均方差（Standard Deviation）是衡量数据波动程度的一个统计量，表示数据点与平均值之间差异的平方的平均值的平方根。均方差的计算公式如下：
\[ S = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} （x_i - \bar{x}）^2} \]
其中：
\（ S \） 表示均方差
\（ x_i \） 表示第 \（ i \） 个数据点
\（ \bar{x} \） 表示数据的平均值
\（ n \） 表示数据点的数量
具体计算步骤如下：
1. 计算数据的平均值 \（ \bar{x} \）：
\[ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \]
2. 计算每个数据点与平均值的差的平方：
\[ （x_i - \bar{x}）^2 \]
3. 将所有差的平方求和：
\[ \sum_{i=1}^{n} （x_i - \bar{x}）^2 \]
4. 将求和结果除以数据个数 \（ n \） 得到方差：
\[ \text{方差} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} （x_i - \bar{x}）^2 \]
5. 最后，取方差的平方根得到均方差：
\[ S = \sqrt{\text{方差}} \]
均方差在统计学、金融等领域应用广泛，例如评估投资组合的风险、股票价格的波动等。在股票软件中，可以使用通达信或大智慧的函数来计算这些指标。