Numerai-salaussignaalien lähettämisen automatisointi Pythonilla

Numerai-salaussignaalien lähettämisen automatisointi

Tämä skripti käyttää Pythonia API-vuorovaikutukseen ennusteiden lähettämiseen Numerain kryptosignaalien turnaukseen. Koodi keskittyy virheiden käsittelyyn, modulaarisuuteen ja validointiin.

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}")

Numerai-salaussignaalien CLI-pohjainen lähetys

Tämä esimerkki hyödyntää Numerain CLI:tä lähettämistä varten, mikä tarjoaa yksinkertaisemman menetelmän käyttäjille, jotka tuntevat päätekomennot.

#!/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

Python-ratkaisun testausyksikkö

Tämä osio sisältää Python-yksikkötestiohjelman toimitetun Python-ratkaisun toimivuuden tarkistamiseksi.

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()

Yleisiä kysymyksiä Numerai-salaussignaalien automaatiosta

1. Mikä on rooli SignalsAPI.upload_predictions() Numerai-lähetyksissä?
2. Tämä toiminto lataa ennustetiedostosi Numerain alustalle, mikä tekee siitä keskeisen osan lähetystyön kulun automatisoinnissa.
3. Miksi mallitunnukseni on merkitty virheelliseksi?
4. Varmista, että mallitunnus vastaa Numerain alustalle rekisteröityä mallia. Käyttämällä paikkamerkkiä, kuten uuid4() ilman päivitystä johtaa virheeseen.
5. Kuinka voin vahvistaa ennustetiedostoni ennen lähettämistä?
6. Käyttää pd.read_csv() ladataksesi tiedostosi ja tarkistaaksesi, onko vaadittuja sarakkeita, kuten "ennustus". Tämä estää muotoon liittyvät virheet lähetyksen aikana.
7. Voinko automatisoida lähetykset ilman Pythonia?
8. Kyllä, Numerai tarjoaa CLI-työkalun, jonka avulla voit käyttää komentoja, kuten numerai signals upload ennusteiden lähettämiseen suoraan terminaalista.
9. Mitkä ovat yleisiä virheenkorjausstrategioita epäonnistuneille lähetyksille?
10. Tarkista API-kirjautumistietosi ja varmista, että tiedostopolku on kelvollinen. Käyttämällä traceback.print_exc() Pythonissa voi tarjota yksityiskohtaisia ​​virhetietoja vianmääritystä varten.
11. Voinko ajoittaa lähetykseni automaattisesti?
12. Kyllä, voit käyttää cron-töitä (Linux) tai Task Scheduleria (Windows) komentosarjan suorittamiseen säännöllisin väliajoin, mikä varmistaa oikea-aikaiset lähetykset.
13. Mitkä kirjastot ovat välttämättömiä Numerain API:n kanssa työskentelyyn?
14. Lisäksi numerapi, kirjastot pitävät pandas ja os ovat ratkaisevan tärkeitä tiedostojen käsittelyssä ja syöttöpolkujen tehokkaassa validoinnissa.
15. Onko mahdollista testata lähetysprosessiani paikallisesti?
16. Kyllä, käyttämällä valedataa ja Pythonia unittest.mock.patch(), voit simuloida API-kutsuja vahvistaaksesi komentosarjasi ennen varsinaista lähettämistä.
17. Kuinka voin parantaa suorituskykyä käsitellessäni suuria tietojoukkoja?
18. Optimoi tietojenkäsittely Pandas-menetelmillä, kuten DataFrame.apply() ja harkitse tiedostojen tallentamista pakatussa muodossa.
19. Mitä minun pitäisi tehdä, jos API-avaimeni on virheellinen?
20. Luo uusi avain Numerai-tililtäsi ja korvaa se komentosarjassasi. Pidä avaimesi turvassa luvattoman käytön estämiseksi.

Viimeisiä ajatuksia Numerai-lähetysten automatisoinnista

Automatisoi osallistumisesi Numerai turnaus voi muuttaa ikävän manuaalisen prosessin tehokkaaksi työnkuluksi. Käytitpä sitten Python-skriptejä tai CLI-työkaluja, nämä ratkaisut yksinkertaistavat lähetyksiä ja vähentävät virheitä. Vahvistamalla tietosi ja tunnistetietosi valmistaudut jatkuvaan menestykseen. 😊

Automaation käyttöönotto säästää paitsi aikaa myös antaa sinun keskittyä strategioiden parantamiseen virheiden vianetsinnän sijaan. Kun integroit nämä työkalut työnkulkuusi, koet parempaa tehokkuutta, luottamusta ja luotettavuutta lähetyksessäsi. Onnea kryptoennustuksiisi! 🚀