forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.meanforecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel()中为什么forecast_upper 和 forecast_lower 的长度不一致

这可能是因为 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 的长度不一致导致的。具体来说，如果 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 分别是 `m` 和 `v` 长度为 `n` 的一维数组，那么 `1.96 * v` 的长度也是 `n`，但是 `forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean` 的长度是 `n`，而不是 `m`。因此， `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度都是 `n`，而不是 `m`。如果你想将 `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度与 `forecast_mean` 保持一致，你可以使用 NumPy 的 `repeat` 函数重复 `forecast_mean` 中的每个元素 `n` 次，然后再计算上下限。例如：

import numpy as np

m = forecast_mean
v = forecast_vol.mean()

n = len(v)
repeated_m = np.repeat(m, n)

forecast_upper = repeated_m + 1.96 * v
forecast_lower = repeated_m - 1.96 * v

这样，`forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度就与 `forecast_mean` 一致了。