可以在此基础上，比较不同二元copula函数的性能，并用AIC准则得到最优函数再进行后续计算吗

当然可以。不同的二元copula函数可以拟合不同的联合分布，因此在实际应用中，我们通常需要尝试多种不同的copula函数以找到最优的模型。这里我们可以使用AIC准则来评估不同的模型拟合效果，并选取AIC值最小的模型作为最优模型。

以下是一个可能的实现过程，其中我们使用了copulae库中的多种二元copula函数。

# 选取多种二元copula函数
copulas = [cu.GaussianCopula(), cu.tCopula(), cu.ClaytonCopula(), cu.FrankCopula()]

# 计算每支股票的GARCH-copula模型并比较不同copula函数的性能
for col in returns.columns:
    # 构建GARCH模型
    garch_model = arch.arch_model(returns[col], vol='GARCH', p=1, o=0, q=1, dist='normal')
    garch_result = garch_model.fit(disp='off')
    # 比较不同copula函数的性能
    best_aic = np.inf
    best_copula = None
    for copula in copulas:
        copula.fit(garch_result.resid)
        garch_copula = cu.GARCHCopula(copula, garch_result)
        aic = garch_copula.aic()
        if aic < best_aic:
            best_aic = aic
            best_copula = copula
    # 使用最优copula函数构建GARCH-copula模型并计算VaR和ES
    best_copula.fit(garch_result.resid)
    garch_copula = cu.GARCHCopula(best_copula, garch_result)
    q = 0.01  # 置信水平
    garch_copula_value_at_risk = garch_copula.value_at_risk(q)
    garch_copula_expected_shortfall = garch_copula.expected_shortfall(q)
    # 输出结果
    print(f'Stock {col}:')
    print(f'Best copula function: {best_copula.__class__.__name__}')
    print(f'GARCH(p=1, q=1) model fit summary:\n{garch_result.summary()}')
    print(f'Value at Risk (VaR) at {q:.2%} confidence level: {garch_copula_value_at_risk:.4f}')
    print(f'Expected Shortfall (ES) at {q:.2%} confidence level: {garch_copula_expected_shortfall:.4f}')

在计算完不同copula函数的AIC值后，我们选取AIC值最小的copula函数作为最优函数，并使用该函数构建GARCH-copula模型。在此基础上，我们可以计算VaR和ES值进行风险分析。需要注意的是，不同的股票可能最优的copula函数不同，因此我们需要对每支股票分别进行比较和选择最优函数。

希望这个代码片段能够对你有所帮助。