对于一个数据集，第一列为日期，第二至二十二列为差分计算的对数收益率，首先进行平稳性检验，接着用GARCH模型进行拟合，然后对标准化残差数据用Copula模型进行拟合，最后计算VaR和ES值。给出以上过程的python代码。

好的，下面是一个简单的 Python 代码示例，实现了你提到的数据处理和风险管理流程：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss
from arch import arch_model
from scipy.stats import norm, t, uniform
from copulae import *

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 平稳性检验
def stationarity_test(data):
    # ADF检验
    adf_pvalue = adfuller(data)[1]
    # KPSS检验
    kpss_pvalue = kpss(data)[1]
    return adf_pvalue < 0.05 and kpss_pvalue > 0.05

# GARCH模型拟合
def garch_fit(data):
    model = arch_model(data, p=1, q=1)
    result = model.fit(disp='off')
    return result

# Copula模型拟合
def copula_fit(data):
    # 标准化残差
    std_resid = (data - np.mean(data)) / np.std(data)
    # 选择Copula模型
    student_t = StudentCopula(dim=21)
    student_t.fit(std_resid)
    return student_t

# 计算VaR和ES
def var_es_calculation(data, model, copula):
    # 计算未来一天的VaR和ES
    forecast_horizon = 1
    # 计算VaR
    var = model.forecast(horizon=forecast_horizon).variance.values[-1]
    q = norm.ppf(0.05, 0, 1)
    var_1d = np.sqrt(var) * q
    # 计算ES
    es_1d = -t.ppf(0.05, df=2) * np.sqrt(var) - var_1d
    # 将VaR和ES转换为未来五天的值
    var_5d = var_1d * np.sqrt(5)
    es_5d = es_1d * np.sqrt(5)
    # 联合分布模拟
    n = 10000
    u = uniform.rvs(size=n * 21).reshape((n, 21))
    X = copula.transform(u)
    # 计算未来五天的VaR和ES
    vol_5d = np.sqrt(var) * np.sqrt(5)
    var_5d = -np.percentile(np.sum(X, axis=1) * vol_5d, 5)
    es_5d = -np.mean(np.sort(-np.sum(X, axis=1) * vol_5d)[:n // 20])
    return var_5d, es_5d

# 执行流程
if stationarity_test(data):
    model = garch_fit(data)
    copula = copula_fit(model.resid)
    var_5d, es_5d = var_es_calculation(model.resid, model, copula)
    print(f"未来五天的VaR为{var_5d}，ES为{es_5d}")
else:
    print("数据不平稳")

需要注意的是，这只是一个简单的代码示例，实际使用时需要根据数据集的具体情况进行调整和优化。另外，需要安装一些依赖库，如 `pandas`、`numpy`、`statsmodels`、`arch`、`scipy`、`copulae` 等。