Python 自定义因子问题，零大小数组

现在有一个自定义因子出现了这个问题，它在日志中不断地说我有一个错误，我的数组大小是0（经过一点回溯测试，我知道这就是错误所在）。如果您需要更多信息，请随时询问

这段代码的目的是创建一个标准化的平均真实范围除以0-1标度上的价格，我用来编码的源代码是quantopian

确切的错误是：

ValueError:零大小数组到没有标识的缩减操作fmin
ATrComp类（自定义系数）：
inputs=[USEquityPricing.close，USEquityPricing.high，USEquityPricing.low]
窗长=200
def计算（自我、今天、资产、退出、关闭、高、低）：
hml=高-低
hmpc=np.abs（高-np.roll（闭合，1，轴=0））
lmpc=np.abs（低-np.roll（关闭，1，轴=0））
tr=np.最大值（hml，np.最大值（hmpc，lmpc））
atr=np.平均值（tr[-1:-21]，轴=0）#跳过第一个，因为它是NaN
apr=atr*100/关闭[-1]
aprcomp=（apr[-1]-np.amin（apr[-2:-101]，轴=0））/（np.amax（apr[-2:-101]，轴=0）-np.amin（apr[-2:-101]，轴=0））
out[：]=aprcomp

下面是代码的另一个版本：

class ATrp(CustomFactor):
    inputs = [USEquityPricing.close,USEquityPricing.high,USEquityPricing.low]
    window_length = 200
    def compute(self, today, assets, out, close, high, low):
        hml = high - low
        hmpc = np.abs(high - np.roll(close, 1, axis=0))
        lmpc = np.abs(low - np.roll(close, 1, axis=0))
        tr = np.maximum(hml, np.maximum(hmpc, lmpc))
        atr = np.mean(tr[-21:], axis=0) #skip the first one as it will be NaN
        apr = atr*100 / close[-1]
        out[:] = apr

class ATrComp(CustomFactor):
     inputs = [USEquityPricing.close,USEquityPricing.high,USEquityPricing.low]
     window_length = 200
     def compute(self, today, assets, out, close, high, low):
        apr = ATrp()
        aprcomp = (apr[-1] - np.amin(apr[-2:-101], axis=0))/(np.amax(apr[-2:-101], axis=0) - np.amin(apr[-2:-101], axis=0))
        out[:] = aprcomp

这次我的错误是：

TypeError:zipline.pipeline.term.\uuu getitem\uuuuuuu（）的值应为
键入zipline.assets.\u assets.assets作为参数“key”，但改为int。
np.amin（np.arange（10）[-2:-5]）
产生类似的错误。该切片生成一个0元素数组。像
[-2:-101]
这样的切片没有意义。它应该做什么？取大约100个ATR样本，将它们平均起来，得到一个平均的ATR，然后将其与今天的ATR（[-1]）进行比较。你需要使用
[-101:-2]
或
[-2:-101:-1]
获得一个相反的列表。如果你不懂，可以在
arange
中玩类似的数字。