Automatyzacja przesyłania sygnałów kryptograficznych dla Numerai przy użyciu języka Python

Automatyzacja przesyłania sygnałów kryptograficznych Numerai

Ten skrypt wykorzystuje język Python do interakcji API w celu przesyłania prognoz do turnieju sygnałów kryptograficznych Numerai. Kod skupia się na obsłudze błędów, modułowości i sprawdzaniu poprawności.

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}")

Przesyłanie oparte na CLI dla sygnałów Numerai Crypto

Ten przykład wykorzystuje interfejs CLI Numerai do przesyłania, oferując prostszą metodę dla użytkowników zaznajomionych z poleceniami terminala.

#!/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

Testowanie jednostkowe rozwiązania w języku Python

Ta sekcja zawiera skrypt testów jednostkowych języka Python służący do sprawdzania funkcjonalności dostarczonego rozwiązania w języku Python.

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()

Często zadawane pytania dotyczące automatyzacji sygnałów kryptograficznych Numerai

1. Jaka jest rola SignalsAPI.upload_predictions() w zgłoszeniach Numerai?
2. Ta funkcja przesyła pliki prognoz na platformę Numerai, co czyni ją kluczowym elementem automatyzacji przepływu pracy.
3. Dlaczego mój identyfikator modelu jest oznaczony jako nieprawidłowy?
4. Upewnij się, że identyfikator modelu odpowiada temu zarejestrowanemu na platformie Numerai. Używanie symbolu zastępczego, takiego jak uuid4() bez aktualizacji spowoduje to błąd.
5. Jak mogę zweryfikować plik prognoz przed przesłaniem?
6. Używać pd.read_csv() aby załadować plik i sprawdzić obecność wymaganych kolumn, takich jak „przewidywanie”. Zapobiega to błędom związanym z formatem podczas przesyłania.
7. Czy mogę zautomatyzować przesyłanie bez Pythona?
8. Tak, Numerai udostępnia narzędzie CLI, które umożliwia korzystanie z poleceń takich jak numerai signals upload do przesyłania prognoz bezpośrednio z terminala.
9. Jakie są typowe strategie debugowania w przypadku nieudanych zgłoszeń?
10. Sprawdź swoje dane uwierzytelniające API i upewnij się, że ścieżka pliku jest prawidłowa. Używanie traceback.print_exc() w Pythonie może dostarczyć szczegółowe informacje o błędach w celu rozwiązywania problemów.
11. Czy mogę automatycznie planować przesyłanie materiałów?
12. Tak, możesz używać zadań cron (Linux) lub Harmonogramu zadań (Windows), aby uruchamiać skrypt w regularnych odstępach czasu, zapewniając terminowe przesyłanie.
13. Jakie biblioteki są niezbędne do pracy z API Numerai?
14. Oprócz numerapi, biblioteki takie jak pandas I os mają kluczowe znaczenie dla skutecznej obsługi plików i sprawdzania poprawności ścieżek wejściowych.
15. Czy możliwe jest przetestowanie procesu składania wniosków lokalnie?
16. Tak, używając próbnych danych i Pythona unittest.mock.patch(), możesz symulować wywołania API, aby sprawdzić poprawność skryptu przed faktycznym przesłaniem.
17. Jak mogę poprawić wydajność podczas obsługi dużych zbiorów danych?
18. Zoptymalizuj przetwarzanie danych, korzystając z metod Pand, takich jak DataFrame.apply() i rozważ zapisanie plików w formatach skompresowanych.
19. Co powinienem zrobić, jeśli mój klucz API jest nieprawidłowy?
20. Wygeneruj nowy klucz ze swojego konta Numerai i zastąp go w swoim skrypcie. Trzymaj klucze w bezpiecznym miejscu, aby uniknąć nieupoważnionego dostępu.

Ostatnie przemyślenia na temat automatyzacji przesyłania numerów

Automatyzacja Twojego udziału w Numery turniej może przekształcić żmudny, ręczny proces w efektywny przepływ pracy. Niezależnie od tego, czy korzystasz ze skryptów Pythona, czy narzędzi CLI, rozwiązania te upraszczają przesyłanie i redukują błędy. Sprawdzając swoje dane i referencje, zapewniasz sobie stały sukces. 😊

Zastosowanie automatyzacji nie tylko oszczędza czas, ale także pozwala skupić się na ulepszaniu strategii, a nie na rozwiązywaniu błędów. Gdy zintegrujesz te narzędzia ze swoim przepływem pracy, zauważysz większą wydajność, pewność i niezawodność swoich zgłoszeń. Powodzenia w prognozach dotyczących kryptowalut! 🚀