对21列不同股票的标准化残差数据拟合tcopula模型，给出python代码。

以下是一个基于 `pycopula` 库的 Python 代码示例，用于拟合 `t-Copula` 模型并计算相应的参数：

import numpy as np
from pycopula.copula import TCopula
from scipy.stats import norm, t

# 读取21列标准化残差数据
residuals = np.loadtxt('residuals.csv', delimiter=',')

# 计算残差数据的秩相关系数矩阵
ranks = np.apply_along_axis(lambda x: np.argsort(x).argsort(), 0, residuals)
corr_matrix = np.corrcoef(ranks, rowvar=False)

# 拟合t-Copula模型并计算相应的参数
tc = TCopula(dim=21)
tc.fit(residuals)
nu = tc.t
rho = tc.rho

# 计算t分布的分位点函数
t_inv = lambda p, df: t.ppf(p, df)

# 计算t-Copula的联合分布函数
joint_cdf = lambda x: tc.cdf(x)

# 计算t-Copula的边缘分布函数
marginal_cdf = lambda x: norm.cdf(t_inv(joint_cdf(x), nu))

# 计算t-Copula的联合概率密度函数
joint_pdf = lambda x: tc.pdf(x)

# 计算t-Copula的边缘概率密度函数
marginal_pdf = lambda x: t.pdf(t_inv(joint_cdf(x), nu), nu) * np.prod(np.apply_along_axis(lambda x: norm.pdf(x), 1, x))

# 计算t-Copula的样本相关系数矩阵
sample_corr_matrix = np.apply_along_axis(lambda x: np.corrcoef(x, rowvar=False)[0, 1:], 1, tc.generate(10000))

其中，`residuals` 是一个大小为 `(n, 21)` 的二维数组，每一列代表一只股票的标准化残差数据。`TCopula` 类用于拟合 `t-Copula` 模型，并计算相应的参数。`nu` 和 `rho` 分别是 `t-Copula` 模型的自由度和相关系数。`joint_cdf` 和 `marginal_cdf` 分别是 `t-Copula` 模型的联合分布函数和边缘分布函数。`joint_pdf` 和 `marginal_pdf` 分别是 `t-Copula` 模型的联合概率密度函数和边缘概率密度函数。`sample_corr_matrix` 是从 `t-Copula` 模型中生成的样本数据的相关系数矩阵。