$60.100
+2.903 (+4.83%)收盤時
技術面情緒
綜合共識
技術分析共識
移動平均線共識
SLB NV(SLB)的 MACD 指標為 1.84,顯示 SLB 為 Strong buy。
SLB NV(SLB)的 20 日簡單移動平均為 53.79,而 SLB NV(SLB)股價為 $—,結果為 Buy。
SLB NV(SLB)的 60 日簡單移動平均為 50.69,而 SLB NV(SLB)股價為 $—,結果為 Buy。
SLB 技術分析
AI 技術分析 SLBAs of 2026-08-29, the technical board for SLB NV (SLB) reads strong buy: 9 indicators are flashing buy, 2 are indicating sell, and 2 are neutral. Price at $57.15 sits above every tracked moving average (5-day, 10-day, 20-day, 60-day and 200-day).
Momentum readings: RSI stands at 62.615, MACD stands at 1.842 (Buy), Stochastic %K stands at 85.677 (Sell), Stochastic %D stands at 87.576 and CCI stands at 210.524 (Sell).
SLB trades above the 60-day SMA (50.69) and above the 200-day SMA (48.74). Immediate resistance sits at Classic R1 59.74, then R2 64.34. Support sits at Classic S1 51.26, then S2 47.38.
SLB NV(SLB)支撐與阻力位
SLB NV(SLB)技術指標
2026-08-29
| 名稱 | 數值 |
|---|---|
| RSI_14 | 62.615 |
| STOCHk_14_3_3 | 85.677 |
| STOCHd_14_3_3 | 87.576 |
| CCI_20 | 210.524 |
| AO_5_34 | 4.563 |
| MOM_10 | 3.940 |
| MACD_12_26_9 | 1.842 |
SLB NV(SLB)的 Relative Strength Index (RSI_14) 為 62.615,形成中性訊號。
SLB NV(SLB)的 Stochastic %K 為 85.677,形成 Sell 訊號。
SLB NV(SLB)的 Stochastic %D 為 87.576,形成 Sell 訊號。
SLB NV(SLB)的 CCI_20 為 210.524,形成 Sell 訊號。
SLB NV(SLB)的 Awesome Oscillator (AO) 為 4.563,形成 Buy 訊號。
SLB NV(SLB)的 Momentum (MOM) 為 3.940,形成 Buy 訊號。
SLB NV(SLB)的 Moving Average Convergence Divergence (MACD) 為 1.842,形成 Buy 訊號。
SLB NV(SLB)移動平均線
2026-08-29
| 週期 | 簡單 | 訊號 |
|---|---|---|
| MA_5 | 56.638 | Buy |
| MA_10 | 55.145 | Buy |
| MA_20 | 53.791 | Buy |
| MA_60 | 50.691 | Buy |
| MA_200 | 48.738 | Buy |
| MA_250 | 45.991 | Buy |
SLB NV(SLB)的 5 日 簡單移動平均為 56.638,而 SLB NV(SLB)股價為 $,結果為 Buy。
SLB NV(SLB)的 10 日 簡單移動平均為 55.145,而 SLB NV(SLB)股價為 $,結果為 Buy。
SLB NV(SLB)的 20 日 簡單移動平均為 53.791,而 SLB NV(SLB)股價為 $,結果為 Buy。
SLB NV(SLB)的 60 日 簡單移動平均為 50.691,而 SLB NV(SLB)股價為 $,結果為 Buy。
SLB NV(SLB)的 200 日 簡單移動平均為 48.738,而 SLB NV(SLB)股價為 $,結果為 Buy。
SLB NV(SLB)的 250 日 簡單移動平均為 45.991,而 SLB NV(SLB)股價為 $,結果為 Buy。
本頁僅供研究參考,不構成投資建議。模型可能出錯。過往表現不代表未來結果。