按下列要求，运用Python完成下述操作:生成一组波动性较强的序列数据，检验数据是否存在ARCH效应，并测度其波动性。

在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来检测时间序列数据的ARCH（AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity）效应以及GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型来测量其波动性。首先，我们需要安装这个库（如果尚未安装），然后按照以下步骤进行：

1. 安装`statsmodels`库（如果你还没有安装）：

pip install statsmodels

2. 导入必要的模块：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from arch import arch_model

3. 创建波动性较强的序列数据（这里是一个简单的例子，实际可以基于随机数生成或其他模型）：

n = 500  # 数据点的数量
seq_data = np.random.normal(size=n) + np.cumsum(np.random.normal(size=n - 1)**2)

4. 检查序列的平稳性：

def test_stationarity(data):
    result = adfuller(data)
    print('ADF Statistic:', result[0])
    print('p-value:', result[1])

test_stationarity(seq_data)

5. 判断是否有ARCH效应并创建ARCH/GARCH模型：

# 假设我们发现序列存在ARCH效应，构建ARCH(1)模型
arch_model_1 = arch_model(seq_data, vol='Gaussian')
fit_1 = arch_model_1.fit()
print(fit_1.summary())

6. 测量波动性（例如，通过计算条件方差）：

conditional_volatility = fit_1.conditional_volatility

7. 可视化结果：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(seq_data, label='Original Data')
plt.plot(conditional_volatility, label='Conditional Volatility', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()