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तकनीकी विश्लेषक अग्रिम और घटते हुए मुद्दों के बीच अंतर को मापने के लिए पूर्ण चौड़ाई सूचकांक का उपयोग करते हैं। सभी लौटे आंकड़े पूर्ण संख्या के रूप में दर्शाए जाते हैं, जिसका अर्थ है कि एबीआई किसी दिए गए बाजार में उपस्थिति और अस्थिरता के स्तर को इंगित कर सकता है - आंदोलन की दिशा नहीं। अनुभवी विश्लेषकों ने एबीआई और ए / डी के प्रसार के बीच समानताएं पहचान लीं।

निवेशक और लेखक नॉर्मन जी। फीसबैक ने अपनी पुस्तक, "स्टॉक मार्केट लॉजिक" में एबीआई को बताया। जबकि फ़्यूबैक ने न्यू यॉर्क स्टॉक एक्सचेंज पर गतिविधि को मापने के लिए एबीआई के इस्तेमाल पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित किया था, इसका सूत्र वास्तव में किसी भी अन्य सूचकांक या क्षेत्र में लागू किया जा सकता है।

एबीआई की गणना करने के लिए, बस निम्नलिखित का उपयोग करें:

निरपेक्ष मान {(बढ़ते मुद्दों की संख्या) - (गिरावट वाले मुद्दों की संख्या)}

उच्च उतार-चढ़ाव संख्या की वापसी से बाजार की बढ़ती गतिविधि और / या परिवर्तन का संकेत मिलता है, जबकि कम वापसी में बदलाव की कमी का संकेत मिलता है

वास्तविक विश्लेषणात्मक कामकाज भविष्य के आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक ऐबी रिटर्न का उपयोग करने से आता है। उदाहरण के लिए, फ़ॉस्बैक ने नोट किया कि एबीआई के उच्च मूल्यों में आने वाले तीन से 12 महीनों में उच्च सूचकांक की कीमतें बढ़ेंगी। उन्होंने तर्क दिया कि सबसे सटीक पढ़ने साप्ताहिक एबीआई रिटर्न को विभाजित करके कुल कारोबार के मुद्दों से विभाजित किया जा सकता है। इस विविधता के 10-हफ़्ते की चलती औसत से निवेशक को यह जानना चाहिए कि क्या तेजी या मंदी की स्थिति लेनी है।

एबीआई पिछले दिन के कारोबार से अग्रिम-गिरावट वाले डेटा से बनाया गया है। डेटा में अंतराल के संभावित प्रभाव को कुछ हद तक लंबी अवधि के रुझान के विश्लेषण द्वारा ऑफसेट किया जा सकता है। इससे एबीआई को अनूठे पोर्टफोलियो का विश्लेषण करने के लिए कम उपयोगी होता है, जिनके पास लंबे ट्रैक रिकॉर्ड नहीं हैं।