用21支股票数据建立GARCH模型，提取标准化残差，python代码

下面是一个用于建立21支股票数据的GARCH模型，并提取标准化残差的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import arch

# 读取股票数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv", index_col=0)

# 定义GARCH模型
garch_model = arch.arch_model(data, p=1, q=1)

# 拟合GARCH模型
garch_result = garch_model.fit()

# 计算标准化残差
standardized_residuals = []
for i in range(len(data)):
    residual = garch_result.resid[i]
    conditional_volatility = np.sqrt(garch_result.conditional_volatility[i])
    standardized_residual = residual / conditional_volatility
    standardized_residuals.append(standardized_residual)

# 将标准化残差保存到DataFrame中
df = pd.DataFrame(standardized_residuals, columns=["standardized_residuals"])
df.to_csv("standardized_residuals.csv", index=False)

其中，`stock_data.csv`是包含21只股票数据的CSV文件，其中每一列代表一只股票，每一行代表一个时间步。在代码中，首先读取股票数据，然后使用`arch.arch_model`函数定义GARCH模型，接着使用`.fit()`方法拟合GARCH模型。然后，使用循环计算每个时间步的标准化残差，最后将标准化残差保存到`standardized_residuals.csv`文件中。

需要注意的是，这里的代码仅用于示例，实际上要建立一个合适的GARCH模型需要对数据进行更详细的分析和处理，例如进行平稳性检验、白噪声检验、选择最佳的p和q值等。