R/S法计算Hurst指数全部python代码，包括读取多维数据EXCEL的详细步骤代码

好的，以下是计算Hurst指数的Python代码，包括读取多维数据Excel的详细步骤代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def hurst(ts):
    """计算Hurst指数"""
    lags = range(2, 100)
    tau = [np.sqrt(np.std(np.subtract(ts[lag:], ts[:-lag]))) for lag in lags]
    poly = np.polyfit(np.log(lags), np.log(tau), 1)
    return poly[0] * 2.0

# 读取多维数据Excel
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None)

# 将数据转换为时间序列
ts = pd.Series(data.values.ravel())

# 计算Hurst指数
H = hurst(ts)

print("Hurst指数为：", H)

以上代码中，`hurst()`函数用于计算Hurst指数，`ts`为时间序列数据。具体实现过程是，先使用不同的时间滞后值（即`lags`）计算每个时间滞后值下的标准差（即`tau`），然后使用线性回归拟合`log(lags)`和`log(tau)`，最终得到的斜率即为Hurst指数。

另外，为了读取多维数据Excel，我们可以使用`pandas`库中的`read_excel()`函数。其中，`sheet_name`参数用于指定读取哪个工作表，`header=None`参数表示数据没有列名。读取后的数据是一个`DataFrame`对象，我们使用`values`将其转换为一个二维数组，然后使用`ravel()`将其展开为一个一维数组，最终得到时间序列数据`ts`。

希望以上代码能够帮助你解决问题，如有疑问欢迎继续追问。