Аутоматизација слања крипто сигнала за Нумераи користећи Питхон

Аутоматизација слања Нумераи крипто сигнала

Ова скрипта користи Питхон за АПИ интеракцију за подношење предвиђања Нумераи-јевом турниру крипто сигнала. Код се фокусира на руковање грешкама, модуларност и валидацију.

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}")

Подношење засновано на ЦЛИ за Нумераи крипто сигнале

Овај пример користи Нумераи-јев ЦЛИ за подношење, нудећи једноставнији метод за кориснике који су упознати са командама терминала.

#!/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

Јединично тестирање решења за Питхон

Овај одељак укључује Питхон јединичну тестну скрипту за проверу функционалности обезбеђеног Питхон решења.

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()

Уобичајена питања о аутоматизацији Нумераи крипто сигнала

1. Која је улога SignalsAPI.upload_predictions() у Нумераи поднесцима?
2. Ова функција отпрема ваше датотеке предвиђања на Нумераи платформу, што је чини кључном компонентом у аутоматизацији вашег тока посла.
3. Зашто је мој ИД модела означен као неважећи?
4. Уверите се да ИД модела одговара оном регистрованом на Нумераи платформи. Коришћење чувара места попут uuid4() без ажурирања ће довести до грешке.
5. Како могу да потврдим своју датотеку предвиђања пре подношења?
6. Користите pd.read_csv() да учитате своју датотеку и проверите да ли постоје потребне колоне као што је „предвиђање“. Ово спречава грешке у вези са форматом током слања.
7. Могу ли да аутоматизујем поднеске без Питхон-а?
8. Да, Нумераи пружа ЦЛИ алат који вам омогућава да користите команде попут numerai signals upload за подношење предвиђања директно са терминала.
9. Које су неке уобичајене стратегије за отклањање грешака за неуспеле пријаве?
10. Проверите своје АПИ акредитиве и уверите се да је путања датотеке важећа. Коришћење traceback.print_exc() у Питхон-у може пружити детаљне информације о грешци за решавање проблема.
11. Могу ли аутоматски да закажем своје поднеске?
12. Да, можете да користите црон послове (Линук) или Таск Сцхедулер (Виндовс) за покретање скрипте у редовним интервалима, обезбеђујући благовремено подношење.
13. Које су библиотеке неопходне за рад са Нумераи АПИ-јем?
14. Осим тога numerapi, библиотеке попут pandas и os су кључне за ефикасно руковање датотекама и валидацију улазних путања.
15. Да ли је могуће локално тестирати мој процес подношења?
16. Да, користећи лажне податке и Питхон unittest.mock.patch(), можете симулирати АПИ позиве да бисте потврдили своју скрипту пре стварног подношења.
17. Како могу да побољшам перформансе при руковању великим скуповима података?
18. Оптимизујте обраду података користећи Пандас методе као што су DataFrame.apply() и размислите о чувању датотека у компримованим форматима.
19. Шта да радим ако је мој АПИ кључ неважећи?
20. Генеришите нови кључ са свог Нумераи налога и замените га у својој скрипти. Чувајте своје кључеве како бисте избегли неовлашћени приступ.

Завршна размишљања о аутоматизацији Нумераи поднесака

Аутоматизација вашег учешћа у Нумераи турнир може трансформисати напоран ручни процес у ефикасан радни ток. Било да користите Питхон скрипте или ЦЛИ алате, ова решења поједностављују подношење и смањују грешке. Потврђивањем својих података и акредитива, постављате се за доследан успех. 😊

Усвајање аутоматизације не само да штеди време, већ вам такође омогућава да се фокусирате на побољшање својих стратегија, а не на решавање грешака. Како интегришете ове алате у свој радни ток, искусићете већу ефикасност, самопоуздање и поузданост у својим поднесцима. Срећно са вашим крипто предвиђањима! 🚀