Python を使用した Numerai の暗号シグナル送信の自動化

Numerai 暗号シグナル送信の自動化

このスクリプトは、API インタラクションに Python を使用して、Numerai の暗号シグナル トーナメントに予測を送信します。このコードは、エラー処理、モジュール性、検証に重点を置いています。

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 暗号シグナルの CLI ベースの送信

この例では、Numerai の CLI を送信に活用し、ターミナル コマンドに慣れているユーザーにとってより簡単な方法を提供します。

#!/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 ソリューションの単体テスト

このセクションには、提供された Python ソリューションの機能を検証するための Python 単体テスト スクリプトが含まれています。

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()

Numerai 暗号シグナル自動化に関するよくある質問

1. 役割は何ですか SignalsAPI.upload_predictions() Numerica の提出物で?
2. この機能は予測ファイルを Numerai のプラットフォームにアップロードし、提出ワークフローを自動化するための重要なコンポーネントとなります。
3. 私のモデル ID が無効であるとフラグが立てられるのはなぜですか?
4. モデル ID が Numerai のプラットフォームに登録されているものと一致していることを確認してください。次のようなプレースホルダーを使用する uuid4() 更新しないとエラーになります。
5. 送信前に予測ファイルを検証するにはどうすればよいですか?
6. 使用 pd.read_csv() ファイルをロードし、「予測」などの必須列の存在を確認します。これにより、送信時の形式関連のエラーが防止されます。
7. Python を使用せずに送信を自動化できますか?
8. はい、Numerai は次のようなコマンドを使用できる CLI ツールを提供します。 numerai signals upload 端末から直接予測を送信する場合。
9. 失敗した送信に対する一般的なデバッグ戦略にはどのようなものがありますか?
10. API 認証情報を確認し、ファイル パスが有効であることを確認してください。使用する traceback.print_exc() Python では、トラブルシューティングのための詳細なエラー情報を提供できます。
11. 提出を自動的にスケジュールできますか?
12. はい、cron ジョブ (Linux) またはタスク スケジューラ (Windows) を使用してスクリプトを定期的に実行し、タイムリーな送信を保証できます。
13. Numerai の API を使用するために不可欠なライブラリは何ですか?
14. その上 numerapi、次のようなライブラリ pandas そして os ファイルを処理し、入力パスを効果的に検証するために重要です。
15. 私の提出プロセスをローカルでテストすることはできますか?
16. はい、モックデータと Python を使用します unittest.mock.patch()を使用すると、実際に送信する前に API 呼び出しをシミュレートしてスクリプトを検証できます。
17. 大規模なデータセットを処理する際のパフォーマンスを向上するにはどうすればよいですか?
18. 次のような Pandas メソッドを使用してデータ処理を最適化します。 DataFrame.apply() ファイルを圧縮形式で保存することを検討してください。
19. API キーが無効な場合はどうすればよいですか?
20. Numerai アカウントから新しいキーを生成し、スクリプト内で置き換えます。不正アクセスを避けるためにキーを安全に保管してください。

Numerica 送信の自動化に関する最終的な考え

への参加を自動化する ヌメライ トーナメントは、退屈な手動プロセスを効率的なワークフローに変えることができます。 Python スクリプトを使用する場合でも CLI ツールを使用する場合でも、これらのソリューションにより送信が簡素化され、エラーが削減されます。データと資格情報を検証することで、一貫した成功を目指します。 😊

自動化を導入すると、時間が節約されるだけでなく、エラーのトラブルシューティングではなく戦略の改善に集中できるようになります。これらのツールをワークフローに統合すると、提出物の効率、自信、信頼性が向上します。暗号通貨の予測を頑張ってください! 🚀