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法计算多维数据的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(axis=0), axis=0)
        r = np.max(cumsum[m:], axis=0) - np.min(cumsum[m-1:], axis=0)
        s = np.std(data, axis=0) * np.sqrt(m)
        rs.append(r / s)
    return rs

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
rs = calc_rs(df.iloc[:, 1:].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

hursts = []
for i in range(rs.shape[1]):
    popt, pcov = curve_fit(hurst_func, np.arange(1, len(rs)+1), rs[:, i])
    hurst = popt[0]
    hursts.append(hurst)
    print('Hurst exponent of dimension {}:'.format(i+1), hurst)

plt.plot(np.arange(1, len(rs)+1), rs, 'o', label='R/S')
for hurst in hursts:
    plt.plot(np.arange(1, len(rs)+1), hurst_func(np.arange(1, len(rs)+1), hurst, 1), label='Dimension {}'.format(i+1))
plt.legend()
plt.show()

上述代码可用于计算多维数据的Hurst指数，其中`data.xlsx`为包含多维数据的Excel文件，每个维度对应一列数据，第一列为时间戳。如果需要对其他格式的数据进行计算，可以修改读取数据的部分。如有需要，还可以对代码进行优化以提高性能。