和價格及成交量數據一樣，廣度數據可用於構建市場廣度指標。在我討論這些指標之前，請注意市場廣度分析也存在自身的問題。正如成交量指數數據可能會被不恰當地運用，市場廣度指標和交易所數據也存在一些問題。第一個問題和廣度數據的構建有關。很多廣度指標都是累積性的，這意味着它們是基於歷史數據計算的，這就給漲跌線帶來一個問題。股票指數和交易所都會不斷地增加新股票，剔除舊股票。當一隻股票被剔除的時候，一般是因爲該公司已經達不到在交易所掛牌交易的基本要求，一般出現在公司正在倒閉，就要破產的時候。這種情況導致漲跌線的數據出現向下的偏差。上市公司的併購行爲也會引發被收購公司的股價上漲得更高，通常情況下，這種上漲又會被收購公司的股價下跌所抵消。
一家即將破產的公司的股票會增加下跌線的股票數量，一旦一家公司破產，其股票就不再對市場指數產生影響。它不會再影響現在的指數，因爲該股票已經從交易所退市，同時也會從指數成分股中剔除。但是，由於漲跌線是歷史累積性質的，即使該股票當前已經退市，該股票退市前的表現仍然會反映在漲跌線中，這樣就會使得漲跌線產生向下的偏差。爲了避免受到這種向下偏差的影響，分析師會更注重最近時期的數據。
在市場廣度分析中你應該意識到的一個類似問題是在交易所交易的股票數量是變化的。從長期來看，在交易所交易的股票數量有着顯著向上的偏差，從而引起前後規模不一致的問題。湯姆·邁克科裏蘭認爲，對此問題的解決方法之一是使用比率，而非原始值。例如，用漲跌比率來代替漲跌線。計算的方法是，從上漲的股票數量中減去下跌的股票數量，然後除以上漲和下跌股票的總數：
漲跌率
比率數據去掉了原始數據中可能出現的對實際情況的誤讀，從而使得我們能夠在較長的時間段內能對市場狀況作出更好的評估。我們也可以以其他廣度數據，如新高、新低、上漲股票成交量和下跌股票成交量等，用同樣的方法構建其他廣度比率。同時，將數據表示爲比率的另一個好處是便於不同證券交易所和不同指數之間的比較。轉換爲比率數據後，你就可以將紐約證券交易所、納斯達克和標普500的指數進行比較。
漲跌線存在的另一個問題是十進位制。當漲跌線剛開始使用時，股票價格每次變動是以1/8美元爲最小單位，這就意味着一隻股票最少要漲跌12.5美分才能計入上漲或下跌的股票數量中去，也纔會引起漲跌線的變化。1997年，遊戲的規則發生了變化，股價最小變動單位降低到1/16美元，2001年規則又發生了變化，由十六進位制改爲十進位制，這意味着股價變化進入了幾美分的區間。現在，在十進制下，股價每次漲跌的最小單位僅爲1美分。這樣變化的結果是計人股價變化的股票數量多了，而股價不變的股票數量少了。更深一層次則意味着現在要推動市場上漲或下跌所需要的需求或供給比以前要少了。在實行股價變化十進制之前，要推動一隻股票價格發生最小單位的變化所需的供給或需求壓力是現在的6倍。很多人認爲這樣的變化使得市場更容易被人操縱。瞭解這一點之後，我們還是要知道目前絕大部分股票每天漲跌的程度都超過了6美分。
因此，雖然股價變化爲十進位制會對構成廣度指標的數據出現一點影響，也許是非常小的影響，但我們仍然很難確定股價變化的十進制對漲跌統計數據的實際影響。爲了衡量這種影響，湯姆.邁克科裏蘭進行了一個檢驗。他比較了紐約證券交易所的所有股票：那些價格變化範圖大於1/16美元的股票和那些價格變化範圖在1/16美元之內的股票。他發現價格變化範圖在1/16美元之內的股票漲跌情況大致和整體市場的漲跌線是一致的。因此，他的研究顯示股價變化的十進制對廣度統計數據的影響很小，這和我在前面的猜測是一致的。
我想討論的廣度統計數據存在的最後一個問題和證券交易所的交易工具有關。早期在證券交易所交易的都是上市公司，後來，其他金融工具在交易所逐漸出現，包括交易所交易的基金、封閉式基金、權益掛鉤證券、房地產投資信託基金，以及優先股等。很多交易所交易的基金、權益掛鉤證券和封閉式基金都由股票構成，從而導致重複統計。另外一些在交易所掛牌的證券則可能進行了套期保值或逆向操作，從而帶來相反的影響。很多交易所交易的證券包含了債券，這就意味着這些證券的變化反映了債券的情況，而非股票的情況。同樣，優先股的變化也是更多地反映了債券市場的情況，而非股票市場的情況，房地產投資信託基金則反映了房地產市場的情況。目前，在紐約證券交易所交易的證券中只有不到60%是美國國內的普通股。在寫作本書的時候，在紐約證券交易所交易的證券中有58.8%是普通股，8.86%是封閉式債券基金，20.94%是優先股，11.37%被歸類爲“特殊證券”（權證、結構性產品以及其他產品）。
由於證券交易所交易的證券並非全部都是純粹的股票，羅維爾研究公司知名的證券市場交易策略家保羅·戴斯蒙建議只使用由上市公司股票構成的市場廣度統計數據。這樣，就可以將非上市公司類的證券排除在統計數據之外，從而避免遇到像2001年秋天那種不利市場的狀況。當時，儘管傳統的交易所廣度統計數據給出的是牛市訊號，但只包含純粹上市公司股票的市場廣度數據卻發出市場可能下跌的警告。其他技術分析師，包括我自己，主要使用基於指數數據的廣度統計數據，而非基於交易所數據。另一個更近一些的例子是2010年的累積漲跌線數據，2010年8月紐約證券交易所的漲跌線創出了新高，而當時無論是整體市場還是漲跌成交量線都遠沒有達到一個新的高度（見圖18.3）。證券性質不同所帶來的問題僅存在於交易所層面的數據上，股票指數不存在這個問題，因爲股票指數一般僅僅包括上市公司的股票。
圖18.3紐約證券交易所上漲股票數量和下跌股票數量
無論是理査德·阿姆斯還是湯姆.邁克科裏蘭，這兩位知名的市場廣度分析專家都認爲市場中存在一些非普通股性質的證券不會嚴重影響數據的質量。當市場廣度數據剛被引人到市場分析中時，普通股當時支付的股息大大高於現在的水平，使得當時股票對利率水平的敏感程度也大大高於現在。邁克科裏蘭先生分析到，由於大多數的非普通股證券對利率很敏感，將這些證券包含在內可以增加廣度統計數據的預測能力。邁克科裏蘭進一步指出這些非普通股證券，例如優先股，更多的是由機構投資者擁有和交易的。因此，這些優先股就比普通股更能顯示市場的流動性。基於這些發現，湯姆·邁克科裏蘭設計了一條由非普通股證券組成的漲跌線，他發現其表現類似於漲跌線，但波動要少一些。