使用Backtesting.py回测策略报错：'_Array' object has no attribute 'diff'

修复后的代码（推荐方案） #

import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import ta
from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
from backtesting.test import GOOG

class RsiOscillator(Strategy):
    upper_bound = 70
    lower_bound = 30

    def init(self):
        # 使用ta库的函数式RSI接口，适配Backtesting的_Array类型
        self.rsi = self.I(ta.momentum.rsi, self.data.Close, window=14)

    def next(self):
        if crossover(self.rsi, self.upper_bound):
            self.position.close()
        elif crossover(self.lower_bound, self.rsi):
            self.buy()

bt = Backtest(GOOG, RsiOscillator, cash=10000, commission=0.002)
stats = bt.run()
print(stats)

问题原因 #

报错核心是数据类型不兼容：

• Backtesting.py新版本中self.data.Close返回的是自定义的_Array对象，而非pandas Series
• ta库的RSIIndicator类内部依赖pandas Series的diff()方法做计算，但_Array没有这个方法，因此抛出异常

视频里代码能正常运行，大概率是因为当时使用的Backtesting.py版本较旧，那时self.data.Close直接返回pandas Series，和ta库的类接口完全兼容。

其他可选解决方案 #

1. 用Backtesting内置RSI实现（最省心）
   直接导入backtesting.lib里的rsi函数，它是专门适配Backtesting数据类型的：

from backtesting.lib import rsi, crossover

class RsiOscillator(Strategy):
    upper_bound = 70
    lower_bound = 30

    def init(self):
        self.rsi = self.I(rsi, self.data.Close, window=14)

    # next方法保持不变

2. 手动转Series后用ta的类接口
   如果一定要用RSIIndicator类，可以先把_Array转成Series再传入：

from ta.momentum import RSIIndicator

class RsiOscillator(Strategy):
    upper_bound = 70
    lower_bound = 30

    def init(self):
        close_series = pd.Series(self.data.Close)
        # 用lambda包装，让self.I能正确调用指标计算
        self.rsi = self.I(lambda c: RSIIndicator(c, window=14).rsi(), close_series)

    # next方法保持不变

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18625843