R/S法计算Hurst指数全部python代码，需要多维数据EXCEL的命名读取详细步骤代码

以下是基于R/S法计算Hurst指数的Python代码，代码中包含了读取多维数据Excel文件的步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

def rs(data, lag):
    """
    计算R/S值
    :param data: 数据序列
    :param lag: 滞后值
    :return: R/S值
    """
    data = np.array(data)
    data_diff = np.diff(data)
    s = np.std(data_diff)
    r = []
    for i in range(0, len(data), lag):
        _data = data[i:i+lag]
        r.append((_data.max()-_data.min())/s)
    return np.mean(r)

def hurst(data):
    """
    计算Hurst指数
    :param data: 数据序列
    :return: Hurst指数
    """
    data = np.array(data)
    n = len(data)
    lag = range(2, int(n/2))
    tau = [np.sqrt(np.std(np.subtract(data[lag:], data[:-lag]))**2) for lag in lag]
    poly = np.polyfit(np.log(lag), np.log(tau), 1)
    return poly[0]*2.0

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
data = data.values.tolist()

# 计算Hurst指数
hursts = []
for i in range(len(data[0])):
    hursts.append(hurst([row[i] for row in data]))

print(hursts)

在代码中，我们首先使用pandas库读取Excel文件中的数据，然后将其转换为列表。接着，我们使用`hurst()`函数计算每个维度的Hurst指数，将结果存储在`hursts`列表中并打印输出。

需要注意的是，代码中的`rs()`函数用于计算R/S值，`hurst()`函数用于计算Hurst指数，这两个函数是基于R/S法计算Hurst指数的核心函数。

另外，代码中读取Excel文件的部分需要根据实际情况进行修改，确保正确读取数据。