市场广度信息在判断市场的总体状况上具有非常重要的作用。和成交量一样，我们可以用市场广度统计数据来确认价格的变化。例如，如果你想对某场比赛下注，可以选择比赛的两队之一：牛队或熊队。你希望能从两队之中选出较强的那个，从而贏得所下的赌注。有一系列因素可能会影响你对哪队更强的判断。这两队在最近相遇的比赛成绩是不是一个有用的信息？在证券投资行业，这些数据被称为市场广度。
市场广度可以为我们提供有多少只股票上涨，有多少只股票下跌等信息。通过这些数据，你可以衡量市场的买方和卖方各自得到的支持。对市场广度的解读类似于成交量分析，当上升的股票数量多于下降的股票数量时，意味着市场在走牛，而当下降的股票数量多于上升的股票数量时，意味着市场在走熊。
同样，当价格下跌的股票的成交量大于价格上升的股票的成交量时，意味着市场走熊，反之亦反。牛市和熊市指标的比率越极端，市场广度所发出的信息就越强烈。因此，上涨股票（或上涨股票成交量）的比例越大，市场向上得到的支持就越广泛；下跌股票（或下跌股票成交量）的比例越大，市场下行得到的支持就越广泛。
市场广度可以用于衡量市场的情绪或心理特征，有助于显示投资者是充满了信心还是为恐惧所控制。当市场处于盘整的状态时，市场广度可能是决定下一个趋势方向的关键。市场广度在实际分析中主要被当作是一种显示当下的价格趋势可能存在压力的警示讯号。一般来说，市场的广度应该和市场指数具有相同的形状和实质，映射了对应的指数的变化。当市场广度反映了市场的指数变化时，我们称市场广度确认市场指数的变化。但是，如果市场指数越走越高，但下跌股票的数量却越来越多，我们就可以认为市场的广度很“糟糕”，或市场广度和市场趋势相背离。
这种背离经常发生在大盘股的价格上，这些股票对市场指数的影响比较大。当权重大的大盘股和当下市场的价格趋势同向变动时，有可能越来越多的股票却在往相反的价格方向变动。机构投资者常常从小盘股开始抛售股票，因为小盘股的流动性要差一些。
当机构投资者决定降低其持股规模的时候，它们常常先抛售的是流动性较差的规模较小的股票。这是因为如果市场将来突然出现下跌，这些流动性较差的规模较小的股票是最难脱手的。因此，大的机构投资者在牛市中逐渐降低它们的仓位，以避免它们的卖出行为将股价压低。个人投资者对这些“大牌”大盘股往往过于放心，职业投资者可以通过影响数量有限的一些大盘股来操控市场的涨跌，而那些较少被人关注的小盘股往往在指数中所占的权重很小，甚至就没有被包括在指数中。这种情况也出现在市场创新高或新低的时候，市场中的很多股票往往在市场指数创新高前就创出了新高。在1997年，市场中的很多股票就创出了52周的新高，而市场指数在2年多后的2000年才创出相应的新高。一个更近一点的例子是2007年市场指数创出的新高与同期创出新高的股票数量不断下降之间的背离，以及2009年市场指数上涨和创新高的股票数量不断增加对此的确认（见图18.1）。
图18.1标普500指数和创新高的股票数量之间的背离
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未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·迈克科里兰指出：
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1999一2000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量的一些股票上，但A-D线在1998年就已经见顶，大多数股票并没有加入上涨股票的行列，因为市场上已没有足够的资金来支撑股票普遍的上涨。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同股票上，因此，当我们看到大部分股票都在上涨时，这是市场流动性充裕的表现。
图18.2纳斯达克指数走势和A-D线相背离
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。我们可将这些统计数据先是独立用于市场分析中，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。
