Kriptosignālu iesniegšanas automatizācija numerai, izmantojot Python

Numerai kriptosignālu iesniegšanas automatizācija

Šis skripts izmanto Python API mijiedarbībai, lai iesniegtu prognozes Numerai šifrēšanas signālu turnīram. Kods koncentrējas uz kļūdu apstrādi, modularitāti un validāciju.

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}")

Uz CLI balstīta Numerai kriptosignālu iesniegšana

Šajā piemērā iesniegšanai tiek izmantota Numerai CLI, piedāvājot vienkāršāku metodi lietotājiem, kuri pārzina termināļa komandas.

#!/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

Vienība, kas pārbauda Python risinājumu

Šajā sadaļā ir iekļauts Python vienības testa skripts nodrošinātā Python risinājuma funkcionalitātes apstiprināšanai.

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()

Bieži uzdotie jautājumi par Numerai kriptosignālu automatizāciju

1. Kāda ir loma SignalsAPI.upload_predictions() Numerai iesniegumos?
2. Šī funkcija augšupielādē jūsu prognožu failus Numerai platformā, padarot to par galveno sastāvdaļu iesniegšanas darbplūsmas automatizēšanai.
3. Kāpēc mana modeļa ID tiek atzīmēts kā nederīgs?
4. Pārliecinieties, vai modeļa ID atbilst tam, kas reģistrēts Numerai platformā. Izmantojot vietturi, piemēram, uuid4() to neatjauninot, radīsies kļūda.
5. Kā es varu apstiprināt savu prognožu failu pirms iesniegšanas?
6. Izmantot pd.read_csv() lai ielādētu failu un pārbaudītu, vai nav vajadzīgās kolonnas, piemēram, "prognoze". Tas novērš ar formātu saistītas kļūdas iesniegšanas laikā.
7. Vai varu automatizēt iesniegšanu bez Python?
8. Jā, Numerai nodrošina CLI rīku, kas ļauj izmantot tādas komandas kā numerai signals upload prognožu iesniegšanai tieši no termināļa.
9. Kādas ir dažas izplatītas atkļūdošanas stratēģijas neveiksmīgiem iesniegumiem?
10. Pārbaudiet savus API akreditācijas datus un pārliecinieties, vai faila ceļš ir derīgs. Izmantojot traceback.print_exc() Python var sniegt detalizētu informāciju par kļūdām problēmu novēršanai.
11. Vai es varu ieplānot savus iesniegumus automātiski?
12. Jā, varat izmantot cron darbus (Linux) vai uzdevumu plānotāju (Windows), lai regulāri palaistu skriptu, nodrošinot savlaicīgu iesniegšanu.
13. Kādas bibliotēkas ir nepieciešamas darbam ar Numerai API?
14. Turklāt numerapi, bibliotēkām patīk pandas un os ir ļoti svarīgi, lai efektīvi apstrādātu failus un apstiprinātu ievades ceļus.
15. Vai ir iespējams pārbaudīt manu iesniegšanas procesu lokāli?
16. Jā, izmantojot viltus datus un Python unittest.mock.patch(), varat simulēt API izsaukumus, lai apstiprinātu savu skriptu pirms faktiskās iesniegšanas.
17. Kā es varu uzlabot veiktspēju, apstrādājot lielas datu kopas?
18. Optimizējiet savu datu apstrādi, izmantojot tādas Pandas metodes kā DataFrame.apply() un apsveriet iespēju saglabāt failus saspiestā formātā.
19. Kas man jādara, ja mana API atslēga nav derīga?
20. Ģenerējiet jaunu atslēgu no sava Numerai konta un nomainiet to savā skriptā. Saglabājiet savas atslēgas drošībā, lai izvairītos no nesankcionētas piekļuves.

Pēdējās domas par skaitļu iesniegšanas automatizāciju

Jūsu dalības automatizācija Numerai turnīrs var pārveidot nogurdinošu manuālu procesu efektīvā darbplūsmā. Neatkarīgi no tā, vai tiek izmantoti Python skripti vai CLI rīki, šie risinājumi vienkāršo iesniegšanu un samazina kļūdu skaitu. Apstiprinot savus datus un akreditācijas datus, jūs gatavojaties pastāvīgi gūt panākumus. 😊

Automatizācijas ieviešana ne tikai ietaupa laiku, bet arī ļauj koncentrēties uz stratēģiju uzlabošanu, nevis uz kļūdu novēršanu. Integrējot šos rīkus savā darbplūsmā, jūs iegūsit lielāku efektivitāti, pārliecību un uzticamību. Veiksmi ar kriptovalūtu prognozēm! 🚀