我的收盘价是这么导出来的，stock_price=w.wsd("000852.SH", "close", "2021-01-01", "2022-12-31", "")，加到python里面

好的，你可以将你获取到的收盘价数据存储为一个csv文件，然后使用之前提供的代码读取该文件并计算波动率。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取收盘价数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 计算对数收益率
log_returns = np.log(df / df.shift(1))

# 计算波动率
volatility = log_returns.rolling(window=63).std() * np.sqrt(252)

# 绘制波动率走势图
plt.plot(volatility)
plt.title('Historical Volatility of CSI 500 in 2022')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volatility')
plt.show()

其中，`stock_price.csv`是你导出的收盘价数据文件，需要放在Python脚本的同一目录下。代码中使用`pd.read_csv`函数读取数据，`index_col=0`表示将第一列作为索引，`parse_dates=True`表示将日期解析为Datetime格式。

接着，计算对数收益率和波动率的代码与之前相同，你可以根据需要修改图表的标题、轴标签和其他参数来满足你的需求。