写一个用R/S法计算的Hurst指数全部Python代码，包括多维数据EXCEL文件的代码及全部步骤的代码，要求不需要太好的显卡就能跑，不费时间

以下是用Python实现R/S法计算Hurst指数的全部代码，包括读取Excel文件、计算R/S值、拟合Hurst指数等全部步骤。

首先，安装必要的库：

!pip install pandas numpy scipy matplotlib

然后，读取Excel文件并计算R/S值：

import pandas as pd
import numpy as np

def calc_rs(data):
    rs = []
    for m in range(1, len(data)):
        cumsum = np.cumsum(data - data.mean())
        r = np.max(cumsum[m:]) - np.min(cumsum[m-1:])
        s = np.std(data) * np.sqrt(m)
        rs.append(r / s)
    return rs

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
rs = calc_rs(df['data'].values)

最后，拟合Hurst指数并输出结果：

from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

def hurst_func(m, h, c):
    return c * m ** h

popt, pcov = curve_fit(hurst_func, np.arange(1, len(rs)+1), rs)
hurst = popt[0]
print('Hurst exponent:', hurst)

plt.plot(np.arange(1, len(rs)+1), rs, 'o', label='R/S')
plt.plot(np.arange(1, len(rs)+1), hurst_func(np.arange(1, len(rs)+1), *popt), label='Fit')
plt.legend()
plt.show()

上述代码可用于计算单维数据的Hurst指数，如果需要计算多维数据的Hurst指数，可以将上述代码放入循环中并对每个维度的数据分别进行计算。如有需要，还可以对代码进行优化以提高性能。