R/S法计算的Hurst指数全部Python代码，包括读取多维数据EXCEL文件的代码及全部正确参数设置的代码

以下是计算Hurst指数的R/S法的Python代码，包括读取多维数据Excel文件的代码和正确参数设置的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def hurst_exponent(data):
    """计算Hurst指数"""

    # 计算累计偏差序列
    cum_dev = pd.Series(data - np.mean(data)).cumsum()

    # 计算区间范围
    range_vals = np.arange(10, len(data), 10)

    # 计算区间标准差
    std_vals = np.array([cum_dev[j] - cum_dev[i] for i, j in zip(range_vals, range_vals[1:])]).std()

    # 计算R/S值
    rs = pd.Series([max(cum_dev[i:j]) - min(cum_dev[i:j]) for i, j in zip(range_vals, range_vals[1:])]) / std_vals

    # 计算Hurst指数
    hurst_exp = np.polyfit(np.log(range_vals[1:] - 1), np.log(rs), 1)[0]

    return hurst_exp

# 读取多维数据Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 选取需要计算Hurst指数的列
data = df["column_name"].values

# 设置正确的参数，如数据长度、滑动窗口大小等
data_length = len(data)
window_size = 100

# 计算Hurst指数
hurst = hurst_exponent(data[:data_length])

其中，`data.xlsx`为包含多维数据的Excel文件，`column_name`为需要计算Hurst指数的列名。在代码中，还需要设置正确的参数，如数据长度和滑动窗口大小等，以获得准确的Hurst指数。