מאת מהו מדד High-Low וכיצד מודדים רוחב שוק?
מדד ה-High-Low מחושב כממוצע נע ל-10 ימים של אחוז שיאי הכל הזמנים. המדריך מסביר את הנוסחה במספרים עגולים ומתריע מפני כשל גודל המדגם במצבי שוק דלילים בתנועה.
Apr 1
מדד ה-High-Low הוא כלי למדידת רוחב שוק המבוסס על שני נתונים: מדובר בממוצע נע פשוט ל-10 ימים של אחוז שיאי הכל הזמנים (Record High Percent). אחוז שיאי הכל הזמנים מחושב כמספר השיאים החדשים ב-52 השבועות האחרונים, מחולק בסכום של השיאים החדשים והשפלים החדשים ב-52 השבועות האחרונים, כפול מאה. קריאה מעל 50 מצביעה על כך שיותר מניות קובעות שיאים חדשים מאשר שפלים חדשים, וקריאה מתחת ל-50 מצביעה על המצב ההפוך. הנוסחה כה פשוטה. להלן החישוב האריתמטי במספרים עגולים, וכן הכשל בגודל המדגם המאפשר לקריאה שנראית נחרצת להתבסס על קומץ מניות בלבד.
חישוב המדד
כדי להבין את המדד, נבחן דוגמה מספרית. נניח שבמהלך תקופה של עשרה ימים, נרשמו בסך הכל עשרה שיאים חדשים ושישה שפלים חדשים. אחוז השיאים היומי הוא עשרה חלקי 16, כלומר 62.5 אחוזים. הממוצע הנע ל-10 ימים של נתון זה יקבע את ערך המדד. כאשר מספר השיאים עולה על מספר השפלים, המדד ינוע צפונה מ-50. כאשר השפלים דומיננטיים, המדד ירד מתחת לרף זה.
כשל המדגם
הבעיה המרכזית במדד היא הרגישות למספר המניות המשתתפות בחישוב. בימים שבהם הפעילות בשוק דלילה (thinly traded), ייתכן מצב שבו מספר השיאים והשפלים החדשים הוא זעום. במקרה כזה, קריאה של 80 או 20 עשויה לנבוע מפעילות של חמש או שש מניות בלבד, ולא לשקף את המגמה בקרב מאות מניות אחרות. משקיעים המסתמכים על המדד חייבים לבחון את נפח המסחר הנלווה לנתונים, שכן ללא הקשר של היקף הפעילות, המדד עלול להציג תמונה מטעה של עוצמת השוק.
כיצד מחשבים את מדד ה-High-Low?
שני שלבים, שניהם ניתנים לביצוע בשורה אחת.
- אחוז שיאי הכל הזמנים (Record High Percent) לסשן בודד: ספרו את המניות ביקום שלכם שסגרו בשיא חדש של 52 שבועות, ספרו את אלו שסגרו בשפל חדש של 52 שבועות, חלקו את מספר השיאים בסכום של שניהם, ולאחר מכן הכפילו ב-100.
- מדד ה-High-Low: בצעו ממוצע של עשר קריאות ה-Record High Percent היומיות האחרונות.
מספרים עגולים הופכים זאת למוחשי. בטייפ מודפסים 90 שיאים חדשים ו-30 שפלים חדשים. סכום השיאים והשפלים הוא 120, ו-90 חלקי 120 הם 0.75, לכן ה-Record High Percent לאותו סשן הוא 75. כעת קחו עשר קריאות של סשנים: 75, 70, 65, 60, 55, 50, 45, 40, 35 ו-30. סכומן הוא 525, ו-525 חלקי עשר הם 52.5. מדד ה-High-Low עומד על 52.5 ביום שה-Record High Percent שלו עצמו היה 75.
הפער הזה הוא הטרייד שמבצע הממוצע הנע. זיכרון של עשרה ימים מחליק סדרה שיכולה לנוע בין 100 ל-0 בן לילה, במחיר של הגעה מאוחרת. המדד עונה על השאלה היכן היה רוחב השוק במהלך שבועיים. הוא לעולם לא עונה על מה קרה אחר הצהריים.
מה נחשב לשיא חדש של 52 שבועות?
מניה קובעת שיא חדש של 52 שבועות כאשר מחירה עולה על כל מחיר שנרשם ב-52 השבועות הקודמים. ספקי נתונים חלוקים בבסיס החישוב: חלקם משווים בין מחירי שיא ושפל תוך-יומיים, בעוד אחרים משווים מחירי סגירה בלבד, ושתי השיטות מניבות ספירות שונות לאותו יום מסחר. מחירי סגירה הם הבסיס לכל הנתונים בדף זה. שיאי 52 שבועות חדשים ושפלים חדשים מציג את הרשימה עצמה.
הלוח להלן סופר את שני הקיצונים בכל יום מסחר עבור סל קבוע של ארבעים מניות בעלות שווי שוק גדול בארה"ב, בין ה-1 באפריל ל-31 ביולי 2026. סל בגודל כזה שומר על ספירות קטנות מספיק כדי לבדיקה ידנית, וזה מה שהופך את הפגם בנוסחה לגלוי בהמשך.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily_close AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session_date,
argMax(close, window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','GOOGL','AVGO','JPM','JNJ','XOM','PG',
'KO','PEP','WMT','HD','CVX','MRK','PFE','ABBV','CSCO','ORCL',
'CRM','ADBE','MCD','NKE','VZ','T','DIS','BA','CAT','GE',
'IBM','MMM','UNH','LLY','COST','TGT','SBUX','GS','MS','LIN')
AND window_start >= toDateTime('2025-03-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-08-01 05:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, session_date
),
extremes AS (
SELECT cur.ticker AS ticker,
cur.session_date AS session_date,
cur.close_px AS close_px,
max(hist.close_px) AS high_52w,
min(hist.close_px) AS low_52w
FROM daily_close AS cur
INNER JOIN daily_close AS hist ON cur.ticker = hist.ticker
WHERE cur.session_date >= toDate('2026-04-01')
AND hist.session_date <= cur.session_date
AND hist.session_date > cur.session_date - 364
GROUP BY cur.ticker, cur.session_date, cur.close_px
),
daily AS (
SELECT session_date,
countIf(close_px >= high_52w) AS new_highs,
countIf(close_px <= low_52w) AS new_lows,
countIf(close_px >= high_52w) + countIf(close_px <= low_52w) AS names_at_extreme
FROM extremes
GROUP BY session_date
HAVING names_at_extreme > 0
)
SELECT session_date AS date,
formatDateTimeInJodaSyntax(session_date, 'MMM d') AS session_label,
new_highs,
new_lows
FROM daily
ORDER BY session_dateלאורך 77 ימי מסחר, שתי הספירות עולות לעיתים רחוקות יחד. ב-Jul 29, יום המסחר האחרון בתקופה, 3 מתוך ארבעים המניות ננעלו בשיא של 52 שבועות ו-0 ננעלו בשפל של 52 שבועות. ב-Apr 1, יום המסחר הראשון, היחס היה 1 שיאים מול 1 שפלים. כל שאר המניות בסל נותרו בתוך הטווח שלהן ולא נכנסו לחישוב.
מהי קריאה טובה במדד ה-High-Low?
קו ה-50 מהווה את נקודת הציר, שבה מספר השיאים ומספר השפלים מאוזנים. רף העוצמה המקובל הוא 70, נקודה שבה מספר השיאים החדשים עולה על מספר השפלים החדשים ביחס של יותר משניים לאחד בממוצע של עשרת הימים האחרונים. רף החולשה המקובל הוא 30, תמונת המראה שלו. בין 30 ל-70, המדד מאותת כי מצבי הקיצון בשוק מעורבים, וזהו הטווח שבו הוא נמצא ברוב הזמן.
הפאנל להלן מציג את אחוז השיאים השנתיים (Record High Percent) היומי הגולמי מול הממוצע הנע ל-10 ימים עבור אותו סל נכסים. הפיגור (lag) נראה בבירור על הגרף ואינו דורש תיאור מילולי.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily_close AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session_date,
argMax(close, window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','GOOGL','AVGO','JPM','JNJ','XOM','PG',
'KO','PEP','WMT','HD','CVX','MRK','PFE','ABBV','CSCO','ORCL',
'CRM','ADBE','MCD','NKE','VZ','T','DIS','BA','CAT','GE',
'IBM','MMM','UNH','LLY','COST','TGT','SBUX','GS','MS','LIN')
AND window_start >= toDateTime('2025-03-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-08-01 05:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, session_date
),
extremes AS (
SELECT cur.ticker AS ticker,
cur.session_date AS session_date,
cur.close_px AS close_px,
max(hist.close_px) AS high_52w,
min(hist.close_px) AS low_52w
FROM daily_close AS cur
INNER JOIN daily_close AS hist ON cur.ticker = hist.ticker
WHERE cur.session_date >= toDate('2026-04-01')
AND hist.session_date <= cur.session_date
AND hist.session_date > cur.session_date - 364
GROUP BY cur.ticker, cur.session_date, cur.close_px
),
daily AS (
SELECT session_date,
countIf(close_px >= high_52w) AS new_highs,
countIf(close_px >= high_52w) + countIf(close_px <= low_52w) AS names_at_extreme
FROM extremes
GROUP BY session_date
HAVING names_at_extreme > 0
),
rhp AS (
SELECT session_date,
round(100 * new_highs / names_at_extreme, 1) AS record_high_pct
FROM daily
),
smoothed AS (
SELECT session_date,
record_high_pct,
round(avg(record_high_pct) OVER (ORDER BY session_date
ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW), 1) AS high_low_index_pct,
count() OVER (ORDER BY session_date
ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sessions_in_window
FROM rhp
)
SELECT session_date AS date,
formatDateTimeInJodaSyntax(session_date, 'MMM d') AS session_label,
record_high_pct,
high_low_index_pct
FROM smoothed
WHERE sessions_in_window = 10
ORDER BY session_dateטווח התצוגה נפתח באחוז שיאים שנתיים של 100 בתאריך Apr 15, כאשר המדד עומד על 52.5. הוא נסגר ב-100 בתאריך Jul 29, עם מדד ברמה של 64. יש לבחון כל נתון אל מול רמות ה-70 וה-30, ולהתייחס למרחק בין שני הקווים כאל "מחיר ההחלקה": בכל יום נתון, הממוצע עדיין משקלל תשעה ימי מסחר קודמים. תשעת הימים הראשונים של חלון הזמן מוחרגים מהפאנל, שכן חישוב ממוצע ל-10 ימים מחייב 10 ימי מסחר.
המכנה מתעלם מרוב השוק
זוהי המגבלה שחשוב לזכור. המכנה של מדד Record High Percent מורכב משיאים חדשים ועוד שפל חדשים, ותו לא. מניה הנמצאת בטווח שבין השיא לשפל של 52 השבועות האחרונים אינה נכללת במונה ואינה נכללת במכנה. המדד אינו מסוגל להבחין בין יום מסחר שבו 900 מתוך 3,000 מניות הגיעו לערכי קיצון לבין יום שבו רק 9 מניות עשו זאת; הוא מציג את שניהם באותו מספר דו-ספרתי שנראה סמכותי.
דמיינו בורסה עם 6,000 מניות ביום מסחר איטי באוגוסט: 40 מניות קובעות שיא חדש, 20 מניות קובעות שפל חדש. ה-Record High Percent הוא 40 חלקי 60, כלומר 66.7, נתון שנראה כמעיד על עליות רחבות. החישוב התבסס על אחוז אחד בלבד מהמניות הנסחרות. ל-5,940 המניות הנותרות לא הייתה השפעה.
סל 40 המניות מציג גרסה מדידה של נתון זה על המסך. כל יום מסחר בחלון הזמן ממוין לקבוצה לפי מספר המניות שרשמו ערך קיצון כלשהו.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily_close AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session_date,
argMax(close, window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','GOOGL','AVGO','JPM','JNJ','XOM','PG',
'KO','PEP','WMT','HD','CVX','MRK','PFE','ABBV','CSCO','ORCL',
'CRM','ADBE','MCD','NKE','VZ','T','DIS','BA','CAT','GE',
'IBM','MMM','UNH','LLY','COST','TGT','SBUX','GS','MS','LIN')
AND window_start >= toDateTime('2025-03-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-08-01 05:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, session_date
),
extremes AS (
SELECT cur.ticker AS ticker,
cur.session_date AS session_date,
cur.close_px AS close_px,
max(hist.close_px) AS high_52w,
min(hist.close_px) AS low_52w
FROM daily_close AS cur
INNER JOIN daily_close AS hist ON cur.ticker = hist.ticker
WHERE cur.session_date >= toDate('2026-04-01')
AND hist.session_date <= cur.session_date
AND hist.session_date > cur.session_date - 364
GROUP BY cur.ticker, cur.session_date, cur.close_px
),
daily AS (
SELECT session_date,
countIf(close_px >= high_52w) AS new_highs,
countIf(close_px >= high_52w) + countIf(close_px <= low_52w) AS names_at_extreme
FROM extremes
GROUP BY session_date
HAVING names_at_extreme > 0
)
SELECT multiIf(names_at_extreme <= 3, '1 to 3 names',
names_at_extreme <= 9, '4 to 9 names',
'10 or more names') AS sample_size_bucket,
count() AS readings,
round(avg(names_at_extreme), 1) AS avg_names_in_denominator,
round(quantileDeterministic(0.5)(100 * new_highs / names_at_extreme,
cityHash64(session_date)), 1) AS median_record_high_pct,
round(quantileDeterministic(0.5)(abs(100 * new_highs / names_at_extreme - 50),
cityHash64(session_date)), 1) AS median_distance_from_50
FROM daily
GROUP BY sample_size_bucket
ORDER BY avg_names_in_denominatorבימים המשתייכים לקבוצה 39, בתוך ה-bucket של 1 to 3 names, הקריאה כולה התבססה על ממוצע של 2 מניות מתוך 40. ימים אלו הציגו חציון Record High Percent של 100 והיו מרוחקים בחציון של 50 נקודות מקו ה-50. בימים המשתייכים ל-10 or more names, המהווים 1 מהם עם ממוצע של 10 מניות, נרשם חציון של 70 והם היו מרוחקים 20 נקודות מהאמצע.
החשבון מגביל את מה שיום מסחר דל נפח מסוגל להציג. כאשר רק שלוש מניות נמצאות בערך קיצון, הקריאות האפשריות היחידות הן 0, 33.3, 66.7 ו-100. עם שתי מניות, האפשרויות הן 0, 50 ו-100 בלבד. קריאה של 66.7 המבוססת על שני שיאים ושפל אחד נושאת נקודה עשרונית שהמדגם אינו יכול להצדיק. ההרגל שמתקן זאת הוא פשוט: קראו את המספרים הגולמיים של השיאים והשפלים לצד המדד, לעולם אל תסתמכו על המדד לבדו.
רוחב שוק: מדד שיאים ושפלים מול מניות עולות ויורדות
שני המדדים בוחנים כמה מניות משתתפות במגמה, אך עושים זאת בטווחי זמן שונים. מדד המניות העולות והיורדות סופר כל נייר שסיים את היום בעלייה או בירידה בהשוואה לאתמול. המכנה שלו הוא כלל היקום המנייתי, והוא מתאר יום מסחר בודד. מדד השיאים והשפלים סופר רק ניירות הנמצאים בנקודת קיצון של 52 שבועות. המכנה שלו קטן, והוא מתאר היכן נמצאים המחירים ביחס להיסטוריה של שנה מלאה. ייתכן מצב שבו השוק נסחר בעלייה רחבה באותו יום, בעוד שמספר קטן מאוד של ניירות נמצא קרוב לשיא של 52 שבועות.
הפאנל להלן מחליק את שני המדדים על פני אותם עשרה ימי מסחר, עבור אותו סל מניות, מה שמאפשר להציב אותם על קנה מידה אחיד.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily_close AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session_date,
argMax(close, window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','GOOGL','AVGO','JPM','JNJ','XOM','PG',
'KO','PEP','WMT','HD','CVX','MRK','PFE','ABBV','CSCO','ORCL',
'CRM','ADBE','MCD','NKE','VZ','T','DIS','BA','CAT','GE',
'IBM','MMM','UNH','LLY','COST','TGT','SBUX','GS','MS','LIN')
AND window_start >= toDateTime('2025-03-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-08-01 05:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, session_date
),
extremes AS (
SELECT cur.ticker AS ticker,
cur.session_date AS session_date,
cur.close_px AS close_px,
max(hist.close_px) AS high_52w,
min(hist.close_px) AS low_52w
FROM daily_close AS cur
INNER JOIN daily_close AS hist ON cur.ticker = hist.ticker
WHERE cur.session_date >= toDate('2026-04-01')
AND hist.session_date <= cur.session_date
AND hist.session_date > cur.session_date - 364
GROUP BY cur.ticker, cur.session_date, cur.close_px
),
daily AS (
SELECT session_date,
countIf(close_px >= high_52w) AS new_highs,
countIf(close_px >= high_52w) + countIf(close_px <= low_52w) AS names_at_extreme
FROM extremes
GROUP BY session_date
HAVING names_at_extreme > 0
),
prior AS (
SELECT ticker,
session_date,
close_px,
lagInFrame(close_px, 1) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY session_date
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
FROM daily_close
),
breadth AS (
SELECT session_date,
round(100 * countIf(close_px > prev_close) / count(), 1) AS advancing_pct
FROM prior
WHERE session_date >= toDate('2026-04-01')
AND prev_close > 0
GROUP BY session_date
HAVING count() >= 20
),
combined AS (
SELECT d.session_date AS session_date,
round(100 * d.new_highs / d.names_at_extreme, 1) AS record_high_pct,
b.advancing_pct AS advancing_pct
FROM daily AS d
INNER JOIN breadth AS b ON d.session_date = b.session_date
),
smoothed AS (
SELECT session_date,
round(avg(record_high_pct) OVER (ORDER BY session_date
ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW), 1) AS high_low_index_pct,
round(avg(advancing_pct) OVER (ORDER BY session_date
ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW), 1) AS advancing_pct_10d,
count() OVER (ORDER BY session_date
ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sessions_in_window
FROM combined
)
SELECT session_date AS date,
formatDateTimeInJodaSyntax(session_date, 'MMM d') AS session_label,
high_low_index_pct,
advancing_pct_10d
FROM smoothed
WHERE sessions_in_window = 10
ORDER BY session_dateהצמד פותח את טווח התצוגה ב-52.5 עבור מדד השיאים והשפלים וב-52.8 עבור שיעור המניות העולות בטווח של עשרה ימים בתאריך Apr 15, ומסיים ב-64 וב-52.5 בתאריך Jul 29, לאורך 68 ימי מסחר מוצגים. שיעור המניות העולות נע בטווח צר. בערך מחצית מהסל נסגר בעלייה ביום מסחר רגיל, וממוצע של עשרה ימים כאלה מותיר את הקו קרוב לאמצע הסקאלה. למדד השיאים והשפלים אין עוגן כזה. כאשר אף נייר בסל לא רושם שפל של 52 שבועות במשך עשרה ימי מסחר רצופים, כל קריאה יומית היא 100 והממוצע עומד על 100 בהתאם.
קריאת רוחב השוק משתפרת כאשר מוסיפים לה מדדי השתתפות. נפח מסחר יחסי בוחן האם נייר מסוים נסחר היום בנפח חריג ביחס לנורמה שלו. המניות התנודתיות ביותר השבוע מציג אילו ניירות רשמו בפועל את התנועה המשמעותית ביותר, ו-מניות בנפח מסחר חריג השבוע מראה היכן התרכז המסחר.
שאלות ותשובות על מדד ה-High-Low
מה משמעות קריאה של מדד ה-High-Low מעל 70?
המשמעות היא שמספר השיאים החדשים של 52 שבועות עלה על מספר השפלים החדשים של 52 שבועות ביחס של יותר משניים לאחד בממוצע של עשרת ימי המסחר האחרונים. זהו הסימן המקובל לשוק חזק (strong-tape). הנתון אינו מעיד על מספר המניות שהגיעו לקיצון, וזהו המספר שיש לבדוק לצדו.
מה ההבדל בין אחוז שיאי כל הזמנים (Record High Percent) לבין מדד ה-High-Low?
אחוז שיאי כל הזמנים הוא נתון של יום מסחר בודד: מספר השיאים החדשים חלקי סך השיאים והשפלים החדשים, כפול 100. מדד ה-High-Low הוא ממוצע נע פשוט ל-10 ימים של נתון זה. האחד מתאר את היום, והשני מתאר את השבועיים האחרונים.
האם מדד ה-High-Low יכול להיות 0 או 100?
כן. אם אף מניה ביקום המניות אינה קובעת שפל חדש של 52 שבועות במשך עשרה ימי מסחר רצופים, כל קריאה יומית היא 100 וכך גם הממוצע. כאשר אף מניה אינה קובעת שיא או שפל, המכנה בשבר הוא אפס ולאותה ישיבה אין קריאה מוגדרת.
האם מדד ה-High-Low זהה לרוחב שוק של עליות/ירידות (advance/decline breadth)?
לא. רוחב שוק של עליות/ירידות מחלק את הנתונים בכל יקום המניות ומתאר כיוון של יום בודד. מדד ה-High-Low מחלק בקבוצה הקטנה של מניות הנמצאות בקיצוניות של 52 שבועות ומתאר את המיקום ביחס למחירי שנה שלמה.
כמה מניות נמצאות בדרך כלל במכנה של מדד ה-High-Low?
בסל של 40 המניות שנמדד כאן מאפריל עד יולי 2026, ימי מסחר בתוך ה-1 to 3 names ממוצעו 2 מניות במכנה. ספירות ברמת הבורסה הן גדולות יותר במונחים מוחלטים, אך נותרות חלק קטן מכלל המניות הרשומות למסחר; זו הסיבה שהספירות הגולמיות צריכות להופיע על המסך לצד המדד.
כל ספירה בדף זה היא שאילתה שמורה ומגורסת על מחירי סגירה. פתחו כל פאנל כדי לקרוא את ה-SQL שמאחוריו, או בנו מחדש את אותה סדרת רוחב שוק על סל מניות משלכם בטרמינל Strasmore.