Mengotomatiskan Pengiriman Sinyal Kripto untuk Numerai Menggunakan Python

Mengotomatiskan Pengiriman Sinyal Kripto Numerai

Skrip ini menggunakan Python untuk interaksi API guna mengirimkan prediksi ke turnamen sinyal kripto Numerai. Kode ini berfokus pada penanganan kesalahan, modularitas, dan validasi.

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}")

Pengiriman Berbasis CLI untuk Sinyal Kripto Numerai

Contoh ini memanfaatkan CLI Numerai untuk pengiriman, menawarkan metode yang lebih sederhana bagi pengguna yang terbiasa dengan perintah terminal.

#!/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 Menguji Solusi Python

Bagian ini mencakup skrip pengujian unit Python untuk memvalidasi fungsionalitas solusi Python yang disediakan.

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()

Pertanyaan Umum Tentang Otomatisasi Sinyal Kripto Numerai

1. Apa perannya SignalsAPI.upload_predictions() dalam kiriman Numerai?
2. Fungsi ini mengunggah file prediksi Anda ke platform Numerai, menjadikannya komponen kunci dalam mengotomatiskan alur kerja pengiriman Anda.
3. Mengapa ID model saya ditandai sebagai tidak valid?
4. Pastikan ID model cocok dengan yang terdaftar di platform Numerai. Menggunakan placeholder seperti uuid4() tanpa memperbaruinya akan menghasilkan kesalahan.
5. Bagaimana cara memvalidasi file prediksi saya sebelum dikirimkan?
6. Menggunakan pd.read_csv() untuk memuat file Anda dan memeriksa keberadaan kolom yang diperlukan seperti "prediksi". Hal ini mencegah kesalahan terkait format selama pengiriman.
7. Bisakah saya mengotomatiskan pengiriman tanpa Python?
8. Ya, Numerai menyediakan alat CLI yang memungkinkan Anda menggunakan perintah seperti numerai signals upload untuk mengirimkan prediksi langsung dari terminal.
9. Apa sajakah strategi debugging yang umum untuk pengiriman yang gagal?
10. Periksa kredensial API Anda dan pastikan jalur file valid. Menggunakan traceback.print_exc() dengan Python dapat memberikan informasi kesalahan terperinci untuk pemecahan masalah.
11. Bisakah saya menjadwalkan pengiriman saya secara otomatis?
12. Ya, Anda dapat menggunakan pekerjaan cron (Linux) atau Penjadwal Tugas (Windows) untuk menjalankan skrip Anda secara berkala, memastikan pengiriman tepat waktu.
13. Library apa saja yang penting untuk bekerja dengan API Numerai?
14. Di samping itu numerapi, perpustakaan seperti pandas Dan os sangat penting untuk menangani file dan memvalidasi jalur input secara efektif.
15. Apakah mungkin untuk menguji proses pengiriman saya secara lokal?
16. Ya, menggunakan data tiruan dan Python unittest.mock.patch(), Anda dapat menyimulasikan panggilan API untuk memvalidasi skrip Anda sebelum pengiriman sebenarnya.
17. Bagaimana cara meningkatkan kinerja saat menangani kumpulan data besar?
18. Optimalkan pemrosesan data Anda menggunakan metode Pandas seperti DataFrame.apply() dan pertimbangkan untuk menyimpan file dalam format terkompresi.
19. Apa yang harus saya lakukan jika kunci API saya tidak valid?
20. Hasilkan kunci baru dari akun Numerai Anda dan ganti di skrip Anda. Jaga keamanan kunci Anda untuk menghindari akses tidak sah.

Pemikiran Akhir tentang Mengotomatiskan Pengiriman Numerai

Mengotomatiskan partisipasi Anda dalam Angka turnamen dapat mengubah proses manual yang membosankan menjadi alur kerja yang efisien. Baik menggunakan skrip Python atau alat CLI, solusi ini menyederhanakan pengiriman dan mengurangi kesalahan. Dengan memvalidasi data dan kredensial Anda, Anda mempersiapkan diri untuk kesuksesan yang konsisten. 😊

Mengadopsi otomatisasi tidak hanya menghemat waktu tetapi juga memungkinkan Anda fokus pada peningkatan strategi daripada memecahkan masalah kesalahan. Saat Anda mengintegrasikan alat-alat ini ke dalam alur kerja Anda, Anda akan merasakan efisiensi, kepercayaan diri, dan keandalan yang lebih besar dalam kiriman Anda. Semoga berhasil dengan prediksi kripto Anda! 🚀