IFS數字貨幣交易平台

Ⅰ EXCEL IFS數值選用區間多條件問題，請問如下是什麼

WPS表格中的IFS函數，確實是可以設置127個條件值的，並且也不會報什麼錯。
看了一下你的公式也沒有問題的，至於你說的第十六個條件開始就報錯了。
1、那你可以試試把WPS關閉後再打開測試一下；
2、進入任務管理器中把所有的WPS進程結束掉後，再打開測試；
上述都沒有辦法，那就卸載後重裝。
下面是我的WPS測試的127個條件圖片：
不能那樣用，COUNTIFS是多條件統計，但你統計的是單條件，只是存在多個區域而已，用COUNTIF 就可以了。
公式=COUNTIF(C8:G8,"李")+COUNTIF(K8:O8,"李")
1、打開excel，並打開一個成績數據文檔，上面有數學，語文成績和總分。
2、要統計總分大於180的人數，我們就可以使用COUNTIF函數，在e2單元格輸入：=COUNTIF(C2:C20;">180")
3、要統計總分大於180且語文大於94的人數，我們就可以使用COUNTIFS函數，在f2單元格輸入：=COUNTIFS(C2:C20;">180";B2:B20;">94")就可以了。

Ⅱ 親們，和IFS Markets是怎麼交易的

它會將你連接到眾多知名的全球投資銀行和經紀商，並直接獲得超過50種貨幣的機構定價和流動性。

Ⅲ 求大神幫我看看這個Excel里的IFS公式哪裡不對

這個公式是不是你要的：

=IFS(COUNTIF(D6:D7,"假"),4,COUNT(D6:D7)=2,8,COUNT(D6:D7)=1,4,NOT(COUNTIF(D6:D7,"假")),0)

Ⅳ 煙囪不好燒

煙囪在北牆沒問題，主要是出風口要拐一下彎朝東西方向就可以了。

Ⅳ 在EXCEL中IFS函數怎麼使用

1,if()函數有三個參數，簡單舉例：=if(a1="哈哈",1,2) ，那麼當A1單元格內容為「哈哈」，返回值1，否則返回值2. 2，if()函數多層嵌套，即可這么理解，將1中的第三個參數2看作一個簡單的If()函數，那麼當A1單元格內容為「哈哈」，返回值1，否則返回值第二個if函數().,然後再判斷第二個函數，以此類推，即可 3，不知你理解沒有？希望能幫助你！

Ⅵ 量化投資—策略與技術的作品目錄

《量化投資—策略與技術》
策略篇
第 1章 量化投資概念
1.1 什麼是量化投資 2
1.1.1 量化投資定義 2
1.1.2 量化投資理解誤區 3
1.2 量化投資與傳統投資比較 6
1.2.1 傳統投資策略的缺點 6
1.2.2 量化投資策略的優勢 7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略的比較 8
1.3 量化投資歷史 10
1.3.1 量化投資理論發展 10
1.3.2 海外量化基金的發展 12
1.3.3 量化投資在中國 15
1.4 量化投資主要內容 16
1.5 量化投資主要方法 21
.第 2章 量化選股 25
2.1 多因子 26
2.1.1 基本概念 27
2.1.2 策略模型 27
2.1.3 實證案例：多因子選股模型 30
2.2 風格輪動 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利預期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 實證案例：中信標普風格 41
2.2.5 實證案例：大小盤風格 44
2.3 行業輪動 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行業輪動策略 50
2.3.3 市場情緒輪動策略 52
2.4 資金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 實證案例：資金流選股策略 60
2.5 動量反轉 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 實證案例：動量選股策略和反轉選股策略 70
2.6 一致預期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 實證案例：一致預期模型案例 78
2.7 趨勢追蹤 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股模型 92
2.8 籌碼選股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型 99
2.9 業績評價 104
2.9.1 收益率指標 104
2.9.2 風險度指標 105
第 3章 量化擇時 111
3.1 趨勢追蹤 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 傳統趨勢指標 113
3.1.3 自適應均線 121
3.2 市場情緒 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情緒指數 128
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時策略 129
3.3 有效資金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 實證案例：有效資金擇時模型 137
3.4 牛熊線 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 實證案例：牛熊線擇時模型 144
3.5 husrt指數 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 實證案例 149
3.6 支持向量機 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 實證案例：svm擇時模型 155
3.7 swarch模型 160
3.7.1 基本概念 160
3.7.2 策略模型 161
3.7.3 實證案例：swarch模型 164
3.8 異常指標 168
3.8.1 市場雜訊 168
3.8.2 行業集中度 170
3.8.3 興登堡凶兆 172
第 4章 股指期貨套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介紹 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期現套利 185
4.2.1 定價模型 185
4.2.2 現貨指數復制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 結算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 無套利區間 196
4.3.3 跨期套利觸發和終止 197
4.3.4 實證案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利機會 200
4.4 沖擊成本 203
4.4.1 主要指標 204
4.4.2 實證案例：沖擊成本 205
4.5 保證金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var計算方法 209
4.5.3 實證案例 211
第 5章 商品期貨套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的條件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准備工作 219
5.1.4 常見套利組合 221
5.2 期現套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值稅風險 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 實證案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市場套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨市場套利 235
5.5 跨品種套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 實證案例 238
5.6 非常狀態處理 240
第 6章 統計套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 統計套利定義 243
6.1.2 配對交易 244
6.2 配對交易 247
6.2.1 協整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 績效評估 256
6.2.4 實證案例：配對交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行業指數套利 261
6.3.2 國家指數套利 263
6.3.3 洲域指數套利 264
6.3.4 全球指數套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可轉債—融券套利 268
6.4.3 股指期貨—融券套利 269
6.4.4 封閉式基金—融券套利 271
6.5 外匯套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 貨幣對套利 275
第 7章 期權套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期權介紹 278
7.1.2 期權交易 279
7.1.3 牛熊證 280
7.2 股票/期權套利 283
7.2.1 股票—股票期權套利 283
7.2.2 股票—指數期權套利 284
7.3 轉換套利 285
7.3.1 轉換套利 285
7.3.2 反向轉換套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 買入跨式套利 289
7.4.2 賣出跨式套利 291
7.5 寬跨式套利 293
7.5.1 買入寬跨式套利 293
7.5.2 賣出寬跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 買入蝶式套利 296
7.6.2 賣出蝶式套利 298
7.7 飛鷹式套利 299
7.7.1 買入飛鷹式套利 300
7.7.2 賣出飛鷹式套利 301
第 8章 演算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 演算法交易定義 305
8.1.2 演算法交易分類 306
8.1.3 演算法交易設計 308
8.2 被動交易演算法 309
8.2.1 沖擊成本 310
8.2.2 等待風險 312
8.2.3 常用被動型交易策略 314
8.3 vwap演算法 316
8.3.1 標准vwap演算法 316
8.3.2 改進型vwap演算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 並購套利策略 324
9.1.2 定向增發套利 325
9.1.3 套利重倉停牌股票的投資組合 326
9.1.4 封閉式投資組合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 無風險套利 330
9.2.3 其他套利 334
9.3 lof套利 335
9.3.1 基本概念 335
9.3.2 模型策略 336
9.3.3 實證案例：lof 套利 337
9.4 高頻交易 341
9.4.1 流動性回扣交易 341
9.4.2 獵物演算法交易 342
9.4.3 自動做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理論篇
第 10章 人工智慧 346
10.1 主要內容 347
10.1.1 機器學習 347
10.1.2 自動推理 350
10.1.3 專家系統 353
10.1.4 模式識別 356
10.1.5 人工神經網路 358
10.1.6 遺傳演算法 362
10.2 人工智慧在量化投資中的應用 366
10.2.1 模式識別短線擇時 366
10.2.2 rbf神經網路股價預測 370
10.2.3 基於遺傳演算法的新股預測 375
第 11章 數據挖掘 381
11.1 基本概念 382
11.1.1 主要模型 382
11.1.2 典型方法 384
11.2 主要內容 385
11.2.1 分類與預測 385
11.2.2 關聯規則 391
11.2.3 聚類分析 397
11.3 數據挖掘在量化投資中的應用 400
11.3.1 基於som 網路的股票聚類分析方法 400
11.3.2 基於關聯規則的板塊輪動 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波變換主要內容 409
12.2.1 連續小波變換 409
12.2.2 連續小波變換的離散化 410
12.2.3 多分辨分析與mallat演算法 411
12.3小波分析在量化投資中的應用 414
12.3.1 k線小波去噪 414
12.3.2 金融時序數據預測 420
第 13章 支持向量機 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 線性svm 430
13.1.2 非線性svm 433
13.1.3 svm分類器參數選擇 435
13.1.4 svm分類器從二類到多類的推廣 436
13.2 模糊支持向量機 437
13.2.1 增加模糊後處理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm訓練演算法 439
13.3 svm在量化投資中的應用 440
13.3.1 復雜金融時序數據預測 440
13.3.2 趨勢拐點預測 445
第 14章 分形理論 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定義 453
14.1.2 幾種典型的分形 454
14.1.3 分形理論的應用 456
14.2 主要內容 457
14.2.1 分形維數 457
14.2.2 l系統 458
14.2.3 ifs系統 460
14.3 分形理論在量化投資中的應用 461
14.3.1 大趨勢預測 461
14.3.2 匯率預測 466
第 15章 隨機過程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要內容 476
15.2.1 隨機過程的分布函數 476
15.2.2 隨機過程的數字特徵 476
15.2.3 幾種常見的隨機過程 477
15.2.4 平穩隨機過程 479
15.3 灰色馬爾可夫鏈股市預測 480
第 16章 it技術 486
16.1 數據倉庫技術 486
16.1.1 從資料庫到數據倉庫 487
16.1.2 數據倉庫中的數據組織 489
16.1.3 數據倉庫的關鍵技術 491
16.2 編程語言 493
16.2.1 GPU演算法交易 493
16.2.2 MATLAB 語言 497
16.2.3 c#語言 504
第 17章 主要數據與工具 509
17.1 名策多因子分析系統 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易開拓者：期貨自動交易平台 514
17.4 大連交易所套利指令 518
17.5 mt5：外匯自動交易平台 522
第 18章 量化對沖交易系統：D-alpha 528
18.1 系統構架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心演算法 532
18.4 驗證結果 534
表目錄
表1 1 不同投資策略對比 7
表2 1 多因子選股模型候選因子 30
表2 2 多因子模型候選因子初步檢驗 31
表2 3 多因子模型中通過檢驗的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗餘後的因子 33
表2 5 多因子模型組合分段收益率 33
表2 6 晨星市場風格判別法 36
表2 7 夏普收益率基礎投資風格鑒別 37
表2 8 中信標普風格指數 41
表2 9 風格動量策略組合月均收益率 43
表2 10 大小盤風格輪動策略月收益率均值 46
表2 11 中國貨幣周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 滬深300行業指數統計 50
表2 13 不同貨幣階段不同行業的收益率 51
表2 14 招商資金流模型（cmsmf）計算方法 58
表2 15 招商資金流模型（cmsmf）選股指標定義 59
表2 16 資金流模型策略——滬深300 61
表2 17 資金流模型策略——全市場 62
表2 18 動量組合相對基準的平均年化超額收益（部分） 68
表2 19 反轉組合相對基準的平均年化超額收益(部分) 69
表2 20 動量策略風險收益分析 71
表2 21 反轉策略風險收益分析 73
表2 22 趨勢追蹤技術收益率 93
表2 23 籌碼選股模型中單個指標的收益率情況對比 99
表3 1 ma指標擇時測試最好的20 組參數及其表現 117
表3 2 4個趨勢型指標最優參數下的獨立擇時交易表現比較 120
表3 3 有交易成本情況下不同信號個數下的綜合擇時策略 120
表3 4 自適應均線擇時策略收益率分析 124
表3 5 市場情緒類別 126
表3 6 滬深300指數在不同情緒區域的當月收益率比較 128
表3 7 滬深300指數在不同情緒變化區域的當月收益率比較 129
表3 8 滬深300指數在不同情緒區域的次月收益率比較 130
表3 9 滬深300指數在不同情緒變化區域的次月收益率比較 130
表3 10 情緒指數擇時收益率統計 132
表3 11 svm擇時模型的指標 156
表3 12 svm對滬深300指數預測結果指標匯總 156
表3 13 svm擇時模型在整體市場的表現 156
表3 14 svm擇時模型在單邊上漲市的表現 157
表3 15 svm擇時模型在單邊下跌市的表現 158
表3 16 svm擇時模型在震盪市的表現 159
表3 17 雜訊交易在熊市擇時的收益率 170
表4 1 各種方法在不同股票數量下的跟蹤誤差（年化） 190
表4-2 股指期貨多頭跨期套利過程分析 199
表4 3 不同開倉比例下的不同保證金水平能夠覆蓋的市場波動及其概率 211
表4 4 不同倉單持有期下的保證金覆蓋比例 212
表6 1 融券標的股票中在樣本期內最相關的50 對組合（部分） 248
表6 2 殘差的平穩性、自相關等檢驗 249
表6 3 在不同的閾值下建倉、平倉所能獲得的平均收益 251
表6 4 採用不同的模型在樣本內獲取的收益率及最優閾值 252
表6 5 採用不同的模型、不同的外推方法在樣本外獲取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配對交易在樣本內取得的收益率及最優閾值 255
表6 7 主成分配對交易在樣本外的效果 255
表6-8 各種模型下統計套利的結果 256
表6 9 延後開倉+提前平倉策略實證結果 260
表6 10 各行業的配對交易結果 261
表7 1 多頭股票-期權套利綜合分析表 283
表7 2 多頭股票—股票期權套利案例損益分析表 284
表7 3 多頭股票-指數期權套利案例損益分析表 285
表7 4 轉換套利分析過程 286
表7 5 買入跨式套利綜合分析表 289
表7 6 買入跨式套利交易細節 289
表7 7 賣出跨式套利綜合分析表 291
表7 8 賣出跨式套利交易細節 292
表7 9 買入寬跨式套利綜合分析表 293
表7 10 賣出寬跨式套利綜合分析表 294
表7 11 買入蝶式套利綜合分析表 296
表7 12 賣出蝶式套利綜合分析表 298
表7 13 買入飛鷹套利分析表 300
表7 14 賣出飛鷹式套利綜合分析表 301
表9 1 主要並購方式 324
表9 2 並購套利流程 325
表9 3 鵬華300 lof兩次正向套利的情況 339
表9 4 鵬華300 lof兩次反向套利的情況 340
表10 1 自動推理中連詞系統 352
表10 2 模式識別短線擇時樣本數據分類 369
表10 3 rbf神經網路股價預測結果 375
表10 4 遺傳演算法新股預測參數設置 379
表10 5 遺傳演算法新股預測結果 380
表11 1 決策樹數據表 389
表11 2 關聯規則案例數據表 392
表11 3 som股票聚類分析結果 403
表11 4 21種股票板塊指數布爾關系表數據片斷 404
表12 1 深發展a日收盤價小波分析方法預測值與實際值比較 427
表12 2 不同分解層數的誤差均方根值 428
表13 1 svm滬深300指數預測誤差情況 445
表13 2 svm指數預測和神經網路預測的比較 445
表13 3 技術反轉點定義與圖型 448
表13 4 svm趨勢拐點預測結果 450
表14 1 持續大漲前後分形各主要參數值 463
表14 2 持續大跌前後分形個主要參數值 465
表14 3 外匯r/ s 分析的各項指標 469
表14 4 v(r/s)曲線回歸檢驗 470
表15 1 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本內（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12種數據類型 499
表18-1 d-alpha系統在全球市場收益率分析 534

Ⅶ excel使用函數ifs對數字進行判定計算錯誤

這不應該是一個錯誤，單元格的寬度不夠，數據顯示不完整，單元格的寬度設置大於目前可以顯示

Ⅷ 我要做外匯實盤交易 500元人民幣夠嗎

可以，和外匯最接近的一個概念就是匯率，匯率大家應該都知道，就是兩種貨幣之間的兌換比例！基本的貨幣對有如下幾種
說過了基本的貨幣對，接著要談的是，如何去操作外匯，有多大的資金量才能更好的在外匯市場上安全獲利呢，IFS交易平台最低的外匯保證金是要求五百美金，但是考慮到入金和出金的不方面（入金的話，在國內銀行進行兌換以後，電匯往國外的第三方託管銀行，比如說IFS的外匯保證金的託管銀行摩根大通銀行，不管電匯的數額多少均需要200元人民幣的匯費，而申請出金的時間的費用一般的是40美元）兩者加到一起，就需要500元人民幣了，而你最開始匯往國外託管銀行的保證金足夠的話，才能更大程度上避免爆倉（也就是賠掉了除去下單的保證金以外的其他可用保證金）的風險、舉個例子來說吧，現在我們就做英鎊和美元的貨幣對，假如只有500美元的保證金的話，你開0.1標手的多單或是空單，利用一百倍的杠桿的話，你實際拿出來的金額是146美元，你所剩餘的可用保證金是500-146美元=354美元，假如你做錯了方向，354美元，只能最大承受354點的與預期方向的波動，一旦浮動虧損等於354美元的話，系統就會強行給你平倉！你也就剩下了146美元的下單金額！而每天的日常波動，也可能在500點左右的空間，這樣的話，假如不懂得止損的話，就可能會被爆倉！即使在你爆倉以後，波動立即就按照你的預期方向來走的話，你也沒有了機會！

Ⅸ ifs和ltc是什麼意思

IFS互聯網金融服務；LTC(LeadsToCash)，從線索到現金，就是從營銷視角建立的一套端到端業務流程。
華為就是用LTC來推動整個企業營銷領域能力的提升的。賢牛是LTC思想的踐行者，賢牛通過打通IT服務商內部、外部各系統中的數據，整合IT服務不同環節的物流、人流、資金流和信息流，利用數字化的技術與工具推動IT服務商轉型升級，實現企業業務的卓越運營。

Ⅹ Excel五個常用的「IFS」結尾的多條件統計函數

Excel數據處理中，經常會用到對多條件數據進行統計的情況，比如：多條件計數、多條件統計和、多條件統計平均值、多條件統計最大值、多條件統計最小值等，示例數據如下圖所示。

1．COUNTIFS函數：多條件計數。

語法：COUNTIFS(criteria_range1,criteria1,[criteria_range2,criteria2],…)

中文語法：COUNTIFS(條件區域1,條件1,[條件區域2,條件2],…)

參數：

? 條件區域1必需，在其中計算關聯條件的第一個區域。

? 條件1必需，條件的形式為數字、表達式、單元格引用或文本，它定義了要計數的單元格範圍。例如，條件可以表示為32、">32"、B4、"apples"或"32"。

條件區域2,條件2,...可選，指附加的區域及其關聯條件，最多允許127個區域/條件對。

本示例中：要統計統計市場1部業績分高於10的女高級工程師人數，有四個條件對：

? 條件區域1：市場部，條件1：市場1部。

? 條件區域2：業績分，條件2：高於10。

? 條件區域3：性別，條件3：女。

? 條件區域4：職稱，條件4：高級工程師。

所以公式為“=COUNTIFS(A2:A21,"市場1部",E2:E21,">=10",C2:C21,"女",D2:D21,"高級工程師")”。

2．AVERAGEIFS函數：多條件統計平均值。

語法：AVERAGEIFS(average_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2,criteria2],...)

中文語法：AVERAGEIFS(統計平均值區域,條件區域1,條件1,[條件區域2,條件2],…)

參數：

? 統計平均值區域必需，要計算平均值的一個或多個單元格，其中包含數字或包含數字的名稱、數組或引用。

? 條件區域1、條件區域2等條件區域1是必需的，後續條件區域是可選的。在其中計算關聯條件的1至127個區域。

? 條件1、條件2等條件1是必需的，後續criteria是可選的。形式為數字、表達式、單元格引用或文本的1至127個條件，用來定義將計算平均值的單元格。例如，條件可以表示為32、"32"、">32"、"蘋果"或B4。

本示例中，要統計統計市場1部女高級工程師平均業績分，有三個條件對：

? 統計平均值區域：業績分。

? 條件區域1：市場部，條件1：市場1部。

? 條件區域2：性別，條件2：女。

? 條件區域3：職稱，條件3：高級工程師。

所以公式為“=AVERAGEIFS(E2:E21,A2:A21,"市場1部",C2:C21,"女",D2:D21,"高級工程師")”。

3．SUMIFS函數：多條件統計和。

語法：SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2,criteria2],...)

中文語法：SUMIFS(統計和的數值區域,條件區域1,條件1,[條件區域2,條件2],…)

參數：

? 統計和的數值區域必需，要計算和的一個或多個單元格，其中包含數字或包含數字的名稱、數組或引用。

? 條件區域1、條件區域2等條件區域1是必需的，後續條件區域是可選的。在其中計算關聯條件的1至127個區域。

? 條件1、條件2等條件1是必需的，後續條件是可選的。形式為數字、表達式、單元格引用或文本的1至127個條件，用來定義將統計和的單元格。例如，條件可以表示為32、"32"、">32"、"蘋果"或B4。

本示例中，要統計統計市場1部女高級工程師業績總分，有三個條件對：

? 統計和區域：業績分。

? 條件區域1：市場部，條件1：市場1部。

? 條件區域2：性別，條件2：女。

? 條件區域3：職稱，條件3：高級工程師。

所以公式為“=SUMIFS(E2:E21,A2:A21,"市場1部",C2:C21,"女",D2:D21,"高級工程師")”。

4．MAXIFS函數：多條件統計最大值。

語法：MAXIFS(max_range，criteria_range1，criteria1，[criteria_range2，criteria2]，...)

中文語法：MAXIFS(取最大值的單元格區域,條件區域1,條件1,[條件區域2,條件2],…)

參數：

? 取最大值的單元格區域必需，要取最大值的一個或多個單元格，其中包含數字或包含數字的名稱、數組或引用。

? 條件區域1、條件區域2等條件區域1是必需的，後續條件區域是可選的。在其中計算關聯條件的1至126個區域。

? 條件1、條件2等條件1是必需的，後續條件是可選的。形式為數字、表達式、單元格引用或文本的1至126個條件，用來定義取最大值的單元格。例如，條件可以表示為32、"32"、">32"、"蘋果"或B4。

本示例中，要統計統計市場1部女高級工程師最高業績得分，有三個條件對：

? 取最大值區域：業績分。

? 條件區域1：市場部，條件1：市場1部。

? 條件區域2：性別，條件2：女。

? 條件區域3：職稱，條件3：高級工程師。

所以公式為“=MAXIFS(E2:E21,A2:A21,"市場1部",C2:C21,"女",D2:D21,"高級工程師")”。

5．MINIFS函數：多條件統計最小值。

語法：MINIFS(min_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2,criteria2],...)

中文語法：MINIFS(取最小值的單元格區域,條件區域1,條件1,[條件區域2,條件2],…)

參數：

? 取最小值的單元格區域必需，要取最小值的一個或多個單元格，其中包含數字或包含數字的名稱、數組或引用。

? 條件區域1、條件區域2等條件區域1是必需的，後續條件區域是可選的。在其中計算關聯條件的1至126個區域。

? 條件1、條件2等條件1是必需的，後續條件是可選的。形式為數字、表達式、單元格引用或文本的1至126個條件，用來定義取最小值的單元格。例如，條件可以表示為32、"32"、">32"、"蘋果"或B4。

本示例中，要統計統計市場1部女高級工程師最低業績得分，有三個條件對：

? 取最小值區域：業績分。

? 條件區域1：市場部，條件1：市場1部。

? 條件區域2：性別，條件2：女。

? 條件區域3：職稱，條件3：高級工程師。

所以公式為“=MINIFS(E2:E21,A2:A21,"市場1部",C2:C21,"女",D2:D21,"高級工程師")”。