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在这些大人玩具玩的玩具量中，简单的也的是所谓权衡大人玩具玩的玩具量，或称OBV法。这种方法系约瑟夫·格兰维尔创立的，并通过他的《格兰维尔氏股市获利新秘诀》(普伦蒂斯·霍尔版，1963年)而广为流行。 OBV法实际上沿着价格图表的底部添了一条大人玩具玩的玩具量的曲线。我们既可以用这条曲线来验当前价格趋势的性，也可以通过它与价格变化的相互背离现象，来获得趋势即将反转的警讯。图7.6a展示了一张标准的日线图，其中既有价格线条，也有大人玩具玩的玩具量线条。
10天移动平均值是20天的一半，5天移动平均值又是10天的一半。在较为通用的移动平均线中(包括4天、9天和18天移动平均值，它们分别是从5天、10天、和20天中导出的)，有不少可以用周期的影响以及各级周期之间的和谐关系加以解释。 碰巧的是，四周周期也有助于解释四周规则成功之所在。本章稍后就要讲四周规则，以及它的“小兄弟”——二周规则。菲波纳奇数字在移动平均线法中的应用在关于艾略特波浪理论的一章中，我们将介绍菲波纳奇数列。不过，在这里我们先要指出，这个神奇的数列—例如13，21，34，55，等等——在移动平均线法中看来也颇有用武之地。
要知道，我们这里讨论的是日内一点转向点数图。对于其它各类图表，应当对本方法做适当的修改，这一点放到后面再讲。一旦我们确认了顶部或底部形态，就可数出形态本身的列数来。例如，如果它有20列，那么向上或向下的价格目标就是在从测算点起20个格子开外。 关键在于确定从哪条线开始起算。有时这个问题容易解决，有时却困难得多。通常，在我们横向数列的时候，大多是沿着密集区的中分线进行的。或者说得更具体些，密集区内的水平直线总会与许多列的符号相交，也可能在某些列上碰不上符号，而碰上空格，我们应当选用那条碰到空格少的直线来计算列数。
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每当市场情况发生变化.，优化结果—优选的移动平均值的时间跨度(天数)就可能也得变.尽管美林公司的研究结果表明，在一段时间内，优选的移动平均线天数相当称定，但是我们明确，不可以对过去优选的天数过分倚重。 近这份报告一直覆盖到1981年全年，其中还包括了几种新的大人玩具的玩具市场。在优化过程中碰上的难处优化过程的困难之一是，一有新数据，我们就得把优选的过程从头再来一遍。在此我要强调，前面各表中的优选天数，仅仅是为了说明问题而引用的，而不是说在目前的市场条件下，它们仍是佳的平均线天数。
一言以蔽之，当重要趋势处于初期时，不要太介意摆动指数;但是当它渐趋成熟的时候，我们就应当密切注意摆动指数的信号。移动平均线相互验/相互背离大人玩具玩的玩具法（MACDTM）在前一章，我们曾提到一种利用两条指数加权移动平均线构造的摆动指数，下面出场的就是它。 所谓移动平均线相互验/相互背离大人玩具玩的玩具法(MACDTM)系杰拉尔德·阿佩尔首创的。在他的计算公式中，两条移动平均线的天数已经选定了，但用户也可以另作选择。在这种方法中，两条指数加权移动平均线围绕着零线演变。
显然，这种1点图表实在太灵敏了。图11.6采用了与上例一样的数据，但这里每点取值为2个价格点。我们可以直接根据上面的1点图来作这张2点图，当然也可以用那组数字从头来。第二张图的转向规定也是三点，不过这里相当于6个价格点，因此，滤掉了许多弱小的“噪音”，图形更小，也更易操作。 图11.6示了当天全天的大人玩具玩的玩具活动。我们在点数图右边作出了当日的价格在日线图上的价格线段，请注意比较。在这条价格线段上，只体现出了当日的高价、和收市价，而在其点数图中却包含了那么多的价格资料。