对于一个数据集，第一列为日期，第二至二十二列为差分计算的对数收益率，首先进行平稳性检验，接着用GARCH模型进行拟合，然后对标准化残差数据用Copula模型进行拟合，最后计算VaR和ES值。给出以上过程的python代码。

以下是一个简单的Python代码示例，用于执行您所描述的过程：

import pandas as pd
from arch import arch_model
from copulae import *

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 平稳性检验（以ARCH(1)模型为例）
am = arch_model(data.iloc[:, 1:], vol='GARCH', p=1, q=1)
res = am.fit(disp='off')
print(res.summary())

# 计算标准化残差
std_resid = res.resid / res.conditional_volatility

# 拟合Copula模型
copula = GaussianCopula(dim=len(data.columns)-1)
copula.fit(std_resid)

# 计算VaR和ES值
alpha = 0.05
VaR = np.quantile(copula.inverse_cdf([alpha]), std_resid[-1])
ES = np.mean(std_resid[std_resid <= VaR])

print(f"VaR: {VaR}")
print(f"ES: {ES}")

请注意，此示例仅用于演示目的，并且可能需要根据您的数据和具体需求进行调整。