పైథాన్ ఉపయోగించి న్యూమెరై కోసం క్రిప్టో సిగ్నల్స్ సమర్పణను ఆటోమేట్ చేస్తోంది

న్యూమెరై క్రిప్టో సిగ్నల్స్ సమర్పణను ఆటోమేట్ చేస్తోంది

Numerai యొక్క క్రిప్టో సిగ్నల్స్ టోర్నమెంట్‌కు అంచనాలను సమర్పించడానికి API పరస్పర చర్య కోసం ఈ స్క్రిప్ట్ పైథాన్‌ని ఉపయోగిస్తుంది. కోడ్ లోపం నిర్వహణ, మాడ్యులారిటీ మరియు ధ్రువీకరణపై దృష్టి పెడుతుంది.

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}")

న్యూమెరై క్రిప్టో సిగ్నల్స్ కోసం CLI-ఆధారిత సమర్పణ

ఈ ఉదాహరణ సమర్పణ కోసం Numerai యొక్క CLIని ప్రభావితం చేస్తుంది, టెర్మినల్ ఆదేశాలతో సుపరిచితమైన వినియోగదారుల కోసం సరళమైన పద్ధతిని అందిస్తుంది.

#!/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

పైథాన్ సొల్యూషన్‌ని పరీక్షిస్తున్న యూనిట్

అందించిన పైథాన్ సొల్యూషన్ యొక్క కార్యాచరణను ధృవీకరించడానికి ఈ విభాగంలో పైథాన్ యూనిట్ టెస్ట్ స్క్రిప్ట్ ఉంటుంది.

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()

న్యూమెరై క్రిప్టో సిగ్నల్స్ ఆటోమేషన్ గురించి సాధారణ ప్రశ్నలు

1. పాత్ర ఏమిటి SignalsAPI.upload_predictions() న్యూమెరై సమర్పణలలో?
2. ఈ ఫంక్షన్ మీ ప్రిడిక్షన్ ఫైల్‌లను Numerai ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు అప్‌లోడ్ చేస్తుంది, ఇది మీ సమర్పణ వర్క్‌ఫ్లోను ఆటోమేట్ చేయడంలో కీలకమైన అంశంగా చేస్తుంది.
3. నా మోడల్ ID ఎందుకు చెల్లనిదిగా ఫ్లాగ్ చేయబడింది?
4. మోడల్ ID, Numerai ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో నమోదు చేయబడిన దానితో సరిపోలుతుందని నిర్ధారించుకోండి. వంటి ప్లేస్‌హోల్డర్‌ని ఉపయోగించడం uuid4() అప్‌డేట్ చేయకుండా అది ఎర్రర్‌కు దారి తీస్తుంది.
5. సమర్పణకు ముందు నేను నా ప్రిడిక్షన్ ఫైల్‌ని ఎలా ధృవీకరించగలను?
6. ఉపయోగించండి pd.read_csv() మీ ఫైల్‌ను లోడ్ చేయడానికి మరియు "ప్రిడిక్షన్" వంటి అవసరమైన నిలువు వరుసల ఉనికిని తనిఖీ చేయడానికి. ఇది సమర్పణ సమయంలో ఫార్మాట్-సంబంధిత లోపాలను నివారిస్తుంది.
7. నేను పైథాన్ లేకుండా సమర్పణలను ఆటోమేట్ చేయవచ్చా?
8. అవును, Numerai మీరు వంటి ఆదేశాలను ఉపయోగించడానికి అనుమతించే CLI సాధనాన్ని అందిస్తుంది numerai signals upload టెర్మినల్ నుండి నేరుగా అంచనాలను సమర్పించడం కోసం.
9. విఫలమైన సమర్పణల కోసం కొన్ని సాధారణ డీబగ్గింగ్ వ్యూహాలు ఏమిటి?
10. మీ API ఆధారాలను తనిఖీ చేయండి మరియు ఫైల్ పాత్ చెల్లుబాటు అయ్యేదని నిర్ధారించుకోండి. ఉపయోగించి traceback.print_exc() పైథాన్‌లో ట్రబుల్షూటింగ్ కోసం వివరణాత్మక ఎర్రర్ సమాచారాన్ని అందించవచ్చు.
11. నేను నా సమర్పణలను స్వయంచాలకంగా షెడ్యూల్ చేయవచ్చా?
12. అవును, మీరు సకాలంలో సమర్పణలను నిర్ధారిస్తూ మీ స్క్రిప్ట్‌ను క్రమమైన వ్యవధిలో అమలు చేయడానికి క్రాన్ జాబ్‌లు (Linux) లేదా టాస్క్ షెడ్యూలర్ (Windows)ని ఉపయోగించవచ్చు.
13. Numerai APIతో పని చేయడానికి ఏ లైబ్రరీలు అవసరం?
14. అంతేకాకుండా numerapi, లైబ్రరీలు వంటివి pandas మరియు os ఫైల్‌లను నిర్వహించడానికి మరియు ఇన్‌పుట్ పాత్‌లను సమర్థవంతంగా ధృవీకరించడానికి కీలకమైనవి.
15. నా సమర్పణ ప్రక్రియను స్థానికంగా పరీక్షించడం సాధ్యమేనా?
16. అవును, మాక్ డేటా మరియు పైథాన్‌లను ఉపయోగించడం unittest.mock.patch(), మీరు అసలు సమర్పణకు ముందు మీ స్క్రిప్ట్‌ను ధృవీకరించడానికి API కాల్‌లను అనుకరించవచ్చు.
17. పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహిస్తున్నప్పుడు నేను పనితీరును ఎలా మెరుగుపరచగలను?
18. పాండాస్ పద్ధతులను ఉపయోగించి మీ డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి DataFrame.apply() మరియు కంప్రెస్డ్ ఫార్మాట్‌లలో ఫైల్‌లను సేవ్ చేయడాన్ని పరిగణించండి.
19. నా API కీ చెల్లనిది అయితే నేను ఏమి చేయాలి?
20. మీ Numerai ఖాతా నుండి కొత్త కీని రూపొందించండి మరియు దానిని మీ స్క్రిప్ట్‌లో భర్తీ చేయండి. అనధికార ప్రాప్యతను నివారించడానికి మీ కీలను సురక్షితంగా ఉంచండి.

న్యూమెరై సమర్పణలను ఆటోమేట్ చేయడంపై తుది ఆలోచనలు

లో మీ భాగస్వామ్యాన్ని ఆటోమేట్ చేస్తోంది నుమెరై టోర్నమెంట్ దుర్భరమైన మాన్యువల్ ప్రక్రియను సమర్థవంతమైన వర్క్‌ఫ్లోగా మార్చగలదు. పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లు లేదా CLI సాధనాలను ఉపయోగించినా, ఈ పరిష్కారాలు సమర్పణలను సులభతరం చేస్తాయి మరియు లోపాలను తగ్గిస్తాయి. మీ డేటా మరియు ఆధారాలను ధృవీకరించడం ద్వారా, మీరు స్థిరమైన విజయం కోసం మిమ్మల్ని మీరు సెటప్ చేసుకోండి. 😊

ఆటోమేషన్‌ను స్వీకరించడం వల్ల సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా ట్రబుల్షూటింగ్ లోపాల కంటే మీ వ్యూహాలను మెరుగుపరచడంపై దృష్టి పెట్టడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మీరు ఈ సాధనాలను మీ వర్క్‌ఫ్లోలో ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, మీరు మీ సమర్పణలలో ఎక్కువ సామర్థ్యం, ​​విశ్వాసం మరియు విశ్వసనీయతను అనుభవిస్తారు. మీ క్రిప్టో అంచనాలతో అదృష్టం! 🚀