பைத்தானைப் பயன்படுத்தி நுமேராய்க்கான கிரிப்டோ சிக்னல்கள் சமர்ப்பிப்பை தானியக்கமாக்குகிறது

Numerai Crypto Signals சமர்ப்பிப்பை தானியக்கமாக்குகிறது

இந்த ஸ்கிரிப்ட், Numerai இன் கிரிப்டோ சிக்னல்கள் போட்டிக்கான கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிக்க, API இன்டராக்ஷனுக்கான பைத்தானைப் பயன்படுத்துகிறது. குறியீடு பிழை கையாளுதல், மட்டுப்படுத்தல் மற்றும் சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துகிறது.

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 Crypto Signals க்கான CLI-அடிப்படையிலான சமர்ப்பிப்பு

இந்த உதாரணம் Numerai இன் CLI ஐ சமர்ப்பிப்பதற்கு உதவுகிறது, டெர்மினல் கட்டளைகளை நன்கு அறிந்த பயனர்களுக்கு ஒரு எளிய முறையை வழங்குகிறது.

#!/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

பைதான் தீர்வை சோதிக்கும் அலகு

இந்த பிரிவில் வழங்கப்பட்ட பைதான் தீர்வின் செயல்பாட்டை சரிபார்க்க பைதான் யூனிட் சோதனை ஸ்கிரிப்ட் உள்ளது.

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 Crypto Signals Automation பற்றிய பொதுவான கேள்விகள்

1. பங்கு என்ன SignalsAPI.upload_predictions() Numerai சமர்ப்பிப்புகளில்?
2. இந்தச் செயல்பாடு உங்கள் கணிப்புக் கோப்புகளை Numerai இன் இயங்குதளத்தில் பதிவேற்றுகிறது, இது உங்கள் சமர்ப்பிப்பு பணிப்பாய்வுகளை தானியங்குபடுத்துவதில் முக்கிய அங்கமாக அமைகிறது.
3. எனது மாடல் ஐடி ஏன் தவறானது எனக் கொடியிடப்படுகிறது?
4. மாடல் ஐடி, Numerai இன் பிளாட்ஃபார்மில் பதிவுசெய்யப்பட்ட அடையாளத்துடன் பொருந்துகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். போன்ற ஒதுக்கிடத்தைப் பயன்படுத்துதல் uuid4() புதுப்பிக்காமல் பிழை ஏற்படும்.
5. சமர்ப்பிப்பதற்கு முன் எனது கணிப்புக் கோப்பை எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம்?
6. பயன்படுத்தவும் pd.read_csv() உங்கள் கோப்பை ஏற்ற மற்றும் "கணிப்பு" போன்ற தேவையான நெடுவரிசைகள் உள்ளதா என சரிபார்க்கவும். இது சமர்ப்பிக்கும் போது வடிவமைப்பு தொடர்பான பிழைகளைத் தடுக்கிறது.
7. பைதான் இல்லாமல் சமர்ப்பிப்புகளை தானியங்குபடுத்த முடியுமா?
8. ஆம், Numerai ஒரு CLI கருவியை வழங்குகிறது, இது போன்ற கட்டளைகளைப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது numerai signals upload முனையத்திலிருந்து நேரடியாக கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிப்பதற்காக.
9. தோல்வியுற்ற சமர்ப்பிப்புகளுக்கான சில பொதுவான பிழைத்திருத்த உத்திகள் யாவை?
10. உங்கள் API நற்சான்றிதழ்களைச் சரிபார்த்து, கோப்பு பாதை சரியானதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பயன்படுத்தி traceback.print_exc() பைத்தானில் சரிசெய்தலுக்கான விரிவான பிழைத் தகவலை வழங்க முடியும்.
11. எனது சமர்ப்பிப்புகளை நான் தானாகவே திட்டமிட முடியுமா?
12. ஆம், நீங்கள் கிரான் வேலைகள் (லினக்ஸ்) அல்லது டாஸ்க் ஷெட்யூலர் (விண்டோஸ்) மூலம் உங்கள் ஸ்கிரிப்டை சீரான இடைவெளியில் இயக்கலாம்.
13. Numerai இன் API உடன் பணிபுரிய எந்த நூலகங்கள் அவசியம்?
14. தவிர numerapi, நூலகங்கள் போன்றவை pandas மற்றும் os கோப்புகளைக் கையாள்வதற்கும் உள்ளீட்டுப் பாதைகளை திறம்படச் சரிபார்ப்பதற்கும் முக்கியமானவை.
15. எனது சமர்ப்பிப்பு செயல்முறையை உள்நாட்டில் சோதிக்க முடியுமா?
16. ஆம், போலி தரவு மற்றும் பைதான்களைப் பயன்படுத்துதல் unittest.mock.patch(), உண்மையான சமர்ப்பிப்புக்கு முன் உங்கள் ஸ்கிரிப்டை சரிபார்க்க API அழைப்புகளை நீங்கள் உருவகப்படுத்தலாம்.
17. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது?
18. போன்ற Pandas முறைகளைப் பயன்படுத்தி உங்கள் தரவு செயலாக்கத்தை மேம்படுத்தவும் DataFrame.apply() மற்றும் சுருக்கப்பட்ட வடிவங்களில் கோப்புகளைச் சேமிப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
19. எனது API விசை தவறானதாக இருந்தால் நான் என்ன செய்ய வேண்டும்?
20. உங்கள் Numerai கணக்கிலிருந்து ஒரு புதிய விசையை உருவாக்கி அதை உங்கள் ஸ்கிரிப்ட்டில் மாற்றவும். அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தவிர்க்க உங்கள் விசைகளைப் பாதுகாப்பாக வைத்திருங்கள்.

நியூமேராய் சமர்ப்பிப்புகளை தானியக்கமாக்குவது பற்றிய இறுதி எண்ணங்கள்

உங்கள் பங்கேற்பை தானியக்கமாக்குகிறது நுமேராய் போட்டியானது கடினமான கையேடு செயல்முறையை திறமையான பணிப்பாய்வுகளாக மாற்றும். பைதான் ஸ்கிரிப்ட்கள் அல்லது CLI கருவிகளைப் பயன்படுத்தினாலும், இந்த தீர்வுகள் சமர்ப்பிப்புகளை எளிதாக்குகின்றன மற்றும் பிழைகளைக் குறைக்கின்றன. உங்கள் தரவு மற்றும் நற்சான்றிதழ்களைச் சரிபார்ப்பதன் மூலம், நிலையான வெற்றிக்காக உங்களை அமைத்துக்கொள்கிறீர்கள். 😊

ஆட்டோமேஷனை ஏற்றுக்கொள்வது நேரத்தை மிச்சப்படுத்துவது மட்டுமின்றி பிழைகளை சரிசெய்வதற்கு பதிலாக உங்கள் உத்திகளை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது. இந்த கருவிகளை உங்கள் பணிப்பாய்வுகளில் ஒருங்கிணைக்கும்போது, ​​உங்கள் சமர்ப்பிப்புகளில் அதிக செயல்திறன், நம்பிக்கை மற்றும் நம்பகத்தன்மை ஆகியவற்றை அனுபவிப்பீர்கள். உங்கள் கிரிப்டோ கணிப்புகளுக்கு நல்ல அதிர்ஷ்டம்! 🚀