使用bootstrap计算符合wiener模型的一维时序数据的漂移系数和扩散系数，已有原始数据，求Python代码

使用bootstrap计算符合wiener模型的一维时序数据的漂移系数和扩散系数，可以按照以下步骤进行：

1. 首先定义计算漂移和扩散系数的函数，代码如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def drift_diffusion_bootstrap(data, num_bootstrap=100, window_size=30):
    """
    计算符合wiener模型的一维时序数据的漂移系数和扩散系数
    
    :param data: 原始数据
    :param num_bootstrap: bootstrap重复次数
    :param window_size: 拟合窗口大小
    :return: drift: 漂移系数, diffusion: 扩散系数
    """
    def wiener_func(x, drift, diffusion):
        return drift * x + np.sqrt(diffusion * x) * np.random.normal(0, 1, 1)
    
    data_len = len(data)
    popt, _ = curve_fit(wiener_func, np.arange(0, data_len), data)
    drift, diffusion = popt
    
    drifts = []
    diffusions = []
    for i in range(num_bootstrap):
        sample_data = np.random.choice(data, data_len)
        popt, _ = curve_fit(wiener_func, np.arange(0, data_len), sample_data)
        drifts.append(popt[0])
        diffusions.append(popt[1])
    
    confidence_interval = 0.95
    drifts_sorted = np.sort(drifts)
    diffusions_sorted = np.sort(diffusions)
    drift_ci = [drifts_sorted[int((1 - confidence_interval) / 2 * num_bootstrap)],
                drifts_sorted[int((1 + confidence_interval) / 2 * num_bootstrap)]]
    diffusion_ci = [diffusions_sorted[int((1 - confidence_interval) / 2 * num_bootstrap)],
                     diffusions_sorted[int((1 + confidence_interval) / 2 * num_bootstrap)]]
    
    return drift, diffusion, drift_ci, diffusion_ci

2. 调用函数并传入原始数据，代码如下：

# 假设原始数据存储在data_list中
drift, diffusion, drift_ci, diffusion_ci = drift_diffusion_bootstrap(data_list)
print(f"漂移系数: {drift} , 95%置信区间: {drift_ci}")
print(f"扩散系数: {diffusion} , 95%置信区间: {diffusion_ci}")

其中，num_bootstrap参数表示bootstrap重复次数，可以根据实际情况进行调整；window_size参数表示拟合窗口大小，也可以根据实际情况进行调整。