当市场指数保持其当下的变化趋势.而市场广度数据却与之相背离时，这被称为市场广度背离，意味着当下市场指数的变化末得到市场中股票的广泛支持(见图18.2),在市场广度领域最权威的专家汤姆·迈克科胆兰指出:
检测市场广度数据最关键的价值在于这些数据能告诉你市场流动性的状况。只要我们能够把存在的流动性导人合适的股票中，道指、标普500指数和纳斯达克指数完全有可能在一个缺乏流动性的市场环境中继续保持上涨。这正是我们在1999-200年间所见到的情况.当时的高科技泡沫实际上仅仅体现在有限数长的一收股票上，但A-U线在1998年就已经见顶，大多数股票并没有加人上涨股票的行列，因为市场上已没有足够的资金来支律股票普迫的上涨。这是市场缺乏流动性的讯号.同时市场流动性的缺乏最终伤及高科技泡沫中最好的公司的股票。要让大多数股票都上涨，就必须有足够的资金分布到不了股票上，因此，当我们肴到大部分股票都在上涨时.这是市场流动性充裕的表现。
这些统计数据不仅本身能提供有用的信息，而且还可以相互结合起来形成广度指标。我们叮将这些统计数据先是独立用于Ili场分析中，然后再相互结合起来，形成市场广度统计数据以及简单的公式和比率。经济学家里奥纳多·艾尔斯被认为是第一个应用广度统计数据的人，他早在1926年就在统计上涨的股票数量和下跌的股票数量之间的差异，这个指标今天被称为涨跌线(A-D线)，该指标1931年首次出现在(巴郎周报)上。随后哈罗尔德·盖特里在他的课程(股票市场的盈利)中进一步发展了该指标。在1929年的股市大崩溃前，纽约证券交易所的A-D线在1928年5月见顶。
18.3预先提醒:广度数据的陷阱
和价格及成交量数据一样，广度数据叮用于构建市场广度指标。在我讨论这些指标之前，请注意市场广度分析也存在自身的问题。正如成交量指数数据可能会被不恰当地运用，市场广度指标和交易所数据也存在一些问题。第一个问题和广度数据的构建有关。很多广度指标都是累积性的. 这意味着它们是基于历史数据计算的，这就给涨跌线带来一个问题，股票指数和交易所都会不断地增加新股票.剔除掉股票。当一只股票被剧除的时候.一般是因为该公司已经达不到在交易所挂牌交易的基木要求.一般出现在公司正在倒闭，就要破产的时候。这种情况导致涨跌线的数据出现向下的偏差。 的并购行为也会引发被收购公司的股价上涨得更高，通常情况下，这种上涨又会被收购公司的股价下跌所抵消。
一家即将破产的公司的股票会增加卜跌线的股票数量，一丝一家公司破产，其股票就不再对市场指数产生影响。‘已不会再影响现在的指数，因为该股票已经从交易所退市，同时也会从指数成分股中别除。但是，由于涨跌线是历史累积性质的，即使该股票当前己经退市，该股票退市前的表现仍然会反映在涨跌线中.这样就会使得涨跌线产生向下的偏差。为了避免受到这种向下偏差的影响，分析师会更注艰最近时期的数据。
在市场广度分析中你应该意识到的一个类似问题是在交易所交易的股票数量是变化的。从长期来看.在交易所交易的股票数量有着显著向上的偏差，从而引起前后规校不一致的问题。汤姆·迈克科里兰认为.对此问题的解决方法之一是使用比率，而非原始值。例如.用涨跌比率来代替涨跌线。计算的方法是，从上涨的股票数墩中减去下跌的股票数A，然后除以上涨和卜跌股票的总数:
涨跌率=（上涨股票数-下跌股票数）/（上涨股票数+下跌股票数）
比率数据去掉了原始数据中叮能出现的对实际情况的误读，从而使得我们能够在较长的时间段内能对!仃场状况作出更好的评估。我们也可以以其他广度数据，如新高、新低、上涨股票成交量和下跌股票成交量等，用同样的方法构建其他广度比率。同时，将数据表示为比率的另一个好处是便于不同证券交易所和不同指数之间的比较。转换为比率数据后.你就可以将纽约证券交易所、纳斯达克和标普500的指数进行比较。
涨跌线存在的另一个问题是十进位制。当涨跌线刚开始使用时.股票价格每次变动是以./美元为最小单位，这就意味着一只股票最少要涨跌12.5关分才能计入上涨或下跌的股票数最中去，也刁.会引起涨跌线的变化。1997年，游戏的规则发生了变化，股价最小变动单位降低到1/16关元，2001年规则又发生了变化。由十六进位制改为十进位制，这意味着股价变化进人了几美分的区间。现在，在十进制下，股价每次涨跌的最小单位仅为1美分。这样变化的结果是计人股价变化的股票数量多了，而股价不变的股票数最少了。更深一层次则意味肴现在要推动市场上涨或下跌所需要的需求或供给比以前要少了。在实行股价变化十进制之前，要推动一只股票价格发生最小单位的变化所需的供给或需求压力是现在的6倍。很多人认为这样的变化使得市场更容易被人操纵。了解这一点之后，我们还是要知道目前绝大部分股票每天涨跌的程度都超过了6美分。
因此。虽然股价变化为十进位制会对构成广度指标的数据出现一点影响，也许是非常小的影响，但我们仍然很难确定股价变化的十进制对涨跌统计数据的实际影响。为了衡量这种影响.汤姆·迈克科里兰进行厂一个检验。他比较了纽约证券交易所的所有股票:那些价格变化范围大于1/16美元的股票和那些价格变化范围在1/16美元之内的股票。他发现价格变化范围在1/16美元之内的股票涨跌情况大致和整体市场的涨跌线是一致的。因此，他的研究显示股价变化的十进制对广度统计数据的影响很小，这和我在前面的猜测是一致的。
