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Python 使用Statsmodels创建时间序列时出现类型错误

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我正在努力理解如何在
statsmodels
中准确地使用
ARIMA

我试图将一个ARIMA模型与我拥有的一组数据相匹配，并且使用了与答案中相同的想法

但是，我不知道作为解释变量的
endog
值需要是什么

我的代码如下，我得到了错误：

TypeError: objfunc() takes exactly 2 arguments (20 given)
行中：

brute(objfunc, grid, args=(opening_price), finish=None)
我只是传递了我在这个时间序列中的20个数据点，我对它的预期感到困惑，因为这是不正确的

def objfunc(order, endog):
    fit = ARIMA(endog, order).fit()
    return fit.aic()

from scipy.optimize import brute
grid = (slice(1, 3, 1), slice(1, 3, 1), slice(1, 3, 1))
brute(objfunc, grid, args=(opening_price), finish=None)
以下可能是一个解决方案。您应该包含足够的代码，以便可以复制并运行它来重现问题

在对
brute
的调用中，将
args=（开盘价）
更改为
args=（开盘价）
。您没有显示什么是
opening\u price
，但我假设它是一个序列，当您编写
args=（opening\u price）
（相当于
args=opening\u price
）时，
opening\u price
的元素在传递到
objfunc
时会展开为单独的参数。正确的格式，
args=（期初价格，）
，确保
args
是一个包含单个元素的元组，
期初价格