forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data)) forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) print(forecast_mean) print(forecast_vol)

这段代码的作用是使用 ARIMA 模型和 GARCH 模型对测试数据进行预测，并输出预测结果。

具体来说，`arima_model.forecast(steps=len(test_data))` 使用 ARIMA 模型对测试数据进行预测，其中 `steps` 参数表示预测的步数，这里设置为测试数据的长度。预测结果保存在 `forecast_mean` 变量中。

`garch_model.forecast(horizon=len(test_data))` 使用 GARCH 模型对测试数据进行波动率预测，其中 `horizon` 参数表示预测的时间跨度，这里也设置为测试数据的长度。预测结果保存在 `forecast_vol` 变量中。

最后，`print(forecast_mean)` 和 `print(forecast_vol)` 分别输出 ARIMA 模型和 GARCH 模型的预测结果。