DFA法计算的Hurst指数全部python代码，包括单维EXCEL数据的读取代码

好的，下面是DFA法计算Hurst指数的Python代码，包括单维Excel数据的读取代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
x = data.values.flatten()

# 计算累加序列
y = np.cumsum(x - np.mean(x))

# 计算序列均值
mean = np.mean(x)

# 计算序列标准差
std = np.std(x)

# 构造不同尺度的子序列
N = len(x)
n = np.floor(N / 2).astype(int)
F_n = np.zeros(n)
for i in range(n):
    x_i = y[(i + 1):(i + 1 + n)]
    x_i = x_i - np.mean(x_i)
    F_n[i] = np.sqrt(np.mean(x_i ** 2))

# 线性拟合，计算Hurst指数
x = np.log(np.arange(1, n+1))
y = np.log(F_n)
p = np.polyfit(x, y, 1)
hurst = p[0] * 2

print('Hurst指数为：', hurst)

其中，`data.xlsx`为存放数据的Excel文件，第一列为待计算的单维数据。在代码中，我们先读取Excel数据，然后计算出累加序列、序列均值、序列标准差。接着，我们使用DFA算法计算不同尺度的子序列，并进行线性拟合，最终求得Hurst指数。