Python CVXPY最小化函数中的值错误（最小方差优化）

我是一个初学者，正在将一个适用于最小方差优化的算法从

scipy.minimize.optimize

（未正确执行）移动到

CVXPY

R

是预期收益，

C

是保兑率，

是无风险利率

w

是最佳权重，并且

r

沿着有效边界计算权重的各种方法

当我运行下面的代码时，我得到：

ValueError: setting an array element with a sequence.

我相信var在这里是错误的，但我不知道如何构造它。非常感谢你的洞察力。最重要的是，代码的其余部分可能会有其他错误，因此如果您发现任何错误，请指出它们

def solve_frontier(R, C, rf, context):
        frontier_mean, frontier_var, frontier_weights = [], [], []
        n = len(R)
        w = cvx.Variable(n)
        r = cvx.Parameter(sign='positive')
        mean_1 = sum(R*w)  
        var = dot(dot(w, C), w)
        penalty = (1/100)*abs(mean_1-r)

        prob = cvx.Problem(cvx.Minimize(var + penalty),
                       [sum(w)-context.allowableMargin == 0])

        r_vals = linspace(max(min(R), rf), max(R), num=20)
        for i in range(20):
            r.value = r_vals[i]
            prob.solve()
            frontier_mean.append(r)
            frontier_var.append(compute_var(prob.value, C))
            frontier_weights.append(prob.value) 
            print "status:", prob.status
        return array(frontier_mean), array(frontier_var), frontier_weights

---

问题出在

frontier\u-mean.append（r）

，它应该是

frontier\u-mean.append（r.value）

错误应该准确地告诉您问题发生的线路。请得到那个信息。另外，如果你仔细阅读并改进你的问题，除了对未来的用户更有帮助之外，它可能会得到更好的回答。我使用的是ipython笔记本，它实际上没有说哪一行有问题。我将尝试使其成为mcv。这部分在我看来可疑

[sum（w）-context.allowableMargin==0]

。您真的打算在列表中传递一个布尔值作为参数吗？如果不是，你打算做什么？另外，您是说上面的代码打印您提到的值错误吗？如果是这样，则该

问题

类隐藏未处理的错误是很奇怪的，您需要关注该类中发生的情况。allowableMargin根据任意条件设置为1或更多；该约束隐式地确保了非杠杆交易的权重总和为1，如果杠杆起作用，则权重总和更高。如果我手动调试，我可以看到在定义“var”时抛出的错误；这可能是个问题吗？