أتمتة تقديم إشارات التشفير لـ Numerai باستخدام Python

أتمتة تقديم إشارات تشفير Numerai

يستخدم هذا البرنامج النصي تفاعل Python لواجهة برمجة التطبيقات (API) لإرسال تنبؤات إلى دورة إشارات التشفير الخاصة بـ Numerai. يركز الكود على معالجة الأخطاء والنمطية والتحقق من الصحة.

import pandas as pd
from numerapi import SignalsAPI
import sys
import os
from uuid import uuid4
# Function to load and validate predictions
def load_predictions(file_path):
    if not os.path.exists(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {file_path}")
    try:
        predictions = pd.read_csv(file_path)
        if "prediction" not in predictions.columns:
            raise ValueError("File must contain a 'prediction' column.")
        return predictions
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Error reading the file: {e}")
# Function to upload predictions
def upload_predictions(api_key, model_id, file_path):
    try:
        api = SignalsAPI(api_key)
        api.upload_predictions(file_path, model_id=model_id)
        print(f"Predictions uploaded successfully for model ID: {model_id}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to upload predictions: {e}")
# Main execution
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python submit_signals.py <api_key> <predictions_file_path>")
        sys.exit(1)
    api_key = sys.argv[1]
    predictions_file_path = sys.argv[2]
    model_id = str(uuid4())  # Replace with actual model ID
    try:
        load_predictions(predictions_file_path)
        upload_predictions(api_key, model_id, predictions_file_path)
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

التقديم المستند إلى CLI لإشارات التشفير Numerai

يستخدم هذا المثال واجهة سطر الأوامر (CLI) الخاصة بـ Numerai للإرسال، مما يوفر طريقة أبسط للمستخدمين المطلعين على الأوامر الطرفية.

#!/bin/bash
# Numerai CLI submission script
# Validate input arguments
if [ "$#" -ne 3 ]; then
    echo "Usage: ./submit.sh <model_id> <api_key> <predictions_file_path>"
    exit 1
fi
MODEL_ID=$1
API_KEY=$2
PREDICTIONS_FILE=$3
# Check if file exists
if [ ! -f "$PREDICTIONS_FILE" ]; then
    echo "Error: File $PREDICTIONS_FILE does not exist."
    exit 1
fi
# Execute Numerai CLI submission
numerai signals upload --model-id "$MODEL_ID" --apikey "$API_KEY" --file "$PREDICTIONS_FILE"
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Predictions submitted successfully for Model ID: $MODEL_ID"
else
    echo "Submission failed. Check your inputs and try again."
fi

وحدة اختبار حل بايثون

يتضمن هذا القسم برنامجًا نصيًا لاختبار وحدة Python للتحقق من صحة وظائف حل Python المقدم.

import unittest
from unittest.mock import patch
import os
from your_script import load_predictions, upload_predictions
class TestNumeraiSubmission(unittest.TestCase):
    def test_load_predictions_valid(self):
        file_path = "valid_predictions.csv"
        pd.DataFrame({"prediction": [0.1, 0.2]}).to_csv(file_path, index=False)
        try:
            predictions = load_predictions(file_path)
            self.assertIn("prediction", predictions.columns)
        finally:
            os.remove(file_path)
    def test_load_predictions_missing_file(self):
        with self.assertRaises(FileNotFoundError):
            load_predictions("missing_file.csv")
    @patch("your_script.SignalsAPI")
    def test_upload_predictions_success(self, mock_api):
        mock_instance = mock_api.return_value
        mock_instance.upload_predictions.return_value = None
        upload_predictions("dummy_key", "dummy_model", "dummy_path")
        mock_instance.upload_predictions.assert_called_once()
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

أسئلة شائعة حول أتمتة إشارات التشفير Numerai

1. ما هو دور SignalsAPI.upload_predictions() في التقديمات Numerai؟
2. تقوم هذه الوظيفة بتحميل ملفات التنبؤ الخاصة بك إلى منصة Numerai، مما يجعلها مكونًا رئيسيًا في أتمتة سير عمل التقديم الخاص بك.
3. لماذا يتم وضع علامة على معرف النموذج الخاص بي على أنه غير صالح؟
4. تأكد من أن معرف النموذج يطابق الرقم المسجل على منصة Numerai. باستخدام عنصر نائب مثل uuid4() دون تحديث فإنه سيؤدي إلى خطأ.
5. كيف يمكنني التحقق من صحة ملف التنبؤ الخاص بي قبل التقديم؟
6. يستخدم pd.read_csv() لتحميل ملفك والتحقق من وجود الأعمدة المطلوبة مثل "التنبؤ". وهذا يمنع الأخطاء المتعلقة بالتنسيق أثناء الإرسال.
7. هل يمكنني أتمتة عمليات الإرسال بدون بايثون؟
8. نعم، يوفر Numerai أداة CLI التي تسمح لك باستخدام أوامر مثل numerai signals upload لتقديم التوقعات مباشرة من المحطة.
9. ما هي بعض استراتيجيات التصحيح الشائعة لعمليات الإرسال الفاشلة؟
10. تحقق من بيانات اعتماد API الخاصة بك وتأكد من صحة مسار الملف. استخدام traceback.print_exc() في Python، يمكن توفير معلومات تفصيلية عن الأخطاء لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
11. هل يمكنني جدولة طلباتي تلقائيًا؟
12. نعم، يمكنك استخدام وظائف cron (Linux) أو برنامج جدولة المهام (Windows) لتشغيل البرنامج النصي الخاص بك على فترات زمنية منتظمة، مما يضمن عمليات الإرسال في الوقت المناسب.
13. ما المكتبات الضرورية للعمل مع Numerai’s API؟
14. بجانب numerapiوالمكتبات مثل pandas و os تعتبر ضرورية للتعامل مع الملفات والتحقق من صحة مسارات الإدخال بشكل فعال.
15. هل من الممكن اختبار عملية التقديم الخاصة بي محليًا؟
16. نعم، باستخدام البيانات الوهمية وبيانات بايثون unittest.mock.patch()، يمكنك محاكاة استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) للتحقق من صحة البرنامج النصي الخاص بك قبل الإرسال الفعلي.
17. كيف يمكنني تحسين الأداء عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة؟
18. قم بتحسين معالجة بياناتك باستخدام طرق Pandas مثل DataFrame.apply() وفكر في حفظ الملفات بتنسيقات مضغوطة.
19. ماذا علي أن أفعل إذا كان مفتاح API الخاص بي غير صالح؟
20. قم بإنشاء مفتاح جديد من حساب Numerai الخاص بك واستبدله في البرنامج النصي الخاص بك. حافظ على مفاتيحك آمنة لتجنب الوصول غير المصرح به.

الأفكار النهائية حول أتمتة عمليات تقديم Numerai

أتمتة مشاركتك في نوميراي يمكن للبطولة تحويل العملية اليدوية الشاقة إلى سير عمل فعال. سواء كنت تستخدم برامج Python النصية أو أدوات CLI، تعمل هذه الحلول على تبسيط عمليات الإرسال وتقليل الأخطاء. من خلال التحقق من صحة البيانات وبيانات الاعتماد الخاصة بك، فإنك تقوم بإعداد نفسك لتحقيق نجاح مستمر. 😊

إن اعتماد الأتمتة لا يوفر الوقت فحسب، بل يسمح لك أيضًا بالتركيز على تحسين إستراتيجياتك بدلاً من استكشاف الأخطاء وإصلاحها. عندما تقوم بدمج هذه الأدوات في سير العمل الخاص بك، ستختبر قدرًا أكبر من الكفاءة والثقة والموثوقية في عمليات الإرسال الخاصة بك. حظا سعيدا مع توقعات التشفير الخاص بك! 🚀