1次中期以上)和2次短期高点。
通过以上统计结果可以看出以下规律：
1.最易引发变盘的节气是“小满”、“白露”，还有“霜降”，其形成短期高点的次数居多。其次是“谷雨”、“芒种”以及“大暑”；
2.最易引发中期以上变盘的节气是“立春”、“雨水”、“春分”、“小满”、“秋分”以及“小雪”、“大雪”，其中最为重要的是“立春”、“春分”和“秋分”，其形成中期底部的时候居多；
3.在一年的变盘点当中，多集中于夏季。
以上统计的多半时候处于中国股市牛市里的数据，然后我们接着统计近几年的变盘点，看看得出的规律是否与前面的一致。
统计截止日期：2007年6月22日夏至
——根据螺旋历法进行推算，看一下2007年年内都有哪些螺旋变盘点？
我们以2007年2月6日(2月4日立春)作为螺旋时间窗的原点向后推算，至2007年底的变盘时间如下：
2007年2月6日+30天=3月5日——3月6日(惊蛰)；
2007年2月6日+51天=3月26日；
2007年2月6日+66天=4月10日；
2007年2月6日+88天=5月2日；
2007年2月6日+106天=5月20日——5月21日(小满)；
2007年2月6日+135天=6月18日；
2007年2月6日+172天=7月23日(大暑)——7月25日；
2007年2月6日+218天=9月8日(白露)—9月9日；
2007年2月6日+278天=11月8日(立冬)；
2007年2月6日+354天=2008年1月21日(大寒)——1月23日。
有意思的情况出现了，推算出来的最后位置再次指向了2008年1月23日，这与刚才我们求得的费氏时间窗中“未来时间焦点”指向的位置恰巧偶合。神奇的宇宙、神奇的股市、神奇的时间周期，让我们拭目以待。
二、弘历螺旋时间窗的改进
上面我们讲解的是传统螺旋历法的预测技术，但螺旋历法其最大的不足之处，在于它是以“自然天”为基础，而忽略了实际交易日。
弘历公司经过长期研究，在螺旋历法的基础上开发出了“弘历螺旋”，形成一套独特的测市工具。
首先，以一个月(30天)为基础，可进一步划分为1/3月(10天)、1/2月(15天)、2/3月(20天)、2个月(60天)、2又1/3月(70天)、2又1/2月(75天)、2又2/3月(80天)、3个月(90天)·····
然后，再将费氏时间窗中每个数字进行开方后乘以以上这些基数，再换算成实际交易日之后，将所求得的数值按大小顺序排列开来，便形成以下一组重要的时间窗：
10，15，17，23，30，37，47，60，75，97，122，155，199，253，321·····
弘历螺旋有两种基本的用法，第一种和费氏时间窗一样可以用已知转向点求时间焦点，再用所求时间焦点推算出未知转向点，这种方法比较适合用在日K线上。让我们再看一下它的实战效果。
1.我们首先以1994年9月13日最高1052点为起点，做一组弘历螺旋时间窗，这组时间窗捕捉到了以下转折点：见图10-11。
1995年2月20日534点的中期底部；
1995年10月25日765点的中期顶部；
1996年2月7日519点的长期底部；
1996年12月31日912点的中期底部：
1998年6月23日1398点的中期顶部：
1999年6月30日1783点的中期顶部(附近)；
……
图 10-11
2.再以1996年2月7日519点的中期底部为起点做一组弘历螺旋时间窗，发现了以下两个和图10-11相同的变盘点：见图10-12。
图 10-12
1996年12月31日912点的中期底部；
1998年6月23日1398点的中期顶部。
这样也就以同样的方式找到了时间共振点，即弘历螺旋的时间焦点，然后再以这两个已经求得的焦点作为起点分别再作一组弘历螺旋。
3.接下来，再由1996年12月31日912点的中期底部为原点展开的螺旋时向窗，发现了很多历史上的转折都出现在这组时间窗的落点上，而且再次出现了一个和前面重合的时间窗，那就是1998年6月23日1398点的中期顶部：见图10-13。
图 10-13
图10-13显示出如下几个重要的变盘点：
1997年11月27日1120点的中期底部；
1998年6月23日1398点的中期顶部；
1998年11月9日1283点的中期顶部；
1999年5月19日1057点的中期底部；
2000年1月4日1361点的长期底部。
4.1998年6月23日1398点的中期顶部目前为止已经被重合了三次，顺理成章地就成为一个很重要的时间焦点，那么以它为起点再做一组弘历螺旋时间窗会有什么发现呢？见图10-14。
图 10-14
1999年5月19日1057点的中期底部；
2001年7月4日2216点的长期顶部；
至此，您不得不为大自然的神奇而感到震惊。1999年5月19日1057点的中期底部又被重复发现，而且同时，2001年7月4日2216点的长期顶部与费氏时间窗中2001年6月14日2245点长期头部非常接近，从图形上看两者分别分“M头”的两个高点。
有兴趣的读者还可以按这个思路，接着上面两个时间落点继续向后推算下去，碍于篇幅我这里就不再进行推演了。
无论是螺旋历法时间窗的传统用法还是弘历螺旋时间窗的改进用法，都可以看到准确性和可信性确实是非常不错的，而如果能够在重要的螺旋时间变盘日前后看到恰巧有一个“二十四节气中某个节气”出现，那是否说明此位置变盘的概率就更大了呢？！
操作上将二十四节气与螺旋时间窗结合的方法如下：如果求得的螺旋变盘点前面两个交易日内有节气出现，我们就可以将变盘日的范围相应提前；若在求得的螺旋变盘点后面两个交易日内有节气出现，则将变盘日相应延后一两天。日后，有兴趣的朋友，也可以采用此种方法自己预测市场的变盘点，同时如果再能够和费氏时间窗相互验证，准确率将会大大提高。
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