ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಿ ನುಮೆರೈಗಾಗಿ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳ ಸಲ್ಲಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ನ್ಯೂಮೆರೈ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಲ್ಲಿಕೆ

ನ್ಯೂಮೆರೈ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪಂದ್ಯಾವಳಿಯ ಬಗ್ಗೆ ನಾನು ಮೊದಲು ಕೇಳಿದಾಗ, ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇತುವೆ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಸವಾಲಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ನಾನು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೆ. 🧠

ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದು ಮೊದಲಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನ್ಯೂಮೆರೈ ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಪಷ್ಟ ದಾಖಲಾತಿಯೊಂದಿಗೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನನ್ನ ಕೋಡ್ "ಅಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ" ದೋಷವನ್ನು ಎಸೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಹತಾಶೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ನಾನು ಮಾದರಿ ID ಅನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಅದೇ ಗೋಡೆಗೆ ಹೊಡೆದಿದ್ದೇನೆ. 😓

ಗಂಟೆಗಳ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯ ನಂತರ, ನಾನು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಅರಿತುಕೊಂಡೆ - Numerai ನ API ನೊಂದಿಗೆ ಇತರ ಅನೇಕ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಡೈವ್ ಅನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಆಟ-ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ನಿಗೂಢ (ಪನ್ ಉದ್ದೇಶಿತ!) ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ. 🔍

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾನು ನ್ಯೂಮೆರೈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. ನೀವು ಪೈಥಾನ್ ಅಥವಾ ಅವರ CLI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ತಡೆರಹಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ! 🚀

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
SignalsAPI.upload_predictions()	ಈ ವಿಧಾನವು Numerai Signals API ನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು Numerai ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಫೈಲ್ ಪಾಥ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಐಡಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
uuid4()	ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೂ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಮಾದರಿ ID ಗಾಗಿ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿ ಐಡಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ.
pd.read_csv()	CSV ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಓದುತ್ತದೆ. ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಲ್ಲಿಕೆಗಾಗಿ ಮುನ್ನೋಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
os.path.exists()	ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಫೈಲ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವಸೂಚನೆಗಳ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದು ಇರುವುದನ್ನು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
traceback.print_exc()	ಕೊನೆಯ ವಿನಾಯಿತಿಯ ಟ್ರೇಸ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಫಲವಾದ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿವರವಾದ ದೋಷ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
sys.argv	ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ರನ್ಟೈಮ್ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಒದಗಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
numerai signals upload	ನ್ಯೂಮೆರೈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ CLI ಆದೇಶ. ಸಲ್ಲಿಕೆಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಇದು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ.
unittest.mock.patch()	ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅಣಕು ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ SignalsAPI ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
pandas.DataFrame.to_csv()	CSV ಫೈಲ್‌ಗೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಭವಿಷ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
if __name__ == "__main__":	ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲು ವಿಶೇಷ ಪೈಥಾನ್ ರಚನೆ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ನ್ಯೂಮೆರೈ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಸಿಗ್ನಲ್ಸ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ನುಮೆರೈ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳ ಪಂದ್ಯಾವಳಿಗೆ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು Numerai ನ API ಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ: ಅಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ ID ಸಮಸ್ಯೆ. ಮುಖ್ಯ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಹಾರವು `os` ಮತ್ತು `sys` ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಫೈಲ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞಾ ಸಾಲಿನ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಸಲ್ಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಇದು ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ: ದೃಢವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ. 🛡️

ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ `ಪಾಂಡಾಸ್` ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ "ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್" ಕಾಲಮ್‌ನ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನ್ಯೂಮೆರೈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ತಡರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಗಂಟೆಗಳ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು - ಈ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಹಂತವು ಅಂತಹ ನಿರಾಶೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಲ್ಲಿಕೆ ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ⏱️

ನಿಜವಾದ ಸಲ್ಲಿಕೆಯನ್ನು `Numerapi` ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ `SignalsAPI` ವರ್ಗ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ API `upload_predictions()` ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ Numerai ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯವು ಫೈಲ್ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ID ಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನೇರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಪ್ಪಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಿದರೆ, API ವಿವರವಾದ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಅವಧಿ ಮೀರಿದ API ಕೀಯನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ತಕ್ಷಣವೇ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಳಂಬವಿಲ್ಲದೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾದಾಗಲೂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸುಗಮವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, CLI-ಆಧಾರಿತ ಪರ್ಯಾಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇನ್ನೊಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವವರಿಗೆ ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳು-API ಮತ್ತು CLI-ಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ನೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಅನನ್ಯ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನೀವು ಅನುಭವಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಮುನ್ನೋಟಗಳಿಗೆ ಹೊಸಬರಾಗಿರಲಿ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ನುಮೆರೈ ಪಂದ್ಯಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. 🚀

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}")

#!/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

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()

ನ್ಯೂಮೆರೈ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು

Numerai's Signals API ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ID ಮತ್ತು API ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಅಥವಾ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಮಾದರಿ ಐಡಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಎದುರಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು, ಇದು ಸಲ್ಲಿಕೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹತಾಶೆಯ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರುಜುವಾತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವುದು ಸುಲಭ, ಇದು ವಿಫಲವಾದ ಅಪ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮೀಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. 🛠️

ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯು ದೊಡ್ಡ ಭವಿಷ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ದೊಡ್ಡ CSV ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಈ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಈ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಮೊದಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್. ತಪ್ಪಿಹೋಗಿರುವ ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಅದು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಮುನ್ಸೂಚನೆ" ಕಾಲಮ್ ಇಲ್ಲದ ಫೈಲ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ವಿಫಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪೂರ್ವ-ಸಲ್ಲಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಿಗೆ `pd.read_csv()` ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಗತ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಪಂದ್ಯಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ. CLI-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಅಥವಾ `SignalsAPI` ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನೇಕ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ತಮ್ಮ ಸಲ್ಲಿಕೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಕ್ರಾನ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ತಂತ್ರಗಳು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ದೋಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದೃಢವಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸುವುದರ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ನೀವು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು. 🚀

1. ಪಾತ್ರ ಏನು ನ್ಯೂಮೆರೈ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ?
2. ಈ ಕಾರ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು Numerai ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸಲ್ಲಿಕೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
3. ನನ್ನ ಮಾದರಿ ಐಡಿ ಏಕೆ ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ?
4. ಮಾದರಿ ಐಡಿಯು ನ್ಯೂಮೆರೈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸಲಾದ ಐಡಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅದನ್ನು ನವೀಕರಿಸದೆ ದೋಷ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.
5. ಸಲ್ಲಿಕೆಯ ಮೊದಲು ನನ್ನ ಭವಿಷ್ಯ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು?
6. ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು "ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್" ನಂತಹ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಇದು ಸಲ್ಲಿಕೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್-ಸಂಬಂಧಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
7. ನಾನು ಪೈಥಾನ್ ಇಲ್ಲದೆ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದೇ?
8. ಹೌದು, Numerai ನೀವು ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ CLI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಟರ್ಮಿನಲ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ.
9. ವಿಫಲವಾದ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು ಯಾವುವು?
10. ನಿಮ್ಮ API ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಮಾರ್ಗವು ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಳಸುತ್ತಿದೆ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೋಷನಿವಾರಣೆಗಾಗಿ ವಿವರವಾದ ದೋಷ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
11. ನನ್ನ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ನಾನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದೇ?
12. ಹೌದು, ನೀವು ಕ್ರಾನ್ ಜಾಬ್ಸ್ (ಲಿನಕ್ಸ್) ಅಥವಾ ಟಾಸ್ಕ್ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ (ವಿಂಡೋಸ್) ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯಮಿತ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು, ಸಕಾಲಿಕ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
13. Numerai ನ API ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಯಾವ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಅವಶ್ಯಕ?
14. ಜೊತೆಗೆ , ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಹಾಗೆ ಮತ್ತು ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.
15. ನನ್ನ ಸಲ್ಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
16. ಹೌದು, ಅಣಕು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು , ನಿಜವಾದ ಸಲ್ಲಿಕೆಗೆ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನೀವು API ಕರೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು.
17. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ನಾನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು?
18. ಪಾಂಡಾಸ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಂಕುಚಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
19. ನನ್ನ API ಕೀ ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ನಾನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
20. ನಿಮ್ಮ ನುಮೆರೈ ಖಾತೆಯಿಂದ ಹೊಸ ಕೀಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಕೀಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಪಂದ್ಯಾವಳಿಯು ಬೇಸರದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ CLI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸ್ಥಿರವಾದ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. 😊

ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ದೋಷಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಈ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನೀವು ಸಂಯೋಜಿಸಿದಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆ, ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವಿರಿ. ನಿಮ್ಮ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಮುನ್ನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದೃಷ್ಟ! 🚀