ValueError：使用序列设置数组元素无法解决

如何解决ValueError：使用序列设置数组元素无法解决

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import brute

class contrarian_strategy():
    def __init__(self,ticker):
        self.ticker=ticker
        self.get_data()
        #self.test_strategy()
    def get_data(self):
        data=yf.download(self.ticker)["Close"].to_frame()
        data["returns"]=np.log(data.Close.div(data.Close.shift(1)))
        self.data=data
        return data
    def test_strategy(self,window):
        self.window=window
        self.data["positions"]= -np.sign(self.data["returns"].rolling(int(window)).mean())
        self.data["strategy"]= self.data["positions"]*self.data["returns"]
        self.data["creturns"]=self.data["returns"].cumsum().apply(np.exp)
        self.data["cstrategy"]=self.data["strategy"].cumsum().apply(np.exp)
        self.results=self.data
        #absolute strategy performance
        perf_strat=self.data["cstrategy"].iloc[-1]
        #buy and hold absolute performance
        perf_buy_and_hold=self.data["creturns"].iloc[-1]
        return perf_strat,perf_buy_and_hold
    def plot_returns(self):
        title="{}".format(self.ticker)
        
        return self.results.plot(figsize=(15,15),title=title)
        
        plt.show()
    def optimize_results(self,windowrange):#,windowrangehigh,step):
        opt=brute(self.test_strategy,[windowrange])#,step))
        return opt

我应该使用 scipy 最小化而不是 brute ，因为我只想优化窗口参数？？？：-如果是的话，你能展示一下吗？如果你知道，请帮助我当我通过 tsla.optimize_results((10,50,1))method 运行此代码时，我得到：-

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: float() argument must be a string or a number,not 'tuple'

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-99-31e36e1901a4> in <module>
----> 1 aapl.optimize_results((10,1))

<ipython-input-97-b3ff81b5303c> in optimize_results(self,windowrange)
     34         plt.show()
     35     def optimize_results(self,step):
---> 36         opt=brute(self.test_strategy,step))
     37         return opt

~\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py in brute(func,ranges,args,Ns,full_output,finish,disp,workers)
   3266 
   3267         # run minimizer
-> 3268         res = finish(func,xmin,args=args,**finish_kwargs)
   3269 
   3270         if isinstance(res,OptimizeResult):

~\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py in fmin(func,x0,xtol,ftol,maxiter,maxfun,retall,callback,initial_simplex)
    541             'initial_simplex': initial_simplex}
    542 
--> 543     res = _minimize_neldermead(func,callback=callback,**opts)
    544     if full_output:
    545         retlist = res['x'],res['fun'],res['nit'],res['nfev'],res['status']

~\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py in _minimize_neldermead(func,maxfev,return_all,initial_simplex,xatol,fatol,adaptive,**unkNown_options)
    687 
    688     for k in range(N + 1):
--> 689         fsim[k] = func(sim[k])
    690 
    691     ind = np.argsort(fsim)

ValueError: setting an array element with a sequence.

我应该使用 scipy 最小化而不是 brute ，因为我只想优化窗口参数？？？：-如果是的话，你能展示一下吗？知道的请帮帮我

解决方法

我没有使用过 brute 甚至没有看过它的文档，但我怀疑问题在于你的 func 的返回

self.test_strategy
...
return perf_strat,perf_buy_and_hold

这是一个元组。 brute 需要什么？看起来它需要一个浮点数。

fsim[k] = func(sim[k])

在随机尝试其他优化功能之前，请确保您了解该功能需要什么。这意味着阅读和必要的重读文档。确保您理解示例（如果有）。您不能作弊 - 优化器将以非常具体的方式调用您的函数，并期望返回特定类型 - 例如标量，或者可能是与输入形状匹配的数组。