我已经有了一堆股票数据 ，如何用garch(1,1)模型计算历史波动率 请告诉为完整代码并举例，包括数据导入

好的，下面是一个完整的Python代码示例，包括数据导入、GARCH(1,1)模型拟合和历史波动率计算：

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
from arch import arch_model

# 导入股票数据
data = yf.download("AAPL", start="2010-01-01", end="2021-12-31")
returns = np.log(data['Adj Close']/data['Adj Close'].shift(1)).dropna()

# 拟合GARCH(1,1)模型
model = arch_model(returns, p=1, q=1)
model_fit = model.fit(disp='off')

# 计算历史波动率
forecast_horizon = 1
forecasts = model_fit.forecast(horizon=forecast_horizon)
volatility = np.sqrt(forecasts.variance.iloc[-1])

print("历史波动率为：", volatility)

上述代码中，我们首先使用 `yfinance` 库导入苹果公司(AAPL)的历史股票数据，并计算每日对数收益率。然后，我们使用 `arch` 库拟合 GARCH(1,1) 模型，并通过 `forecast` 方法计算未来1天的方差，再通过 `sqrt` 方法计算历史波动率。

请注意，这里的历史波动率是基于已有数据计算得出的，而不是未来预测的波动率。对于未来波动率的预测，需要使用更复杂的方法和模型。