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

下面是使用 R/S 法计算 Hurst 指数的 Python 代码，包括读取多维数据 Excel 文件的代码和完整的计算步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

def rs_analysis(X, K):
    """R/S分析"""
    N = len(X)
    M = int(np.floor(N/K))
    Y = np.zeros((K, M))
    for i in range(K):
        Y[i] = X[i*M:(i+1)*M]
    R = np.zeros(K)
    S = np.zeros(K)
    for i in range(K):
        mean_Y = np.mean(Y[:i+1])
        X_diff = Y[:i+1] - mean_Y
        R[i] = np.max(np.cumsum(X_diff, axis=1) - np.cumsum(X_diff[:, -1][:, None], axis=1))
        S[i] = np.std(Y[:i+1])
    return R/S

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

# 计算 Hurst 指数
H = np.zeros(df.shape[1])
for i in range(df.shape[1]):
    X = df.iloc[:, i].values
    K = int(np.floor(len(X)/10))
    R_S = rs_analysis(X, K)
    H[i] = np.polyfit(np.log(np.arange(1, K+1)), np.log(R_S), 1)[0]

print(H)

这个代码中，我们使用了 pandas 库来读取多维数据的 Excel 文件，然后对每一列数据进行 Hurst 指数计算。其中，`rs_analysis` 函数用于对单个时间序列进行 R/S 分析，输入是一个 numpy 数组和分割段数 K，输出是一个 numpy 数组，表示 R/S 值。主要思路是将时间序列分割成 K 段，计算每一段的平均值和标准差，然后计算 R/S 值。最终通过线性拟合得到 Hurst 指数。

完整的计算步骤是：

1. 读取多维数据 Excel 文件，得到一个 pandas DataFrame 对象；
2. 对 DataFrame 对象中的每一列数据，调用 `rs_analysis` 函数计算 R/S 值；
3. 对每一列数据的 R/S 值进行线性拟合，得到 Hurst 指数。

需要注意的是，这个代码中假设数据是时间序列数据，并且每一列数据都是一个时间序列，因此在读取 Excel 文件时需要保证数据格式正确。