使用 Python 自动提交 Numerai 的加密信号

自动提交 Numerai 加密信号

该脚本使用 Python 进行 API 交互，以向 Numerai 的加密信号锦标赛提交预测。该代码侧重于错误处理、模块化和验证。

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}")

基于 CLI 的 Numerai 加密信号提交

此示例利用 Numerai 的 CLI 进行提交，为熟悉终端命令的用户提供更简单的方法。

#!/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

对 Python 解决方案进行单元测试

本部分包括一个 Python 单元测试脚本，用于验证所提供的 Python 解决方案的功能。

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()

关于 Numerai 加密信号自动化的常见问题

1. 的作用是什么 SignalsAPI.upload_predictions() 在 Numerai 提交中？
2. 此功能将您的预测文件上传到 Numerai 的平台，使其成为自动化提交工作流程的关键组件。
3. 为什么我的型号 ID 被标记为无效？
4. 确保型号 ID 与 Numerai 平台上注册的型号 ID 匹配。使用类似的占位符 uuid4() 如果不更新，将会导致错误。
5. 在提交之前如何验证我的预测文件？
6. 使用 pd.read_csv() 加载文件并检查是否存在所需的列，例如“预测”。这可以防止提交期间出现与格式相关的错误。
7. 我可以在不使用 Python 的情况下自动提交吗？
8. 是的，Numerai 提供了一个 CLI 工具，允许您使用以下命令 numerai signals upload 用于直接从终端提交预测。
9. 提交失败的常见调试策略有哪些？
10. 检查您的 API 凭据并确保文件路径有效。使用 traceback.print_exc() Python中可以提供详细的错误信息以供故障排除。
11. 我可以自动安排我的提交吗？
12. 是的，您可以使用 cron 作业 (Linux) 或任务计划程序 (Windows) 定期运行脚本，以确保及时提交。
13. 使用 Numerai 的 API 需要哪些库？
14. 除了 numerapi，像这样的图书馆 pandas 和 os 对于有效处理文件和验证输入路径至关重要。
15. 是否可以在本地测试我的提交过程？
16. 是的，使用模拟数据和 Python unittest.mock.patch()，您可以在实际提交之前模拟 API 调用来验证您的脚本。
17. 处理大型数据集时如何提高性能？
18. 使用 Pandas 方法优化您的数据处理，例如 DataFrame.apply() 并考虑以压缩格式保存文件。
19. 如果我的 API 密钥无效，我该怎么办？
20. 从您的 Numerai 帐户生成一个新密钥并将其替换到您的脚本中。确保您的密钥安全，以避免未经授权的访问。

关于自动化 Numerai 提交的最终想法

自动参与 数字 锦标赛可以将繁琐的手动流程转变为高效的工作流程。无论是使用 Python 脚本还是 CLI 工具，这些解决方案都可以简化提交并减少错误。通过验证您的数据和凭证，您可以为自己取得持续的成功做好准备。 😊

采用自动化不仅可以节省时间，还可以让您专注于改进策略而不是排除错误。当您将这些工具集成到您的工作流程中时，您将在提交时体验到更高的效率、信心和可靠性。祝您的加密货币预测好运！ 🚀