à¦à§à¦®à¦¿à¦à¦¾ à¦à¦¿ SignalsAPI.upload_predictions() à¦¦à¦¾à¦à¦¿à¦² à¦¸à¦à¦à§à¦¯à¦¾à¦¯à¦¼?

পাইথন ব্যবহার করে

Gerald Girard

শুক্রবার, ৬ ডিসেম্বর, ২০২৪ ৬:০৪:১৩ PM

মাস্টারিং নিউমেরাই ক্রিপ্টো সিগন্যাল জমা দেওয়া

আমি যখন প্রথম নিউমেরাই ক্রিপ্টো সিগন্যাল টুর্নামেন্টের কথা শুনি, তখন আমি একটি ডেটা সায়েন্স চ্যালেঞ্জে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার ধারণার দ্বারা আগ্রহী হয়েছিলাম যা ক্রিপ্টো ট্রেডিং এবং মেশিন লার্নিংকে সেতু করে। 🧠

ভবিষ্যদ্বাণী জমা দেওয়া প্রথমে সোজা বলে মনে হয়েছিল, বিশেষ করে নুমেরই দ্বারা প্রদত্ত স্পষ্ট নথির সাথে। যাইহোক, যখন আমার কোড একটি "অবৈধ মডেল" ত্রুটি ছুঁড়তে শুরু করে, তখন হতাশা তৈরি হয়। আমি মডেল আইডি দুবার চেক করেছিলাম, স্ক্রিপ্টের বিভাগগুলি পুনরায় লিখতাম এবং এখনও একই দেয়ালে আঘাত করেছিলাম। 😓

কয়েক ঘন্টা ডিবাগ করার পর, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে আমি একা নই—অন্য অনেক অংশগ্রহণকারী Numerai এর API-এর সাথে একই রকম সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছে। এটি জমাগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি নির্ভরযোগ্য এবং স্বয়ংক্রিয় উপায় খুঁজে বের করার জন্য আরও গভীরভাবে ডুব দিয়েছে৷ একটি সম্প্রদায়ের মধ্যে সমাধানগুলি ভাগ করে নেওয়া একটি গেম-চেঞ্জার হতে পারে, বিশেষ করে যখন এই ধরনের ক্রিপ্টিক (শ্লেষের উদ্দেশ্যে!) সমস্যাগুলি মোকাবেলা করা হয়। 🔍

এই নির্দেশিকায়, আমি নুমেরাইয়ের প্ল্যাটফর্মে ক্রিপ্টো সংকেত জমা দেওয়ার জন্য অন্তর্দৃষ্টি এবং কাজের উদাহরণগুলি ভাগ করব। আপনি পাইথন বা তাদের CLI ব্যবহার করছেন কিনা, এই পদ্ধতিটি আপনার সময় বাঁচাবে এবং আপনার কর্মপ্রবাহকে নিরবচ্ছিন্ন করে তুলবে। ব্যবহারিক উদাহরণ এবং ধাপে ধাপে নির্দেশাবলীর জন্য সাথে থাকুন! 🚀

আদেশ	ব্যবহারের উদাহরণ
SignalsAPI.upload_predictions()	এই পদ্ধতিটি Numerai Signals API এর অংশ এবং Numerai প্ল্যাটফর্মে পূর্বাভাস ফাইল আপলোড করতে ব্যবহৃত হয়। এটির প্যারামিটার হিসাবে ফাইল পাথ এবং মডেল আইডি প্রয়োজন।
uuid4()	একটি অনন্য শনাক্তকারী তৈরি করে। স্ক্রিপ্টে, এটি মডেল আইডির জন্য একটি স্থানধারক তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যখন কোনটি উপলব্ধ না থাকে। বাস্তব জমা দেওয়ার জন্য আসল মডেল আইডি দিয়ে এটি প্রতিস্থাপন করুন।
pd.read_csv()	একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমে একটি CSV ফাইল পড়ে। বৈধতা এবং জমা দেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী ডেটা লোড করতে এখানে ব্যবহৃত হয়।
os.path.exists()	একটি নির্দিষ্ট ফাইল বিদ্যমান কিনা তা পরীক্ষা করে। এটি নিশ্চিত করে যে ভবিষ্যদ্বাণী ফাইলটি প্রক্রিয়া বা আপলোড করার চেষ্টা করার আগে উপস্থিত রয়েছে।
traceback.print_exc()	শেষ ব্যতিক্রমের ট্রেসব্যাক প্রিন্ট করে। ব্যর্থ জমা দেওয়ার সময় বিশদ ত্রুটির তথ্য প্রদান করে ডিবাগিংয়ের জন্য দরকারী।
sys.argv	স্ক্রিপ্টে পাস কমান্ড-লাইন আর্গুমেন্ট অ্যাক্সেস করে। এটি রানটাইমে ফাইল পাথ এবং অন্যান্য পরামিতিগুলি গতিশীলভাবে প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়।
numerai signals upload	একটি CLI কমান্ড যা সরাসরি Numerai এর প্ল্যাটফর্মে পূর্বাভাস আপলোড করে। এটি জমা দেওয়ার জন্য পাইথন API ব্যবহার করার একটি বিকল্প।
unittest.mock.patch()	ইউনিট পরীক্ষার সময় মক অবজেক্টের সাথে পরীক্ষিত মডিউলের বস্তুগুলিকে প্রতিস্থাপন করে। পরীক্ষার জন্য SignalsAPI-এর আচরণ অনুকরণ করতে এখানে ব্যবহার করা হয়েছে।
pandas.DataFrame.to_csv()	একটি CSV ফাইলে একটি ডেটাফ্রেম লেখে। এটি বৈধতার জন্য অস্থায়ী ভবিষ্যদ্বাণী ফাইল তৈরি করতে ইউনিট পরীক্ষায় ব্যবহৃত হয়।
if __name__ == "__main__":	একটি বিশেষ পাইথন নির্মাণ নির্দেশ করে যে নিচের কোডটি শুধুমাত্র তখনই কার্যকর করা উচিত যদি স্ক্রিপ্টটি সরাসরি চালানো হয়, মডিউল হিসেবে আমদানি করা না হয়।

নিউমেরাই ক্রিপ্টো সিগন্যাল অটোমেশন বোঝা

পাইথন স্ক্রিপ্টগুলি Numerai ক্রিপ্টো সিগন্যাল টুর্নামেন্ট-এ ভবিষ্যদ্বাণী জমা দেওয়ার প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করার লক্ষ্যে তৈরি করা হয়েছে। এই স্ক্রিপ্টগুলি Numerai এর API এর সাথে একটি সাধারণ ত্রুটির সমাধান করে: অবৈধ মডেল আইডি সমস্যা। মূল পাইথন সমাধানটি `os` এবং `sys` এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ইনপুট যাচাই করে শুরু হয়। উদাহরণস্বরূপ, এটি পূর্বাভাস ফাইলটি বিদ্যমান কিনা তা পরীক্ষা করে এবং কমান্ড-লাইন আর্গুমেন্টগুলি সরবরাহ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করে। এই বৈধতা ব্যতীত, জমা দেওয়ার প্রক্রিয়াটি অপ্রত্যাশিতভাবে ব্যর্থ হতে পারে। এটি কোডিংয়ের একটি মূল নীতি প্রতিফলিত করে: শক্তিশালী সিস্টেম তৈরি করতে সর্বদা ব্যবহারকারীর ত্রুটিগুলি অনুমান করুন। 🛡️

একবার ফাইলটি যাচাই করা হলে, স্ক্রিপ্টটি ডেটাফ্রেমে ডেটা লোড করতে `পান্ডাস` লাইব্রেরি ব্যবহার করে। Pandas ব্যবহার করার কারণ হল বড় ডেটাসেটগুলিকে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার ক্ষমতা। স্ক্রিপ্টটি একটি "ভবিষ্যদ্বাণী" কলামের অস্তিত্বও যাচাই করে, যা সমালোচনামূলক কারণ নিউমেরাই প্ল্যাটফর্মের জন্য এটি প্রয়োজন। কল্পনা করুন যে আপনি গভীর রাতে একটি ডেটাসেটে কাজ করছেন, শুধুমাত্র কয়েক ঘন্টা পরে আবিষ্কার করার জন্য যে আপনার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সঠিকভাবে ফর্ম্যাট করা হয়নি—এই বৈধকরণ পদক্ষেপটি এই ধরনের হতাশা এড়িয়ে যায়। প্রাথমিকভাবে ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করার মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা সময় বাঁচাতে এবং জমা প্রত্যাখ্যান এড়াতে পারে। ⏱️

প্রকৃত জমাটি `সংখ্যাপি` লাইব্রেরি থেকে `SignalsAPI` ক্লাস দ্বারা পরিচালিত হয়। এই APIটি `upload_predictions()` এর মতো ফাংশন প্রদান করে Numerai প্ল্যাটফর্মের সাথে মিথস্ক্রিয়া সহজ করে। ফাংশন ফাইল পাথ এবং মডেল আইডি গ্রহণ করে, এটিকে স্বয়ংক্রিয় জমা দেওয়ার জন্য সহজতর করে তোলে। যাইহোক, যদি ভুল প্যারামিটার পাস করা হয়, API বিস্তারিত ত্রুটি বার্তা প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি ভুলবশত একটি মেয়াদোত্তীর্ণ API কী ব্যবহার করেন, তাহলে স্ক্রিপ্টটি আপনাকে অবিলম্বে সতর্ক করবে, আপনাকে আর বিলম্ব ছাড়াই সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম করে। এইরকম ত্রুটি হ্যান্ডলিং যোগ করা নিশ্চিত করে যে প্রক্রিয়াটি মসৃণ থাকে, এমনকি যখন জিনিসগুলি ভুল হয়ে যায়।

অবশেষে, একটি CLI-ভিত্তিক বিকল্প স্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের ভবিষ্যদ্বাণী জমা দেওয়ার আরেকটি উপায় প্রদান করে। এই স্ক্রিপ্টটি তাদের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী যারা কমান্ড-লাইন টুল পছন্দ করেন বা এমন পরিবেশে কাজ করেন যেখানে পাইথন স্ক্রিপ্ট ব্যবহারিক নাও হতে পারে। উভয় পন্থা—API এবং CLI—কে মডুলারিটি মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে, যার অর্থ ব্যবহারকারীরা তাদের অনন্য কর্মপ্রবাহের সাথে মানিয়ে নিতে পারে। আপনি একজন অভিজ্ঞ ডেটা সায়েন্টিস্ট বা ক্রিপ্টো ভবিষ্যদ্বাণীতে একজন নবাগত হোন না কেন, এই স্ক্রিপ্টগুলি সফলভাবে Numerai-এর টুর্নামেন্টে অংশগ্রহণের জন্য নমনীয় এবং দক্ষ সমাধান প্রদান করে। 🚀

স্বয়ংক্রিয় সংখ্যারাই ক্রিপ্টো সিগন্যাল জমা দেওয়া

Numerai এর ক্রিপ্টো সিগন্যাল টুর্নামেন্টে ভবিষ্যদ্বাণী জমা দিতে এই স্ক্রিপ্টটি API ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য পাইথন ব্যবহার করে। কোডটি ত্রুটি হ্যান্ডলিং, মডুলারিটি এবং বৈধতার উপর ফোকাস করে।

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}")

নিউমেরাই ক্রিপ্টো সিগন্যালের জন্য CLI-ভিত্তিক জমা

এই উদাহরণটি জমা দেওয়ার জন্য Numerai এর CLI ব্যবহার করে, টার্মিনাল কমান্ডের সাথে পরিচিত ব্যবহারকারীদের জন্য একটি সহজ পদ্ধতি অফার করে।

#!/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

পাইথন সমাধানের ইউনিট পরীক্ষা করা হচ্ছে

এই বিভাগে প্রদত্ত পাইথন সমাধানের কার্যকারিতা যাচাই করার জন্য একটি পাইথন ইউনিট পরীক্ষার স্ক্রিপ্ট রয়েছে।

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()

স্বয়ংক্রিয় সংখ্যারাই জমা দেওয়ার চ্যালেঞ্জগুলি অন্বেষণ করা

Numerai’s Signals API এর সাথে কাজ করার একটি মূল দিক হল আপনার মডেল আইডি এবং API শংসাপত্র সঠিকভাবে কনফিগার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করা। অংশগ্রহণকারীদের একটি সাধারণ ভুল একটি অবৈধ বা অমিল মডেল আইডি ব্যবহার করা হয়, যার ফলে জমা দেওয়ার সময় হতাশাজনক ত্রুটি হতে পারে। প্ল্যাটফর্মটি বিন্যাস এবং শংসাপত্রের বিষয়ে কঠোর, যার জন্য সতর্কতা যাচাই করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি একটি প্রকল্পের মধ্যে পরিবর্তন করেন, তাহলে আপনার মডেল আইডি আপডেট করাকে উপেক্ষা করা সহজ, যার ফলে আপলোড ব্যর্থ হয়৷ বৈধকরণের জন্য ডেডিকেটেড ফাংশন সহ একটি মডুলার স্ক্রিপ্ট প্রয়োগ করে, আপনি এই ত্রুটিগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারেন। 🛠️

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা হল বড় ভবিষ্যদ্বাণী ডেটাসেটগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা। অনেক ব্যবহারকারী জটিল মেশিন লার্নিং মডেল থেকে প্রাপ্ত ভবিষ্যদ্বাণী জমা দিতে পারে, যার ফলে প্রায়শই বড় CSV ফাইল হয়। পান্ডাস লাইব্রেরি এই ফাইলগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য একটি অমূল্য হাতিয়ার, যেমন পদ্ধতিগুলি অফার করে তথ্য যাচাইকরণ এবং জমা দেওয়ার আগে অপ্টিমাইজেশান। এটি অনুপস্থিত বা ত্রুটিপূর্ণ ডেটা সনাক্ত করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর যা অন্যথায় ত্রুটির কারণ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি "ভবিষ্যদ্বাণী" কলাম ছাড়া একটি ফাইল যাচাইকরণ ব্যর্থ হবে, যা `pd.read_csv()` এর মতো সরঞ্জামগুলিকে প্রাক-সাবমিশন চেকের জন্য অপরিহার্য করে তুলবে৷

অবশেষে, এই প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যবান সময় বাঁচাতে পারে, বিশেষ করে সাপ্তাহিক টুর্নামেন্টে অংশগ্রহণকারী ব্যবহারকারীদের জন্য। একটি CLI-ভিত্তিক পদ্ধতির ব্যবহার বা `SignalsAPI` এর সাথে স্ক্রিপ্টিং বিদ্যমান পাইপলাইনগুলির সাথে বিরামহীন একীকরণের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, অনেক অংশগ্রহণকারী স্বয়ংক্রিয়ভাবে সময়সূচীতে তাদের জমা দেওয়ার স্ক্রিপ্টগুলি চালানোর জন্য ক্রোন জব সেট আপ করে। এই অটোমেশন কৌশলগুলি শুধুমাত্র দক্ষতা উন্নত করে না কিন্তু ম্যানুয়াল ত্রুটির ঝুঁকিও কমায়। মজবুত স্ক্রিপ্টগুলির সাহায্যে, আপনি পুনরাবৃত্ত কাজগুলির বিষয়ে চিন্তা না করে আত্মবিশ্বাসের সাথে আপনার কৌশলগুলি অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস করতে পারেন। 🚀

নিউমেরাই ক্রিপ্টো সিগন্যাল অটোমেশন সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্ন

ভূমিকা কি SignalsAPI.upload_predictions() দাখিল সংখ্যায়?
এই ফাংশনটি আপনার ভবিষ্যদ্বাণী ফাইলগুলিকে Numerai এর প্ল্যাটফর্মে আপলোড করে, এটি আপনার জমা দেওয়ার কর্মপ্রবাহকে স্বয়ংক্রিয় করার একটি মূল উপাদান করে তোলে।
কেন আমার মডেল আইডি অবৈধ হিসাবে পতাকাঙ্কিত হচ্ছে?
নিশ্চিত করুন যে মডেল আইডিটি Numerai এর প্ল্যাটফর্মে নিবন্ধিত একটির সাথে মেলে। যেমন একটি স্থানধারক ব্যবহার করে uuid4() আপডেট না করে এটি একটি ত্রুটির কারণ হবে৷
জমা দেওয়ার আগে আমি কীভাবে আমার ভবিষ্যদ্বাণী ফাইলটি যাচাই করতে পারি?
ব্যবহার করুন pd.read_csv() আপনার ফাইল লোড করতে এবং "পূর্বাভাস" এর মত প্রয়োজনীয় কলামের উপস্থিতি পরীক্ষা করুন। এটি জমা দেওয়ার সময় বিন্যাস-সম্পর্কিত ত্রুটিগুলি প্রতিরোধ করে।
আমি পাইথন ছাড়া জমা স্বয়ংক্রিয় করতে পারি?
হ্যাঁ, Numerai একটি CLI টুল প্রদান করে যা আপনাকে কমান্ড ব্যবহার করতে দেয় numerai signals upload টার্মিনাল থেকে সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণী জমা দেওয়ার জন্য।
ব্যর্থ জমার জন্য কিছু সাধারণ ডিবাগিং কৌশল কি কি?
আপনার API শংসাপত্র পরীক্ষা করুন এবং ফাইল পাথ বৈধ কিনা তা নিশ্চিত করুন। ব্যবহার করে traceback.print_exc() পাইথনে সমস্যা সমাধানের জন্য বিশদ ত্রুটির তথ্য প্রদান করতে পারে।
আমি কি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আমার জমা দেওয়ার সময় নির্ধারণ করতে পারি?
হ্যাঁ, আপনি নিয়মিত বিরতিতে আপনার স্ক্রিপ্ট চালানোর জন্য ক্রোন জবস (লিনাক্স) বা টাস্ক শিডিউলার (উইন্ডোজ) ব্যবহার করতে পারেন, সময়মত জমা দেওয়া নিশ্চিত করে।
Numerai এর API এর সাথে কাজ করার জন্য কোন লাইব্রেরিগুলি অপরিহার্য?
এছাড়া numerapi, লাইব্রেরি পছন্দ pandas এবং os ফাইল পরিচালনা এবং কার্যকরভাবে ইনপুট পাথ যাচাই করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
স্থানীয়ভাবে আমার জমা দেওয়ার প্রক্রিয়া পরীক্ষা করা কি সম্ভব?
হ্যাঁ, মক ডেটা এবং পাইথন ব্যবহার করে unittest.mock.patch(), আপনি প্রকৃত জমা দেওয়ার আগে আপনার স্ক্রিপ্ট যাচাই করতে API কলগুলি অনুকরণ করতে পারেন৷
বড় ডেটাসেট পরিচালনা করার সময় আমি কীভাবে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারি?
পান্ডাস পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনার ডেটা প্রক্রিয়াকরণ অপ্টিমাইজ করুন DataFrame.apply() এবং সংকুচিত বিন্যাসে ফাইল সংরক্ষণ বিবেচনা করুন.
আমার API কী অবৈধ হলে আমার কী করা উচিত?
আপনার Numerai অ্যাকাউন্ট থেকে একটি নতুন কী তৈরি করুন এবং আপনার স্ক্রিপ্টে এটি প্রতিস্থাপন করুন। অননুমোদিত অ্যাক্সেস এড়াতে আপনার কীগুলি সুরক্ষিত রাখুন।

স্বয়ংক্রিয় সংখ্যাই জমা দেওয়ার বিষয়ে চূড়ান্ত চিন্তাভাবনা

আপনার অংশগ্রহণ স্বয়ংক্রিয় সংখ্যাই টুর্নামেন্ট একটি ক্লান্তিকর ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াকে একটি দক্ষ কর্মপ্রবাহে রূপান্তর করতে পারে। পাইথন স্ক্রিপ্ট বা CLI টুল ব্যবহার করা হোক না কেন, এই সমাধানগুলি জমা দেওয়া সহজ করে এবং ত্রুটি কমায়। আপনার ডেটা এবং শংসাপত্র যাচাই করে, আপনি ধারাবাহিক সাফল্যের জন্য নিজেকে সেট আপ করেন। 😊

অটোমেশন অবলম্বন করা শুধুমাত্র সময় সাশ্রয় করে না বরং সমস্যা সমাধানের পরিবর্তে আপনার কৌশলগুলির উন্নতিতে ফোকাস করার অনুমতি দেয়। আপনি এই টুলগুলিকে আপনার ওয়ার্কফ্লোতে একীভূত করার সাথে সাথে আপনি আপনার জমা দেওয়ার ক্ষেত্রে আরও বেশি দক্ষতা, আত্মবিশ্বাস এবং নির্ভরযোগ্যতা অনুভব করবেন। আপনার ক্রিপ্টো ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে সৌভাগ্য কামনা করছি! 🚀

নিউমেরাই দাখিল অটোমেশনের জন্য উত্স এবং তথ্যসূত্র

অফিসিয়াল নিউমেরাই সিগন্যাল এপিআই ডকুমেন্টেশন: এপিআই ফাংশন সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য এবং ভবিষ্যদ্বাণী জমা দেওয়ার উদাহরণ। Numerai Signals API
পান্ডাস লাইব্রেরি ডকুমেন্টেশন: ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বৈধতার জন্য পান্ডাস ব্যবহার করার বিষয়ে ব্যাপক গাইড। পান্ডাস ডকুমেন্টেশন
পাইথন ইউনিটটেস্ট ডকুমেন্টেশন: পাইথন স্ক্রিপ্টের জন্য ইউনিট পরীক্ষা সেট আপ এবং চালানোর জন্য নির্দেশাবলী। পাইথন ইউনিটটেস্ট
নিউমেরাই সিএলআই গাইড: কমান্ড লাইনের মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী জমা দেওয়ার পদক্ষেপ। সিএলআই গিটহাবের সংখ্যাই
পাইথন ওএস মডিউল ডকুমেন্টেশন: ফাইল পাথ পরিচালনা এবং পাইথনে ফাইলের অস্তিত্ব যাচাই করার তথ্য। পাইথন ওএস মডিউল

পাইথন ব্যবহার করে নিউমেরাইয়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় ক্রিপ্টো সিগন্যাল জমা দেওয়া