以上证指数、标普500指数的日度收益率为研究对象，用python计算条件风险价值(CoWaR)，利用EVT对边缘分布建模，再选择最优的Copula函数刻画关联结构，最后计算CoVaR累风险测度，实现金融风险溢出效应的刻画，并输出可视化结果。

这是一个复杂的问题，需要对金融风险建模和统计分析有一定的了解。以下是大致的步骤：

1. 首先需要获取以上两个指数的日度收益率数据，可以使用Python中的Pandas库进行数据读取和处理。

2. 计算每个指数的边缘分布，可以使用极值理论 (EVT) 来建模。EVT是一种用于建模极端事件的统计方法，常用于金融风险管理中。

3. 选择合适的Copula函数来刻画两个指数之间的关联结构。Copula是一种用于描述随机变量之间依赖关系的数学工具，可以用于建模多维金融风险。

4. 计算条件风险价值 (CoVaR) 和累积风险测度，这可以通过在Copula函数上进行蒙特卡洛模拟来实现。

5. 最后，将结果可视化，以便更好地理解金融风险的溢出效应。

以上步骤需要用到Python中的一些库，例如：Pandas、Scipy、Statsmodels、Arch、Copulas、Matplotlib等。建议在有一定金融风险建模和统计分析经验的前提下进行实现。

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上证指数、标普500指数的日度收益率为研究对象，用python计算条件风险价值(CoWaR)，利用EVT对边缘分布建模，再选择最优的Copula函数刻画关联结构，最后计算CoVaR累风险测度，实现金融风险溢出效应的刻画，并输出可视化结果。请给出python代码！

由于这是一个相对复杂的问题，需要对金融风险建模和统计分析有一定的了解，因此我提供一个大致的代码框架，需要您根据实际情况进行调整和完善。

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import statsmodels.api as sm
import arch
from copulas.multivariate import GaussianCopula
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()

# 计算每个指数的边缘分布
garch = arch.arch_model(returns, mean='constant', vol='GARCH', p=1, q=1)
res = garch.fit(disp='off')
sigma = res.conditional_volatility
u = returns / sigma

# EVT拟合
ev1 = stats.genextreme.fit(u['上证指数'])
ev2 = stats.genextreme.fit(u['标普500'])

# Copula模型拟合
gc = GaussianCopula()
gc.fit(u)

# 计算条件风险价值
alpha = 0.05
VaR1 = stats.genextreme.ppf(alpha, ev1[0], ev1[1], ev1[2])
VaR2 = stats.genextreme.ppf(alpha, ev2[0], ev2[1], ev2[2])
CoVaR1 = -gc.partial_derivative_at_point([stats.genextreme.cdf(VaR1, ev1[0], ev1[1], ev1[2]), alpha], 0) * sigma['上证指数'].iloc[-1]
CoVaR2 = -gc.partial_derivative_at_point([alpha, stats.genextreme.cdf(VaR2, ev2[0], ev2[1], ev2[2])], 1) * sigma['标普500'].iloc[-1]

# 可视化结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.plot(u['上证指数'], u['标普500'], '.')
ax.set_xlabel('上证指数')
ax.set_ylabel('标普500')
plt.show()

以上代码仅是一个大致的框架，需要根据实际情况进行调整和完善。此外，需要注意的是，金融风险分析和模型建立是一个复杂的过程，需要在有一定金融风险建模和统计分析经验的前提下进行实现。