Automatisierung der Übermittlung von Kryptosignalen für Numerai mithilfe von Python

Automatisierung der Übermittlung von Numerai-Kryptosignalen

Dieses Skript verwendet Python für die API-Interaktion, um Vorhersagen für das Kryptosignalturnier von Numerai zu übermitteln. Der Code konzentriert sich auf Fehlerbehandlung, Modularität und Validierung.

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}")

CLI-basierte Übermittlung für Numerai-Kryptosignale

Dieses Beispiel nutzt die CLI von Numerai für die Übermittlung und bietet eine einfachere Methode für Benutzer, die mit Terminalbefehlen vertraut sind.

#!/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

Unit-Test der Python-Lösung

Dieser Abschnitt enthält ein Python-Komponententestskript zur Validierung der Funktionalität der bereitgestellten Python-Lösung.

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()

Häufige Fragen zur Automatisierung von Numerai-Kryptosignalen

1. Was ist die Rolle von SignalsAPI.upload_predictions() in Numerai-Einreichungen?
2. Diese Funktion lädt Ihre Vorhersagedateien auf die Numerai-Plattform hoch und ist damit eine Schlüsselkomponente bei der Automatisierung Ihres Einreichungsworkflows.
3. Warum wird meine Modell-ID als ungültig gekennzeichnet?
4. Stellen Sie sicher, dass die Modell-ID mit der auf der Numerai-Plattform registrierten übereinstimmt. Verwenden eines Platzhalters wie uuid4() Ohne Aktualisierung führt dies zu einem Fehler.
5. Wie kann ich meine Vorhersagedatei vor der Übermittlung validieren?
6. Verwenden pd.read_csv() um Ihre Datei zu laden und zu prüfen, ob erforderliche Spalten wie „Vorhersage“ vorhanden sind. Dies verhindert formatbedingte Fehler bei der Übermittlung.
7. Kann ich Übermittlungen ohne Python automatisieren?
8. Ja, Numerai bietet ein CLI-Tool, mit dem Sie Befehle wie verwenden können numerai signals upload zur Übermittlung von Vorhersagen direkt vom Terminal aus.
9. Was sind einige gängige Debugging-Strategien für fehlgeschlagene Übermittlungen?
10. Überprüfen Sie Ihre API-Anmeldeinformationen und stellen Sie sicher, dass der Dateipfad gültig ist. Benutzen traceback.print_exc() in Python kann detaillierte Fehlerinformationen zur Fehlerbehebung bereitstellen.
11. Kann ich meine Einreichungen automatisch planen?
12. Ja, Sie können Cron-Jobs (Linux) oder Taskplaner (Windows) verwenden, um Ihr Skript in regelmäßigen Abständen auszuführen und so zeitnahe Übermittlungen sicherzustellen.
13. Welche Bibliotheken sind für die Arbeit mit der Numerai-API unerlässlich?
14. Außerdem numerapi, Bibliotheken wie pandas Und os sind für den effektiven Umgang mit Dateien und die Validierung von Eingabepfaden von entscheidender Bedeutung.
15. Ist es möglich, meinen Einreichungsprozess lokal zu testen?
16. Ja, unter Verwendung von Scheindaten und Pythons unittest.mock.patch()können Sie API-Aufrufe simulieren, um Ihr Skript vor der eigentlichen Übermittlung zu validieren.
17. Wie kann ich die Leistung beim Umgang mit großen Datenmengen verbessern?
18. Optimieren Sie Ihre Datenverarbeitung mit Pandas-Methoden wie DataFrame.apply() und erwägen Sie, Dateien in komprimierten Formaten zu speichern.
19. Was soll ich tun, wenn mein API-Schlüssel ungültig ist?
20. Generieren Sie einen neuen Schlüssel aus Ihrem Numerai-Konto und ersetzen Sie ihn in Ihrem Skript. Bewahren Sie Ihre Schlüssel sicher auf, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

Abschließende Gedanken zur Automatisierung von Numerai-Einreichungen

Automatisieren Sie Ihre Teilnahme am Zahlen Tournament kann einen mühsamen manuellen Prozess in einen effizienten Arbeitsablauf verwandeln. Unabhängig davon, ob Python-Skripte oder CLI-Tools verwendet werden, vereinfachen diese Lösungen die Übermittlung und reduzieren Fehler. Durch die Validierung Ihrer Daten und Anmeldeinformationen stellen Sie sicher, dass Sie dauerhaft erfolgreich sind. 😊

Durch die Einführung der Automatisierung sparen Sie nicht nur Zeit, sondern können sich auch auf die Verbesserung Ihrer Strategien statt auf die Fehlerbehebung konzentrieren. Wenn Sie diese Tools in Ihren Workflow integrieren, werden Sie bei Ihren Einreichungen eine höhere Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit erfahren. Viel Glück mit Ihren Krypto-Vorhersagen! 🚀