使用Python代码，对一列是F4一列是DATE的Excel进行ARIMA-GARCH组合模型预测，首先进行ADF检验，再进行 Ljung-Box 检，循环计算每组参数的 AIC，并选择拟合优度最佳的一组参数验，，最后计算预测的拟合优度以及绘制预测和原时序图

好的，以下是实现这个过程的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from arch import arch_model
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 读取 Excel 数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将日期列转换为时间序列索引
data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE'])
data = data.set_index('DATE')

# 对 F4 进行 ADF 检验
result = adfuller(data['F4'])
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
if result[1] > 0.05:
    print('The series is not stationary')
else:
    print('The series is stationary')

# 对 F4 进行 Ljung-Box 检验
result = acorr_ljungbox(data['F4'], lags=10)
print('Ljung-Box test:')
print('Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
if any(result[1] < 0.05):
    print('The series is not a white noise')
else:
    print('The series is a white noise')

# 按照 AIC 选择最优的 ARIMA-GARCH 参数
aic = []
for p in range(3):
    for q in range(3):
        for P in range(3):
            for Q in range(3):
                try:
                    model = sm.tsa.ARIMA(data['F4'], order=(p, 1, q))
                    model_fit = model.fit(disp=0)
                    am = arch_model(model_fit.resid, p=P, q=Q)
                    am_fit = am.fit(disp=0)
                    aic.append((p, q, P, Q, model_fit.aic, am_fit.aic))
                except:
                    continue
aic_df = pd.DataFrame(aic, columns=['p', 'q', 'P', 'Q', 'ARIMA AIC', 'GARCH AIC'])
print(aic_df)

best_params = aic_df.loc[aic_df['ARIMA AIC'].idxmin()]
print('Best ARIMA-GARCH Parameters:', best_params)

# 拟合 ARIMA-GARCH 模型
model = sm.tsa.ARIMA(data['F4'], order=(best_params['p'], 1, best_params['q']))
model_fit = model.fit(disp=0)
am = arch_model(model_fit.resid, p=best_params['P'], q=best_params['Q'])
am_fit = am.fit(disp=0)

# 对模型进行预测
start_index = len(data) - 10  # 预测最后10个数据
end_index = len(data) - 1
forecast = am_fit.forecast(horizon=10)

# 计算预测值和实际值的拟合优度
r2 = np.corrcoef(forecast.mean['h.1'], data['F4'][start_index:end_index])[0, 1] ** 2
print('R2:', r2)

# 绘制预测结果和实际数据的时序图
plt.plot(data['F4'][start_index:end_index], label='Actual')
plt.plot(forecast.mean['h.1'], label='Predict')
plt.legend()
plt.show()

其中，我们首先读取 Excel 数据，并将日期列转换为时间序列索引。然后，我们对 F4 进行 ADF 检验和 Ljung-Box 检验，以确定时间序列的平稳性和白噪声性质。接着，我们循环计算 ARIMA-GARCH 的每组参数的 AIC，并选择拟合优度最佳的一组参数组合。然后，我们使用最优参数拟合 ARIMA-GARCH 模型，并对模型进行预测。最后，我们计算预测值和实际值的拟合优度，并绘制预测结果和实际数据的时序图。

注意，在运行代码之前，需要先安装一些必要的 Python 库，包括 pandas、numpy、matplotlib、statsmodels 和 arch。可以使用 pip 工具来安装这些库，例如：

pip install pandas numpy matplotlib statsmodels arch