对21列不同股票的标准化残差数据拟合copula模型，尝试不同模型Gaussian Copula、t Copula、Clayton Copula、Frank Copula ，给出python代码。

以下是Python代码，用于对21列不同股票的标准化残差数据拟合不同的copula模型：

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import copulalib as copula
from copulalib import ArchimedeanCopula, GaussianCopula, TCopula, ClaytonCopula, FrankCopula

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 标准化残差数据
data = (data - data.mean()) / data.std()

# 定义copula模型
models = {
    'Gaussian Copula': GaussianCopula(dim=21),
    't Copula': TCopula(dim=21),
    'Clayton Copula': ClaytonCopula(dim=21),
    'Frank Copula': FrankCopula(dim=21)
}

# 拟合copula模型
for name, model in models.items():
    model.fit(data.values)

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = data.corr()

# 输出相关系数矩阵
print('Correlation Matrix:')
print(corr_matrix)

# 输出copula模型参数
for name, model in models.items():
    print(name + ' Parameters:')
    print(model.get_params())

需要注意的是，由于copulalib库只支持ArchimedeanCopula、GaussianCopula、TCopula、ClaytonCopula、FrankCopula这五种copula模型，因此上述代码只展示了其中四种模型的拟合过程。如果需要使用其他种类的copula模型，可以尝试使用其他Python库或者自行实现。