pythonのエラー：cannot perform reduce with flexible typeがわからない。

前提・実現したいこと

https://qiita.com/shionhonda/items/bd2a7aaf143eff4972c4
上記サイトをみつけ、おもしろそうだとおもったので、
勉強がてらソースをまねて書いています。
自分はbitbankなので、一部サイトと違う部分があります。
（サイトはbitflyer)
初めてPythonを使っての自動取引botを作成したいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-7172f38f0892> in <module>()
     52         # プロット用データの更新
     53         raws = np.append(raws, [ltps1[itr1-1]])
---> 54         sma1 = np.append(sma1, [ltps1.mean()])
     55         sma2.append(ltps2.mean())
     56         sgm1 = np.append(sgm1, [ltps1.std()])

D:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py in _mean(a, axis, dtype, out, keepdims)
     68             is_float16_result = True
     69 
---> 70     ret = umr_sum(arr, axis, dtype, out, keepdims)
     71     if isinstance(ret, mu.ndarray):
     72         ret = um.true_divide(

TypeError: cannot perform reduce with flexible type

該当のソースコード

#bitbankインストールPATH
import sys
sys.path.append("ハードコーディング")

# グラフ描画に使う
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# bitbankにアクセスするのに使う
import python_bitbankcc

# 時間の管理に使う
import time
from datetime import datetime

# リアルタイムプロットに必要
from ipywidgets import FloatProgress
from IPython.display import display, clear_output

# Jupyter環境でグラフを表示するのに必要
%matplotlib inline

# 最終取引価格、移動平均、標準偏差を格納する配列
raws = []
sma1, sma2 = [], []
sgm1, sgm2 = [], []

# 移動平均を取る幅
itr1 = 15 # 15 mins
itr2 = 60 # 60 mins

# 60分間の最終取引価格の配列
pub  = python_bitbankcc.public()
tick = pub.get_ticker( 'xrp_jpy' )
current_price = tick['last']
ltps2 = float(current_price)*np.ones(itr2) 
plt.ion()
fig = plt.figure(figsize=(16,5))
axe = fig.add_subplot(111)

while True:
    # 60秒ごとに稼働
    if datetime.now().strftime('%S') [0:2]== '00':
        clear_output(wait = True)
        pub = python_bitbankcc.public()
        tick =  pub.get_ticker( 'xrp_jpy' )
        raws = np.append(raws, tick['last'])
        # 最終取引価格の更新
        ltps2 = np.hstack((ltps2[1:itr2], tick['last']))
        ltps1 = ltps2[itr2-itr1:itr2]
        # プロット用データの更新
        raws = np.append(raws, [ltps1[itr1-1]])
        sma1 = np.append(sma1, [ltps1.mean()])
        sma2.append(ltps2.mean())
        sgm1 = np.append(sgm1, [ltps1.std()])
        sgm2 = np.append(sgm2, [ltps2.std()])
        # プロット
        axe.plot(raws, "black", linewidth=2, label="Raw price")
        axe.plot(sma1, "r", linewidth=1, label="15min SMA")
        axe.plot(sma2, "g", linewidth=1, label="60min SMA")
        axe.plot(sma1+2*sgm1, "r", linewidth=1, linestyle="dashed", label="15min 2sigma")
        axe.plot(sma1-2*sgm1, "r", linewidth=1, linestyle="dashed")
        axe.plot(sma2+2*sgm2, "g", linewidth=1, linestyle="dashed", label="60min 2sigma")
        axe.plot(sma2-2*sgm2, "g", linewidth=1, linestyle="dashed")
        axe.legend(loc='upper left')
        axe.set_title("SMA and Bollinger band")
        display(fig)
        # 次の00秒まで休憩
        time.sleep(57)
        axe.cla()