如何利用matlab写topsis程序

       function [ output_args ] = TOPSIS( A,W,M,N )

       %topsis法，指标归一化采用向量归一化法，即正负指标均存在

       %A为决策矩阵，W为权值矩阵,M为正指标所在的列，N为负指标所在的列

       [ma,na]=size(A);

       A=xiangliangguiyi(A); %用向量归一化法得到[标准决策矩阵]

       for i=1:na

        B(:,i)=A(:,i)*W(i); %按列循环得到[加权标准化矩阵]

       end

       V1=zeros(1,na); %初始化理想解和负理想解

       V2=zeros(1,na);

       BMAX=max(B); %取加权标准化矩阵每列的最大值和最小值

       BMIN=min(B); %

       for i=1:na

        if i<=size(M,2) %循环得到理想解和负理想解，注意判断，不然会超个数

        V1(M(i))=BMAX(M(i));

        V2(M(i))=BMIN(M(i));

        end

        if i<=size(N,2)

        V1(N(i))=BMIN(N(i));

        V2(N(i))=BMAX(N(i));

        end

       end

       for i=1:ma %按行循环求各方案的贴近度

        C1=B(i,:)-V1;

        S1(i)=norm(C1); %S1,S2分别为离正理想点和负理想点的距离，用二阶范数

       å¯æ±‚

        C2=B(i,:)-V2;

        S2(i)=norm(C2);

        T(i)=S2(i)/(S1(i)+S2(i)); %T为贴近度

       end

       A

       B

       V1

       V2

       S1

       S2

       T

请老师把这个指标改成股价到中轨正负一点的选股公式

       AB:=EMA(((2*C+H+L)/4-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*,8);

       BA:=EMA(AB,5);

       A1{ 高}:=REFDATE(REF(HHV(H,),5),DATE);

       B1{ 低}:=REFDATE(REF(LLV(L,),5),DATE);

       DY{ 中}:=((A1)+(B1))/2;

       中轨:=IF(AB>0 AND AB-BA<=0,DY,DY);

       XG:C>中轨*0. AND C<中轨*1.;

       公式已经测试通过。

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