数据的图上传了，大家从图上来看觉得平稳吗

我知道为什么了，可能还是跟ADF的原理有关，例如检验序列Y，ADF实际上也是做了个回归，回归的自变量里有Y的滞后项？
然后因为数据本身的问题，导致在存在一堆又一堆的堆积数据（例如6.112 6.113 6.114 6.115，结果各阶滞后项存在共线性的问题，所以ADF的最大滞后项只能选到2 ，超过2就会产生共线性，也就报错说接近奇异阵了。 不知道我想的对不对
现在感觉要么只做到2阶的滞后，要么就用差分，我发现2阶差分是没问题的，ADF 和VAR都可以继续了。
感觉还是用差分好一点，不知高手有其他办法吗？

对了我上传的数据1阶差分后就可以了，因为我用的是一堆分解后的数据，其中有的频率是要差分到2阶的

你的这个是什么数据呢？

原数据为10年的价格数据，然后按频率进行了分解（类似EMD），一共11个分解量，其中前6个都OK，从第七个开始就出现奇异矩阵的问题了。