內離值演算法

Ⅰ 內差法公式是什麼。並舉例說明

是內插法吧 已知函數f（x）在自變數是x1，x2，……xn時的對應值是f（x1），f（x2），……f（xn），求xi和xi＋1之間的函數值的方法，稱作內插法。如果xn是按等距離變化的，稱自變數等間距內插法；如果xn是按不等距離變化的，稱自變數不等間距內插法。例如f（x）＝x3，當x＝1，2，3，4，5，……時，x3＝1，8，27，64，125，……求x＝4.26時x3＝（4.26）3的值，就可以應用等間距內插公式。等間距內插法的一般公式是：

其中

Δf(x)=f(x2)-f(x1)

叫一級差分，

Δ2f(x)=Δf(x2)-Δf(x1)

叫二級差分，……

Δnf(x)=Δn-1f(x2)-Δn-1f(x1)

叫n級差分。從n級差分的定義容易得到，當f（x）是一次函數時，二級差分是0；f（x）是二次函數時，三級差分是0；f（x）是n次函數時，n＋1級差分是0。

Ⅱ 會計的插值法怎麼算

插值法又稱"內插法"，是利用函數f (x)在某區間中插入若干點的函數值，作出適當的特定函數，在這些點上取已知值，在區間的其他點上用這特定函數的值作為函數f (x)的近似值，這種方法稱為插值法。如果這特定函數是多項式，就稱它為插值多項式。

舉個例子：
年金的現值計算公式為 P=A*(P/A，i，n) 此公式中P，i，n已知兩個便可以求出第三個（這里的i便是您問題中的r）
所以，當已知P和n時，求i便需要使用插值法計算。 您提出問題的截圖是一般演算法，解出以上方程太過復雜，所以需要插值法簡化計算。
例： P/A=2.6087=（P/A，i，3）
查年金現值系數表可知
r P/A
8% 2.5771
所求r 2.6087
7% 2.6243
插值法計算： (8%-7%)/(8%-r)=(2.5771-2.6243)/(2.5771-2.6087)
求得 r=7.33%
以上為插值法全部內容舉例說明，除此之外復利的終值與現值、年金的終值都可以使用插值法求的利率或報酬率。

Ⅲ 找關於MACD、DIF、DEA、WMS%R、KDJ指標的詳細解釋求大神幫助

MACD
平滑異同平均線(Moving
Average
Convergence
Divergence)
原理：
MACD（Moving
Average
Convergence
Divergence）中文名稱：平滑異同移動平均線，是由Gerald
Appel首先在Systems
And
Forecasts一書中發表，主要是利用長短期的二條平滑平均線，計算兩者之間的差離值，作為研判行情買賣之依據。
演算法：
DIFF線
收盤價短期、長期指數平滑移動平均線間的差
DEA線
DIFF線的M日指數平滑移動平均線
MACD線
DIFF線與DEA線的差，彩色柱狀線
參數：SHORT(短期)、LONG(長期)、M
天數，一般為12、26、9
用法：
1.DIFF、DEA均為正，DIFF向上突破DEA，買入信號。
2.DIFF、DEA均為負，DIFF向下跌破DEA，賣出信號。
3.DEA線與K線發生背離，行情反轉信號。
4.分析MACD柱狀線，由正變負，賣出信號；由負變正，買入信號。
WMS%R
1．當「％R」由超賣區向上爬升，只是表示行情趨勢轉向，若是突破50中軸線，便是漲勢轉強，可以買進。
2．當「％R」由超買區向下滑落，跌破50中軸線，可以確認跌勢轉強，應予賣出。
3．當「％R」進入超買區，並非表示行情會立刻下跌，在超買區內的波動，只是表示行情價格仍然屬於強勢中，直至％R回頭跌破「賣出線」時，才是賣出訊號。反之亦然。
4．「％R」可以配合RSI同時研判，一般當「％R」突破或跌破50時，其反應將可以用來確認RSI的訊號是否正確。
KDJ
隨機指標
原理：用目前股價在近階段股價分布中的相對位置來預測可能發生的趨勢反轉。
演算法：對每一交易日求RSV(未成熟隨機值)
RSV=(收盤價－最近N日最低價)/(最近N日最高價－
最近N日最低價)×100
K線：RSV的M1日移動平均
D線：K值的M2日移動平均
J線：3×D－2×K
參數：N、M1、M2
天數，一般取9、3、3
用法：
1.D>80，超買；D<20，超賣；J>100%超賣；J<10%超賣
2.線K向上突破線D，買進信號；線K向下跌破線D，賣出信號。
3.線K與線D的交叉發生在70以上，30以下，才有效。
4.KD指標不適於發行量小，交易不活躍的股票；
5.KD指標對大盤和熱門大盤股有極高准確性。

Ⅳ 插值法的原理是什麼，怎麼計算

「插值法」的原理是根據比例關系建立一個方程，然後，解方程計算得出所要求的數據，

計算舉例：假設與A1對應的數據是B1，與A2對應的數據是B2，現在已知與A對應的數據是B，A介於A1和A2之間，則可以按照（A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)計算得出A的數值，其中A1、A2、B1、B2、B都是已知數據。

(4)內離值演算法擴展閱讀：

Hermite插值是利用未知函數f(x)在插值節點上的函數值及導數值來構造插值多項式的，其提法為：給定n+1個互異的節點x0,x1，……,xn上的函數值和導數值求一個2n+1次多項式H2n+1(x)滿足插值條件：

H2n+1(xk)=yk

H'2n+1(xk)=y'k k=0,1,2，……，n ⒀

如上求出的H2n+1(x）稱為2n+1次Hermite插值函數，它與被插函數一般有更好的密合度。

★基本思想

利用Lagrange插值函數的構造方法，先設定函數形式，再利用插值條件⒀求出插值函數。

參考資料：插值法_網路

Ⅳ kmeans演算法是什麼

K-means演算法是一種基於距離的聚類演算法，也叫做K均值或K平均，也經常被稱為勞埃德(Lloyd)演算法。是通過迭代的方式將數據集中的各個點劃分到距離它最近的簇內，距離指的是數據點到簇中心的距離。

K-means演算法的思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本劃分為K個簇。將簇內的數據盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。

演算法流程

1、選取數據空間中的K個對象作為初始中心，每個對象代表一個聚類中心。

2、對於樣本中的數據對象，根據它們與這些聚類中心的歐氏距離，按距離最近的准則將它們分到距離它們最近的聚類中心（最相似）所對應的類。

3、更新聚類中心：將每個類別中所有對象所對應的均值作為該類別的聚類中心，計算目標函數的值。

4、判斷聚類中心和目標函數的值是否發生改變，若不變，則輸出結果，若改變，則返回2）。