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반환 된 모든 수치는 절대 수치로 표시되며 이는 ABI가 특정 시장에서의 변동성의 존재 여부와 수준을 나타낼 수 있음을 의미합니다. 숙련 된 분석가들은 ABI 계산과 A / D 스프레드 간의 유사점을 인식합니다.

투자자이자 저자 인 Norman G. Fosback은 그의 저서 "Stock Market Logic"에서 ABI를 공개했다. Fosback은 ABI의 뉴욕 증권 거래소에서의 활동 측정에 특히 초점을 맞추었지만 그 수식은 실제로 다른 지수 나 부문에 적용될 수 있습니다.

ABI를 계산하려면 다음을 사용하십시오.

{(앞선 이슈 수) - (이슈 수 감소)}

높은 변동성 수치의 반등은 시장 활동 및 / 또는 변화의 증가를 나타내는 반면, 낮은 수익률은 변화가 없다는 것을 나타냅니다.

실제 분석 작업은 과거 ABI 수익률을 사용하여 미래의 움직임을 예측하는 데 있습니다. 예를 들어, Fosback은 ABI 값이 높을수록 3 개월에서 12 개월 후에는 더 높은 지수 가격이 매겨 질 것이라고 지적했습니다. 그는 매주 ABI 수익을 거래 된 총 이슈로 나눠서 가장 정확한 수치를 얻을 수 있다고 주장했다. 이 변동의 10 주 이동 평균은 투자자가 강세 또는 약세 포지션을 취할지 여부를 알 수 있도록 도와줍니다.

ABI는 전날의 거래에서 발생한 선금 데이터를 바탕으로 구축되었습니다. 데이터의 지연의 영향은 장기 추세 분석을 통해 다소 상쇄 될 수 있습니다. 이로 인해 ABI는 장기 추적 기록이없는 고유 한 포트폴리오를 분석하는 데 덜 유용합니다.